基于RBF神经网络的自抗扰控制器在光电稳定平台上的应用

摘要：

针对光电稳定平台受到多源干扰而影响平台视轴稳定精度的问题,提出一种基于RB F神经网络的自抗扰控制策略,简化了自抗扰控制器复杂的参数整定问题,并对这种结合RBF神经网络的自抗扰控制器通过M atlab进行仿真分析.结果表明,RBF-ADRC相比常规ADRC具有更优的抗干扰能力和位置跟踪性能,具有较快的响应速度,对提高光电稳定平台的视轴稳定精度具有重要意义.

关键词：径向基函数神经网络、光电稳定平台、参数整定、自抗扰控制器

所属期刊栏目：43

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：吉林省科技发展计划重点科技研发项目20210201025GX

在线出版日期：2022-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：413-418