RBF-TSM是神经网络终端滑模控制还是神经网络非奇异快速终端滑模控制

RBF-TSM（Radial Basis Function Terminal Sliding Mode）是一种结合了径向基函数（RBF）和终端滑模控制（TSM）的神经网络控制方法。它并非简单地将神经网络用于终端滑模控制，而是利用RBF作为逼近器，来设计更平滑、更稳定的控制器。这种技术通常应用于非线性系统中，尤其是那些难以精确建模但可以通过神经网络学习输入-输出映射的情况。

RBF-TSM的特点包括能够自适应调整控制器参数、对模型不确定性有鲁棒性，并能够在接近系统稳定状态时提供快速的收敛。相比传统的滑模控制，它通过神经网络的非线性逼近能力，减少了系统状态跳跃，使得控制过程更加平稳。