【摘 要】
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针对某舰炮装填机构工作过程中存在的非线性海浪干扰、参数时变等不确定问题，设计了一种RBF神经网络自适应滑模控制器。在建立其系统动力学模型的基础上，利用RBF神经网络的学习和自适应特性实现对海浪环境扰动量的预测，并通过Lyapunov分析法导出自适应律，证明了该方法的稳定性。采用新式饱和函数替换切换函数，可有效抑制趋近过程中的抖振产生。仿真结果表明，该控制策略的综合控制性能优于普通滑模和PID控制器
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针对某舰炮装填机构工作过程中存在的非线性海浪干扰、参数时变等不确定问题，设计了一种RBF神经网络自适应滑模控制器。在建立其系统动力学模型的基础上，利用RBF神经网络的学习和自适应特性实现对海浪环境扰动量的预测，并通过Lyapunov分析法导出自适应律，证明了该方法的稳定性。采用新式饱和函数替换切换函数，可有效抑制趋近过程中的抖振产生。仿真结果表明，该控制策略的综合控制性能优于普通滑模和PID控制器的控制效果，使系统在海浪干扰条件下仍具有良好的稳态性能，同时具有较强的抗干扰能力和良好的位置跟踪能力。
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