气液联合驱动的液压锤活塞密封于液压油缸内,用于转换液压能为冲击能,难以用传感器直接测量其运动状态(位移、速度)和未建模动态(包括摩擦阻力等各种阻力,为非线性项)。为此,建立活塞的动力学模型,分解动力学模型为线性部分和非线性部分,利用观测器理论结合神经网络的方法,设计径向基函数神经网络扩张的观测器,神经网络位于观测器的反馈通道用来逼近未知动态模型,把物理参数测量问题转化为活塞运动状态的估计和未知动态建模。推导并简化神经网络权重训练自适应算法,在线调整神经网络权重。构造Lyapunov函数,分析了神经网络扩张观测器误差的有界性和动态收敛特征。观测器应用于Van der Pol混沌振子系统的状态估计,仿真结果验证了自适应神经网络扩张观测器算法的有效性。在气液驱动液压锤活塞冲击能测量中的应用表明:神经网络扩张观测器能够有效地估计活塞位置与速度,从而实现了液压锤冲击能量的测量和未知动态检测。
