【摘 要】
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针对直接驱动（DDV）伺服系统中由于参数变化、齿槽效应以及液动力负载扰动所造成的跟踪性能降低的问题,提出一种神经网络自适应滑模控制策略,采用径向基函数神经网络（RBFNN）取代滑
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
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针对直接驱动（DDV）伺服系统中由于参数变化、齿槽效应以及液动力负载扰动所造成的跟踪性能降低的问题,提出一种神经网络自适应滑模控制策略,采用径向基函数神经网络（RBFNN）取代滑模切换控制部分,利用其在线学习功能,对系统的不确定因素进行自适应补偿,并通过与比例微分算法（PD）的并行控制,改善神经网络参数的收敛,降低局部极小现象发生的可能性,增强系统的稳定性。仿真结果表明该方法不仅使系统具有良好的跟踪性能和强的鲁棒性,还有效地消除了高频抖振现象。
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