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针对运动控制系统的非线性动态摩擦力,为提高系统的位置跟踪精度,利用一种径向基函数(RBF)神经网络滑模控制方法。采用一种具有指数形式的非线性摩擦力,利用径向基函数神经网络在线估计系统的不确定动力学,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出网络权值的在线自适应律。仿真结果表明了该控制策略的有效性。
基于径向基函数神经网络滑模控制的运动控制系统
【摘 要】
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针对运动控制系统的非线性动态摩擦力,为提高系统的位置跟踪精度,利用一种径向基函数(RBF)神经网络滑模控制方法。采用一种具有指数形式的非线性摩擦力,利用径向基函数神经网络在线估计系统的不确定动力学,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出网络权值的在线自适应律。仿真结果表明了该控制策略的有效性。
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系,
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2009年03期
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