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将一种拟滑模控制算法与径向基函数神经网络相结合,利用神经网络的网络权值具有自适应学习的能力,使拟滑模控制器的相关参数具有自适应性,从而优化控制信号,削弱系统抖振. 并给出了具体的设计方案,仿真结果表明,所给出方案是有效、可行的. 相似文献
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离散时间系统变结构拟滑模控制改进算法 总被引:3,自引:3,他引:0
传统的离散时间变结构控制律均是以等效控制为基础,长期的应用表明这种没计思想欠合理.针对该问题,设计了离散时间系统变结构滑模控制的一种新算法.算法针对前人所提出的控制算法不足之处,对离散时间滑模控制量设计进行了改进.理论分析表明,所提出的控制算法满足离散时间变结构系统到达条件的要求,通过选择合适的滑模切换函数以及控制律参数,保证系统的轨线快速落在滑模面上,有效地缩短了系统状态到达滑动模态的时间,且抖振小.仿真结果表明,使用改进控制算法的系统输出响应优于未改进算法情况,响应速度较快,证明了所提出的算法是可行的、有效的. 相似文献
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