针对时滞系统的RBF神经网络滑模控制策略

摘要：

本文将滑模切换函数作为径向基函数(radial basisfunction,RBF)神经网络的输入，从而使滑模的强鲁棒性与神经网络的自适应学习功能有机的结合起来。之后，针对系统时滞问题，引入了Smith预估器，由此克服了大时滞对控制稳定性的影响。仿真结果表明，本文提出方案在一定条件下有效、可行。

关键词： 时滞系统 滑模变结构控制 RBF神经网络 控制策略

作者: 王亚慧 程培新 赵亚丹 张桐

作者单位: 北京建筑工程学院 电气与信息工程学院，北京 100044

会议类型: 国内会议

会议名称: 第27届中国控制会议

会议地点: 昆明

会议语种:中文

页码: 150-153

在线出版日期: 2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）