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基于径向基函数神经网络滑模控制的运动控制系统
被引量：
7
1
作者
郁明
丛爽
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期776-779,788,共5页
针对运动控制系统的非线性动态摩擦力,为提高系统的位置跟踪精度,利用一种径向基函数(RBF)神经网络滑模控制方法。采用一种具有指数形式的非线性摩擦力,利用径向基函数神经网络在线估计系统的不确定动力学,利用李亚普诺夫稳定性理论推...
针对运动控制系统的非线性动态摩擦力,为提高系统的位置跟踪精度,利用一种径向基函数(RBF)神经网络滑模控制方法。采用一种具有指数形式的非线性摩擦力,利用径向基函数神经网络在线估计系统的不确定动力学,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出网络权值的在线自适应律。仿真结果表明了该控制策略的有效性。
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关键词
非线性动态摩擦力
径向基函数神经网络
在线自适应律
跟踪性能
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职称材料
题名
基于径向基函数神经网络滑模控制的运动控制系统
被引量：
7
1
作者
郁明
丛爽
机构
中国科学技术大学自动化系
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第3期776-779,788,共5页
文摘
针对运动控制系统的非线性动态摩擦力,为提高系统的位置跟踪精度,利用一种径向基函数(RBF)神经网络滑模控制方法。采用一种具有指数形式的非线性摩擦力,利用径向基函数神经网络在线估计系统的不确定动力学,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出网络权值的在线自适应律。仿真结果表明了该控制策略的有效性。
关键词
非线性动态摩擦力
径向基函数神经网络
在线自适应律
跟踪性能
Keywords
nonlinear dynamic friction
RBF neural network
on-line adaptive laws
tracking performance
分类号
TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于径向基函数神经网络滑模控制的运动控制系统
郁明
丛爽
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
7
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