摘要
结合神经网络理论与变结构控制理论 ,提出一种基于神经网络的变结构滑模控制方案 .该方案不依赖于系统的数学模型 .它对外干扰和非线性不确定性都具有较强的鲁棒性 ,并能削弱抖振的发生 .
To combine neural network theory with varying structure control theory, a neural-network-based varying structure sliding mode control scheme is presented. The scheme does not rely on the mathematical model of the controlled plant. It has strong robustness to external disturbance and nonlinear nondeterninistic, and it can reduce the occurrence of shiver. The simulation results shows the effectiveness of the scheme to the control of nonlinear nondeterministic systems.
出处
《南开大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第4期48-52,共5页
Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Nankaiensis
基金
天津市自然科学基金重点项目 (0 1380 0 711)
教育部骨干教师支持计划
关键词
自适应控制
非线性控制
变结构控制
神经网络
不确定性系统
adaptive control
nonlinear control
varying structure control
neural network
nondeterministic
