针对炮控系统随动模拟加载系统存在的摩擦、间隙、耦合等复杂非线性和参数时变等不确定性特征, 提出了一种自适应神经滑模控制策略。对于系统中存在参数时变等不确定性, 利用RBF神经网络自适应逼近不确定部分; 另外, 利用RBF神经网络动态调节切换函数的切换增益, 改善系统的动态品质。采用Lyapunov理论推导出自适应律, 在线估计神经网络权值和未知函数, 并证明了系统稳定性。仿真表明, 该控制策略能够较好地抑制干扰力矩, 响应快, 保证了系统静、动态的加载控制精度和鲁棒性。
随动模拟加载系统 滑模控制 RBF神经网络 自适应律 干扰力矩 servo simulated loading system sliding mode control RBF neural network adaptive law disturbance torque
