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基于RBFSMC车载武器行进间稳定控制
1
作者
李佳帅
高强
+3 位作者
邓桐彬
李勃
季强
符伟鹏
《兵工自动化》
北大核心
2025年第4期1-5,25,共6页
针对某车载机关炮行进间射击会受到一系列非线性因素的影响,设计一种基于RBF神经网络的滑模控制策略。基于滑模控制强鲁棒性的特点,通过一种实时扰动观测器精确观测扰动,利用RBF神经网络在非线性函数逼近方面的独特优势来逼近系统的不...
针对某车载机关炮行进间射击会受到一系列非线性因素的影响,设计一种基于RBF神经网络的滑模控制策略。基于滑模控制强鲁棒性的特点,通过一种实时扰动观测器精确观测扰动,利用RBF神经网络在非线性函数逼近方面的独特优势来逼近系统的不确定项,设计自适应律来保证系统的渐进稳定性;通过RBF神经网络动态调节切换增益,进一步抑制产生的抖振问题,抑制参数变化和外界扰动等非线性因素的影响。仿真结果表明:与常规的滑模控制相比,该控制策略可有效提高车载机关炮系统的稳定控制精度。
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关键词
RBF神经网络
稳定控制
滑模控制
车载武器
扰动观测器
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职称材料
题名
基于RBFSMC车载武器行进间稳定控制
1
作者
李佳帅
高强
邓桐彬
李勃
季强
符伟鹏
机构
南京理工大学机械工程学院
中国电子科技集团公司第二十八研究所陆上作战指挥信息系统研究部
出处
《兵工自动化》
北大核心
2025年第4期1-5,25,共6页
文摘
针对某车载机关炮行进间射击会受到一系列非线性因素的影响,设计一种基于RBF神经网络的滑模控制策略。基于滑模控制强鲁棒性的特点,通过一种实时扰动观测器精确观测扰动,利用RBF神经网络在非线性函数逼近方面的独特优势来逼近系统的不确定项,设计自适应律来保证系统的渐进稳定性;通过RBF神经网络动态调节切换增益,进一步抑制产生的抖振问题,抑制参数变化和外界扰动等非线性因素的影响。仿真结果表明:与常规的滑模控制相比,该控制策略可有效提高车载机关炮系统的稳定控制精度。
关键词
RBF神经网络
稳定控制
滑模控制
车载武器
扰动观测器
Keywords
RBF neural network
stability control
sliding mode control
vehicle-mounted weapon
disturbance observer
分类号
TJ35 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于RBFSMC车载武器行进间稳定控制
李佳帅
高强
邓桐彬
李勃
季强
符伟鹏
《兵工自动化》
北大核心
2025
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