机械设计与制造2020，Issue(11) ：183-187.

一种RBF神经网络的直接自适应滑模轨迹跟踪控制设计

A Direct Adaptive Sliding Mode Trajectory Tracking Control Based on RBF Neural Networks

王文娟 李俊
机械设计与制造2020，Issue(11) ：183-187.
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一种RBF神经网络的直接自适应滑模轨迹跟踪控制设计

A Direct Adaptive Sliding Mode Trajectory Tracking Control Based on RBF Neural Networks

王文娟 1李俊1
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作者信息

  • 1. 江西应用科技学院人工智能学院,江西 南昌 330100
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摘要

针对存在随机干扰和参数摄动情况下的鲁棒轨迹跟踪问题,基于径向基函数(RBF)神经网络直接自适应控制与滑模控制设计了一种高精度的控制律.以战术导弹中制导段的运动模型为研究对象,将滑模变结构的策略应用到非线性控制律的设计中,针对滑模控制不连续的开关特性造成的抖振现象,利用RBF神经网络对非线性系统的自适应逼近来降低切换增益,削弱抖振.仿真验证了所设计的控制律在随机风干扰与气动参数摄动的条件下,能够实现对轨迹的精确跟踪.

关键词

RBF神经网络/滑模控制/轨迹跟踪/自适应

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基金项目

江西省教育厅科学技术研究基金(GJJ151318)

出版年

2020
机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
被引量7
参考文献量4
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