【摘 要】
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针对坦克炮控系统的时变性和非线性,设计一种神经网络自适应滑模控制方法。基于滑模控制强鲁棒性的优点,用RBF神经网络对系统摄动参数和未建模动态进行自适应逼近,可有效地降
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针对坦克炮控系统的时变性和非线性,设计一种神经网络自适应滑模控制方法。基于滑模控制强鲁棒性的优点,用RBF神经网络对系统摄动参数和未建模动态进行自适应逼近,可有效地降低切换增益,抑制系统的抖振。将滑模控制和神经网络逼近相结合,既保证了系统的鲁棒性又削弱了系统的抖振。仿真结果表明该设计能够有效地提高系统的动静态性能,优于经典的控制方法,为坦克炮控系统的设计提供了一种可行的设计方法。
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