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摘要：滑模變結構控制算法容易并且完成工程簡單，它的特點是響應速度快和對體系參數和外部抗干預擾呈不變的特點。最近幾年來在辦理分線性體系的歸納問題上有很大的起色。神經網絡系統(tǒng)是一個連續(xù)時間動態(tài)高度非線性的，它的自學習能力很強，能夠反映非線性系統(tǒng)很容易。只適應滑?？刂瓢松窠浘W絡和滑模變結構控制。人類想杰出的神經網絡自適應變結構就需要改進RBF神經網絡，才能夠達到目的。自適應控制基本思想是一種能夠自我完成校正的控制率，該種控制率是將在線參數估計方法與某種控制系統(tǒng)設計方法聯系起來所得出來的。但是控制對象存在一定程度不能確定的系統(tǒng)。 關鍵詞：滑模變結構控制； RBF神經網絡；自適應變結構控制
目錄 摘要 ABSTRACT 1 引言-1 1.1論文研究的對象及運用的原理-1 1.2本章小節(jié)-2 2 機械手-3 2.1機械手的概念-3 2.2機械手的前景：-3 2.3機械手的動力學模型及特性-3 2.4本章小節(jié)-5 3 自適應控制-6 3.1自適應控制基本思想 -6 3.2自適應控制方法 -6 3.3本章小節(jié)-7 4 滑模變結構控制-8 4.1滑模變結構控制的發(fā)展-8 4.2滑模變結構控制的基本概念與性質-8 4.3滑模變結構控制的原理-8 4.4滑模變結構控制的及抖振問題-9 4.5抖振的削弱方法-10 4.6變結構控制系統(tǒng)的設計-10 4.7本章小節(jié)-11 5 人工神經網絡概述-12 5.1 人工神經網絡簡介-12 5.2 人工神經網絡的特點-12 5.3 RBF神經網絡概述及其網絡結構-12 5.4 RBF網絡學習算法-13 5.5 RBF網絡的工作原理-14 5.6 本章小節(jié)-14 6 仿真-15 6.1 仿真模型及仿真圖像-15 6.2 本章小節(jié)-17 總結-18 致謝-19 參考文獻-20 |
