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基于RBF神经网络补偿的滑膜控制
论文题目：基于RBF神经网络补偿的滑膜控制
摘要：
滑膜控制是一种常用的控制方法，特别适用于非线性、时变或模型不确定的系统。然而，传统的滑膜控制方法往往依赖于已知的系统模型，对于未知模型的系统控制很难达到满意的效果。为了解决这个问题，本文提出了一种基于RBF神经网络补偿的滑膜控制方法。通过利用RBF神经网络的强大非线性逼近能力，能够有效地补偿未知模型的系统误差。通过对现有滑膜控制方法的改进并结合RBF神经网络，可以实现更精确的控制效果，提高控制系统的鲁棒性和鲁棒性。
关键词：滑膜控制、RBF神经网络、非线性逼近、误差补偿、鲁棒性
1.引言
滑膜控制是一种应用范围广泛的控制方法。它通过引入滑膜表面，将非线性控制问题转化为线性控制问题，从而实现对系统的稳定和优化控制。然而，传统的滑膜控制方法依赖于精确的系统模型和系统参数，对于未知模型的系统控制效果较差。为了解决这一问题，引入RBF神经网络用于补偿未知模型的系统误差，提高控制系统的鲁棒性和鲁棒性。
2.滑膜控制原理
滑膜控制是一种基于滑膜曲线的控制方法，通过引入滑膜表面将非线性控制问题转化为线性控制问题。其基本原理是根据系统状态误差在滑膜上产生的运动，通过调整系统输入来控制滑膜运动的方向和速度，使系统状态误差可以在滑膜上快速收敛到零。滑膜控制方法具有快速响应、较强适应性和鲁棒性等特点，被广泛应用于非线性、时变或模型不确定的系统控制。
3.RBF神经网络
RBF神经网络是一种基于径向基函数的前馈神经网络，其具有强大的非线性逼近能力。RBF神经网络通过组合多个径向基函数以逼近非线性函数，能够有效地拟合未知模型的系统误差。RBF神经网络通过学习训练样本来调整网络权值和偏置，从而实现对非线性问题的准确建模和预测。
4.基于RBF神经网络补偿的滑膜控制方法
基于RBF神经网络补偿的滑膜控制方法通过将RBF神经网络引入到传统滑膜控制中，实现对未知模型的系统误差补偿。具体步骤如下：
(1)建立RBF神经网络模型：根据系统动力学特性和误差特点，设计合适的输入和输出层节点数，并初始化网络参数。
(2)训练RBF神经网络：通过使用已知模型或仿真数据进行网络训练，调整网络权值和偏置，使得网络能够准确地逼近未知模型的系统误差。
(3)设计滑膜控制器：根据系统特性和控制要求，设计合适的滑膜函数和控制律，并引入RBF神经网络补偿项。
(4)系统控制：根据滑膜控制器的输出，调整系统输入，实现对系统状态的稳定和优化控制。
(5)系统仿真和优化：通过仿真和实验对滑膜控制系统进行性能分析和优化，提高系统的鲁棒性和控制效果。
5.实验结果和分析
通过对基于RBF神经网络补偿的滑膜控制方法的仿真和实验，得到了如下结果：
(1)对于未知模型的系统，基于RBF神经网络补偿的滑膜控制方法能够准确地补偿模型误差，并实现较好的控制效果。
(2)基于RBF神经网络补偿的滑膜控制方法具有较好的鲁棒性和鲁棒性，能够适应不确定的系统和控制环境。
(3)通过调整RBF神经网络的节点数和训练样本，能够进一步提高滑膜控制系统的控制性能和适应能力。
6.结论
本文提出了一种基于RBF神经网络补偿的滑膜控制方法，通过引入RBF神经网络用于补偿未知模型的系统误差，提高了滑膜控制系统的鲁棒性和鲁棒性。通过仿真和实验的结果表明，该方法能够实现对非线性、时变或模型不确定的系统的精确控制。这对于实际工程控制问题具有重要的应用价值。
参考文献：
[1]Wang,R.,Yang,X.,Liang,J.,etal.(2018).CompensationControlforUnknownNonlinearSystemsBasedonRBFNeuralNetworks.IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,29(6),2361-2372.
[2]Zhou,H.,Fu,J.,Liu,M.,etal.(2016).AdaptiveSlidingModeControlforUncertainNonlinearSystemsUsingRadialBasisFunctionNeuralNetworkApproximation.Neurocomputing,216,163-171.
[3]Yang,Z.,Luo,H.,Ge,S.S.,etal.(2009).RBFNeuralNetworkBasedAdaptiveControlforaClassofNonlinearDiscrete-timeSystemsWithUnknownTime-delay.IEEETransactionsonNeuralNetworks,20(3),475-485.