考虑输入饱和的基于RBF神经网络补偿的USV滑模控制.pdf下载

weixin_39821260 2021-10-06 21:26:52

考虑输入饱和的基于RBF神经网络补偿的USV滑模控制.pdf , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/jiebing2020/24822016?utm_source=bbsseo

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最近在研究RBF神经网络滑模控制的相关问题，写个博文总结一下 RBF神经网络 RBF神经网络有3层：输入层、隐含层和输出层。隐含层的神经元激活函数由径向基函数构成。隐函数组成的数组运算单元称为隐含层节点。每个隐含...

近年来，将径向基函数（Radial Basis Function，RBF）网络与滑模控制相结合，形成了基于RBF网络的滑模变结构控制系统，该系统在非线性系统控制中具有良好的性能。本文将详细介绍该控制系统的原理、相关公式以及其...

将滑模控制结合神经网络逼近非线性系统的控制中，采用神经网络实现模型未知部分的自适应逼近，可有效地降低模糊增益。神经网络自适应律通过方法导出，通过自适应权重的调节保证整个闭环系统的稳定性...

RBF神经网络学习算法需要求解的参数有三个：基函数的中心向量W、方差σ \sigmaσ以及隐含层到输出层...在simulink中，使用S函数编写基于RBF神经网络的自适应控制器，然后实现基于RBF神经网络的自适应控制器的控制仿真。

1.RBF监督控制基于RBF神经网络的监督控制系统，其控制思想是：初始阶段采用PD反馈控制，然后过渡到神经网络控制。在控制过程中，如出现较大的误差，则PD控制起主导作用，神经网络控制起调节作用。图1 基于RBF神经...

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