【摘 要】
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车载光电探测设备作为现代战车的眼睛，其性能的高低直接决定了战车能否对目标实施精准打击。因此，作为光电探测设备载体的稳定平台伺服系统要有良好的控制性能来保证光电探测设备视轴的稳定性。针对光电车载稳定平台伺服系统在实际工作存在的摩擦力矩、不平衡力矩、路面扰动等非线性问题，设计了基于负载观测器的RBF神经网络滑模控制器以代替工业中广泛应用的PID控制器，进行稳定平台的位置控制。基于有强鲁棒性的滑模控制，
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车载光电探测设备作为现代战车的眼睛，其性能的高低直接决定了战车能否对目标实施精准打击。因此，作为光电探测设备载体的稳定平台伺服系统要有良好的控制性能来保证光电探测设备视轴的稳定性。针对光电车载稳定平台伺服系统在实际工作存在的摩擦力矩、不平衡力矩、路面扰动等非线性问题，设计了基于负载观测器的RBF神经网络滑模控制器以代替工业中广泛应用的PID控制器，进行稳定平台的位置控制。基于有强鲁棒性的滑模控制，利用RBF神经网络对时变未建模项进行动态自适应逼近，并利用负载观测器对时变的负载力矩进行观测后再引入控制率中削弱滑模控制器输出的抖动。仿真及实验结论证明，设计的控制策略能够有效地提高稳定平台的位置精度，并且使系统具有较强的鲁棒性。
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