【摘 要】
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直线电机二维平台系统具有非线性、强耦合性、多变量及不确定性等特点，在加工运行过程中，负载扰动、机械延迟及双轴跟踪误差等因素对其跟踪精度会产生较大影响，其实际控制模型无法精确获得，致使对其跟踪控制十分困难。针对以上问题，在利用无模型自适应迭代学习控制的基础上，引入可以任意逼近非线性函数的径向基函数（RBF）神经网络控制，对系统误差和未知外部干扰进行估计和补偿，进而提升直线电机二维平台的位置跟踪精度。
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（61833001，6143300）； 北京市自然科学基金项目资助（4142017）；
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直线电机二维平台系统具有非线性、强耦合性、多变量及不确定性等特点，在加工运行过程中，负载扰动、机械延迟及双轴跟踪误差等因素对其跟踪精度会产生较大影响，其实际控制模型无法精确获得，致使对其跟踪控制十分困难。针对以上问题，在利用无模型自适应迭代学习控制的基础上，引入可以任意逼近非线性函数的径向基函数（RBF）神经网络控制，对系统误差和未知外部干扰进行估计和补偿，进而提升直线电机二维平台的位置跟踪精度。仿真和实验结果表明，在加入RBF神经网络后，与无模型自适应迭代学习控制方案相比，跟踪精度进一步提高，增强了系统鲁棒性，验证了所提方法的准确性和有效性。
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