针对破障武器伺服系统中存在的非线性、参数时变和不确定性等因素,提出了一种基于RBF神经网络的内模PID控制策略。通过RBF神经网络对内模PID控制器的唯一参数进行调节,同时对RBF神经网络采用LM算法进行训练。仿真结果表明,控制方法具有良好的系统动态品质、鲁棒性和抗干扰能力,能够有效地加快破障武器的调炮速度以及提高破障武器的破障精度。
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