【摘 要】
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设计了神经网络自适应滑模控制器。用RBF神经网络自动调整滑模控制器的切换项增益,无需建立包含参数摄动和干扰在内的整个系统的精确数学模型,有效提高了系统的稳定性和鲁棒
【基金项目】
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“985”工程学科建设投资项目(107008200400020)
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设计了神经网络自适应滑模控制器。用RBF神经网络自动调整滑模控制器的切换项增益,无需建立包含参数摄动和干扰在内的整个系统的精确数学模型,有效提高了系统的稳定性和鲁棒性。采用Lyapunov稳定性理论证明了系统稳定性,并针对常值干扰、时变干扰和参数摄动情况分别进行了仿真与实验。与传统的PI控制相比,神经网络自适应滑模控制器具有更好的稳定性和抗干扰能力。
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