RBF神经网络上界自适应学习的滑模控制

资 源 简 介

RBF神经网络上界自适应学习的滑模控制

详 情 说 明

基于RBF神经网络的自适应滑模控制方法通过动态逼近系统上界，解决了传统滑模控制依赖先验上界信息的局限性。该方法的核心思想是利用RBF神经网络的非线性函数逼近能力，在线调整控制增益以抑制不确定性干扰，同时避免因固定上界估计导致的抖振问题或保守控制。

控制框架分为两部分：首先设计滑模面确保系统状态收敛至期望轨迹，随后通过RBF网络实时更新控制律中的上界估计值。神经网络的权重采用Lyapunov稳定性理论推导的自适应律进行调整，保证闭环系统的全局稳定性。相比常规滑模控制，该方法显著降低了对模型精确度的依赖，更适合存在参数摄动或外部扰动的实际工程场景。

扩展思考方向可包括结合模糊逻辑优化网络训练效率，或引入事件触发机制减少计算负担。这类混合智能控制在机器人、电力系统等强非线性领域具有应用潜力。