![](/images/graphics-bg.png)
RBF Neural Network Backstepping Sliding Mode Adaptive Control for Dynamic Pressure Cylinder Electrohydraulic Servo Pressure System
المؤلفون المشاركون
Zeng, Liangcai
Deng, Pan
Liu, Yang
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-12-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
According to the hydraulic principle diagram of the subgrade test device, the dynamic pressure cylinder electrohydraulic servo pressure system math model and AMESim simulation model are established.
The system is divided into two parts of the dynamic pressure cylinder displacement subsystem and the dynamic pressure cylinder output pressure subsystem.
On this basis, a RBF neural network backstepping sliding mode adaptive control algorithm is designed: using the double sliding mode structure, the two RBF neural networks are used to approximate the uncertainties in the two subsystems, provide design methods of RBF sliding mode adaptive controller of the dynamic pressure cylinder displacement subsystem and RBF backstepping sliding mode adaptive controller of the dynamic pressure cylinder output pressure subsystem, and give the two RBF neural network weight vector adaptive laws, and the stability of the algorithm is proved.
Finally, the algorithm is applied to the dynamic pressure cylinder electrohydraulic servo pressure system AMESim model; simulation results show that this algorithm can not only effectively estimate the system uncertainties, but also achieve accurate tracking of the target variables and have a simpler structure, better control performance, and better robust performance than the backstepping sliding mode adaptive control (BSAC).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Deng, Pan& Zeng, Liangcai& Liu, Yang. 2018. RBF Neural Network Backstepping Sliding Mode Adaptive Control for Dynamic Pressure Cylinder Electrohydraulic Servo Pressure System. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134018
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Deng, Pan…[et al.]. RBF Neural Network Backstepping Sliding Mode Adaptive Control for Dynamic Pressure Cylinder Electrohydraulic Servo Pressure System. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134018
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Deng, Pan& Zeng, Liangcai& Liu, Yang. RBF Neural Network Backstepping Sliding Mode Adaptive Control for Dynamic Pressure Cylinder Electrohydraulic Servo Pressure System. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1134018
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1134018
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)