【摘 要】
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针对滑模控制具有抖振的缺点，提出了一种基于自组织神经网络的全局滑模控制方法；该方法首先设计了一种全局滑模面，使系统的轨迹一开始就在滑模面上，消除了传统滑模控制的趋近阶段
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针对滑模控制具有抖振的缺点，提出了一种基于自组织神经网络的全局滑模控制方法；该方法首先设计了一种全局滑模面，使系统的轨迹一开始就在滑模面上，消除了传统滑模控制的趋近阶段，使系统从初始状态到平衡点的全过程都具有鲁棒性；其次，针对全局滑模变结构控制器系统存在抖振的缺点，利用自组织神经网络的在线学习，自适应地补偿建模误差和外界干扰，削弱了滑模控制的抖振；白组织神经网络能够根据控制目标自适应调节其结构和参数，提高了系统的控制精度；将该方法应用到机械臂控制中，仿真结果表明了其有效性。
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