【摘 要】
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摘要：针对船载稳定平台的平稳控制问题，考虑到稳定平台存在未建模动态等不确定性以及未知时变环境扰动，将自适应技术、径向基神经网络技术与矢量逆推的方法相结合，提出一种鲁棒自适应神经网络的稳定平台控制方案。采用矢量逆推的方法，设计稳定平台的平稳控制律;运用径向基神经网络技术对稳定平台系统的未建模动态等不确定性进行估计及补偿;利用自适应技术在线估计径向基神经网络相关参数及环境扰动的上界;并引入最少学习参数
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摘要：针对船载稳定平台的平稳控制问题，考虑到稳定平台存在未建模动态等不确定性以及未知时变环境扰动，将自适应技术、径向基神经网络技术与矢量逆推的方法相结合，提出一种鲁棒自适应神经网络的稳定平台控制方案。采用矢量逆推的方法，设计稳定平台的平稳控制律;运用径向基神经网络技术对稳定平台系统的未建模动态等不确定性进行估计及补偿;利用自适应技术在线估计径向基神经网络相关参数及环境扰动的上界;并引入最少学习参数方法降低控制方案的计算负载。通过Lyapunov理论证明稳定平台闭环控制系统的所有变量的一致最终有界性。最后，基于稳定平台的仿真结果验证了所提出的鲁棒自适应神经网络控制方案的有效性。
关键词：稳定平台;自适应技术;径向基神经网络;矢量逆推;最少学习参数
中图分类号：U661.33
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