坦克炮控系统神经网络自适应滑模控制方法

• 作者: 侯远龙 童仲志 胡继辉 陈宇政 高强
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 坦克炮控系统 时变性 神经网络滑模 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 118-121,126
• 页数: 5页
• 分类号: TJ30|TP273|TJ38
• 字数: 3071字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2018.06.024

摘要

针对坦克炮控系统的时变性和非线性,设计一种神经网络自适应滑模控制方法.基于滑模控制强鲁棒性的优点,用RBF神经网络对系统摄动参数和未建模动态进行自适应逼近,可有效地降低切换增益,抑制系统的抖振.将滑模控制和神经网络逼近相结合,既保证了系统的鲁棒性又削弱了系统的抖振.仿真结果表明该设计能够有效地提高系统的动静态性能,优于经典的控制方法,为坦克炮控系统的设计提供了一种可行的设计方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯远龙	南京理工大学机械工程学院	86	403	11.0	17.0
2	高强	南京理工大学机械工程学院	66	301	9.0	13.0
3	陈宇政	南京理工大学机械工程学院	5	9	2.0	2.0
4	胡继辉	南京理工大学机械工程学院	6	10	2.0	2.0
5	童仲志	南京理工大学机械工程学院	23	33	4.0	4.0