【摘 要】
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针对典型的不稳定、高阶次、多变量、强耦合、非线性的跷跷板系统,考虑环境对跷跷板的作用,提出了一种RBF网络干扰补偿解耦滑模控制(RBF-SMC)算法.通过解耦算法对模型进行解
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1304504),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N182410007-05).
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针对典型的不稳定、高阶次、多变量、强耦合、非线性的跷跷板系统,考虑环境对跷跷板的作用,提出了一种RBF网络干扰补偿解耦滑模控制(RBF-SMC)算法.通过解耦算法对模型进行解耦,并使用RBF神经网络对模型受到的干扰和不确定项自适应逼近补偿,使系统在较小的切换增益下实现较大干扰下的跷跷板平衡控制.在Matlab和Matlab/Adams联合仿真的环境下,对该算法进行了仿真.仿真结果表明,对比传统的SMC算法,在不确定环境下,通过RBF网络对外加干扰、建模误差、模型简化、外部激励、摩擦阻尼等建模不确定性因素进
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