两轴惯性稳定平台复合控制：自适应RBFNN与ESO结合方法

"该研究论文提出了一种基于自适应径向基函数神经网络（RBFNN）反馈控制和扩展状态观测器（ESO）的两轴惯性稳定平台复合控制方法，旨在解决由于系统非线性和时变特性导致的传统反馈控制无法直接应用的问题。通过建立ISP系统的动态模型并使其与理想模型匹配，以实现快速动态响应和高精度稳定化目标。" 在惯性稳定平台上，传统的反馈控制策略往往难以应对复杂的非线性动态和时间变化特性。为了提高控制系统的性能，如动态响应速度和稳定精度，研究者们提出了将自适应RBFNN反馈控制与ESO相结合的新型复合控制方法。自适应RBFNN是一种强大的非线性函数逼近工具，它能够在线学习和调整权重，以适应系统的非线性特性，对系统进行精确建模。 RBFNN在控制中的应用主要体现在其能够近似复杂系统的非线性动态行为，通过不断学习和更新网络结构，可以有效地捕捉系统的不确定性。而ESO则是一种用于估计系统状态和未知扰动的有效工具，它可以扩展系统的状态空间，包括不可直接测量的变量和外部干扰，从而提供更全面的系统状态信息。 论文中，将ESO集成到RBFNN反馈控制系统中，形成复合控制策略。这种策略允许控制器不仅基于系统的实际状态，还基于ESO提供的估算信息进行决策，增强了控制的鲁棒性。通过这种方式，即使在存在未建模动态和不确定性的环境下，也能确保两轴惯性稳定平台的稳定性和控制精度。 此外，论文可能还详细探讨了控制算法的设计过程、参数调整方法、以及在模拟和/或实际硬件实验中的性能验证。通过这些实验，作者可能展示了所提方法相对于传统控制策略的优势，例如更快的收敛速度、更高的跟踪精度以及更强的抗干扰能力。 这篇研究论文为解决两轴惯性稳定平台的控制问题提供了一个创新的解决方案，利用了自适应RBFNN和ESO的协同工作，提高了系统控制的性能，对于未来类似的非线性动态系统的控制设计具有重要的参考价值。