针对时滞系统的RBF神经网络滑模控制策略

【摘要】：本文将滑模切换函数作为径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的输入,从而使滑模的强鲁棒性与神经网络的自适应学习功能有机的结合起来。之后,针对系统时滞问题,引入了Smith预估器,由此克服了大时滞对控制稳定性的影响。仿真结果表明,本文提出方案在一定条件下有效、可行。

【作者单位】：北京建筑工程学院电气与信息工程学院
【基金】：北京市自然科学基金支助,项目编号:8072008 建设部科技立项支持,项目编号:06-R2-11
【分类号】：TP183;TP13

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2	于翔;数字神经网络中的协同应用[N];网络世界;2009年
3	健康时报特约记者　张献怀;干细胞移植：修复受损的神经网络[N];健康时报;2006年
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5	记者孙刚;“神经网络”：打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年
6	海通期货秦小坡;基于RBF神经网的指数交易策略[N];期货日报;2009年
7	本报首席记者任荃　实习生史博臻;轨交“神经网络”触动创新神经[N];文汇报;2011年
8	计算机世界实验室韩勖;当布线系统遭遇神经网络[N];计算机世界;2009年
9	曹建兵李祖兵特约记者何天进本报记者于莘明;给导弹植入“神经网络”[N];科技日报;2005年
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