基于神经网络的非线性系统反演模糊滑模控制

用径向基神经网络逼近系统中的非线性部分,实现了对未知非线性连续函数的估计,降低了非线性系统控制器对精确建模的要求,并依据反演的方法设计了滑模控制律,实现了被控对象对期望轨迹的跟踪,在此基础上设计了模糊滑模控制率,降低了系统控制输入的抖振,通过仿真验证了该控制方法的有效性。