清遠路燈車出租， 四會路燈車出租， 云浮路燈車出租      基于神經網絡的液壓位置伺服系統積分滑模控制方法？     對于液壓位置伺服系統具有參數不確定和各種非線性的特點，針對基于 RBF神經網絡的積分滑模控制方法展開研究。進一步基于該方法，分別結合分數階理論，考慮控制方向未知問題設計控制器。其中自適應 RBF 神經網絡減少了對滑模控制器的開關項增益的要求，從而減小了抖陣。所引入的積分滑模控制，通過使系統在初始時刻即可以處于滑模面上，很好的消除了到達階段。對系統魯棒性有了進一步的提高。

         神經網絡通常有生物神經網絡和人工神經網絡兩種，其中人工神經網絡在控制工程領域應用比較廣泛。神經網絡依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理相應信息的目的，且對任意非線性可實現任意的逼近。最早 MP 模型的提出是神經網絡后期取得如此巨大發展的一個良好開端，而至今國內外研究人員對于神經網絡的研究已有近 50 年的歷史。目前神經網絡的應用也越來越廣泛，逐漸地進入了新的發展進程中。在 19 世紀五十年代年，數學家 W. Pitt 和心理學家 W. S.Mccilloch 兩人提出“似腦機器”的思想，并首次提出人工神經元的概念，開辟了神經網絡理論研究的新征程。隨著計算機技術的不斷研究與發展，D. O. Hebb 提出了有名的Hebb 規則。基于此規則 F. Rosenblatt 于 60 年代提出了感知機模型，引起人們的廣泛關注。緊接著，到 80 年代中葉，著名的 Hopfield 網絡以及反向傳播算法也逐漸出現。

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       自 80 年代中葉以來，人們也提出了各種具有更強功能的神經元網絡模型及其有效控制算法。這極大促進了神經網絡在自動控制領域的應用。至今為止，神經網絡也逐步擴展到工業控制中，其應用范圍主要包括感知學習、機器人以及圖像處理等領域。同時，神經網絡在控制工程領域的涉及面也很廣闊，比如有系統辨識、故障診斷以及系統優化等等，具有良好的應用前景。對于控制學科而言，神經網絡控制的吸引力在于其具有如下優點：

  （1）具有對任意函數進行學習的能力；

 （2）可以解決傳統方法不能解決的高度非線性問題，控制器不需要系統模型的具體信息；

 （3）能夠提高控制系統的容錯能力，且能夠有效解決較大規模的實時計算問題；

 （4）對于多種信息可同時進行處理，具有強大的信息綜合能力；

 （5）可以高效完成優化計算等多種自動控制中的算術問題。

      上述優點足以說明神經網絡控制在解決系統非線性以及嚴重不確定方面具有很大的潛能。目前用基于模型的傳統控制方法可以解決的實際問題基本都可以采用神經網絡控制來實現，可能還會具有比傳統控制策略更好的控制性能。而隨著神經網絡在各個領域越來越廣泛的應用，預示著智能時代將要來臨。作為智能控制工具的一種，神經網絡以自身良好學習能力而廣受歡迎。

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