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针对未知非线性、外界干扰和参数摄动等不确定因素对实际转台控制系统的影响,提出了自适应反演滑模神经网络的转台鲁棒控制器设计.自适应反演滑模控制作为主控制器,RBF神经网络实现了不确定上界值的在线辨识.仿真结果表明,基于RBF神经网络的自适应反演滑模控制很好地克服对象的不确定性,实现控制系统的较强鲁棒性,适于与精度飞行仿真转台系统的实时鲁棒控制.