Compensation for secondary uncertainty in electro-hydraulic servo system by gain adaptive sliding mode variable structure control

在电镀物品水力的伺服系统基于在无法计量的变量和可测量的变量之间的微分关系的考虑，适应动态周期性的模糊神经网络(ADRFNN ) 被采用鉴别主要不确定性和系统的数学模型与第二等的不确定性的术语被变成一个相等的线性模型。同时，获得适应滑动模式变量结构控制(GASMVSC ) 被采用综合控制努力。结果证明 unrealization 问题在当它的输入被克服，拿所有州的变量的传统的模糊神经网络(TFNN ) 由某系统的无法计量的州的变量引起了。在另一方面，由精确性和修正术语在 GASMVSC 的获得的适应功能使系统成为拥有强壮的坚韧性和改进稳定的精确性的与高度联机的 ADRFNN 的鉴定，和控制努力的啁啾的现象也有效地被压制。