基于DOB的炮管RBF神经网络滑模控制研究

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针对坦克炮身管精确定位和平衡问题,提出了一种基于干扰观测器(DOB)的RBF神经网络滑模控制策略。由于炮控身管平衡系统模型中存在某些时变的不确定参数,所以利用RBF神经网络的万能逼近特性来辨识该参数。为了更好地提升系统的抗干扰性能,引入了干扰观测器,对系统外部扰动进行实时观测。通过仿真试验可知,该控制策略有效地提高了系统的稳定性,消除了滑模控制过程中固有的抖振现象,并大大提高了电液伺服系统的跟踪性能,使系统具有良好的鲁棒性。
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