【摘 要】
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针对一类带不确定执行器非线性的控制系统，提出了一种自适应神经网络控制方法。建立了包括死区、齿隙和“类齿隙”磁滞特征的非线性执行器模型。通过结合所建立的模型和 Nussb
【机 构】
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空军工程大学航空航天工程学院,空军西安飞行学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61304120)资助课题
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针对一类带不确定执行器非线性的控制系统，提出了一种自适应神经网络控制方法。建立了包括死区、齿隙和“类齿隙”磁滞特征的非线性执行器模型。通过结合所建立的模型和 Nussbaum 增益技术，解决了当执行器非线性不确定时的控制问题。所设计的方案不需知道非线性特征参数边界，并且当非线性特征为死区时，其坡度可以为时变的。引入了自适应补偿项消除建模误差和干扰的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。
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