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一种基于状态边界层的滑模控制器设计 总被引:2,自引:0,他引:2
在滑模控制理论中,减少控制信号抖振一直是研究的热点问题之一。最常用的使用边界层控制的方法会因边界层宽度的不同选择产生不同的结果,或者减少控制信号的抖振,或者降低控制精度。本文提出了基于状态边界层的滑模控制器的设计构想,即用状态的模来调整边界层的宽度。仿真结果表明,这种方法能有效地消除控制信号的抖振,同时兼顾了控制精度。 相似文献
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提出了利用模糊神经网络控制器 (FNN)实现对超声马达位置进行控制的方法 ,并提出适应法则进行在线训练 ,以减小由于参数的不确定性和外部干扰对超声马达所产生的影响 ,提供了FNN控制器的结构图。仿真与实验研究表明 ,FNN控制器能够实现对超声马达位置的精确控制 相似文献
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