清远登高车出租， 四会登高车出租， 云浮登高车出租      基于神经网络的液压位置伺服系统积分滑模控制方法？     对于液压位置伺服系统具有参数不确定和各种非线性的特点，针对基于 RBF神经网络的积分滑模控制方法展开研究。进一步基于该方法，分别结合分数阶理论，考虑控制方向未知问题设计控制器。其中自适应 RBF 神经网络减少了对滑模控制器的开关项增益的要求，从而减小了抖阵。所引入的积分滑模控制，通过使系统在初始时刻即可以处于滑模面上，很好的消除了到达阶段。对系统鲁棒性有了进一步的提高。

         神经网络通常有生物神经网络和人工神经网络两种，其中人工神经网络在控制工程领域应用比较广泛。神经网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理相应信息的目的，且对任意非线性可实现任意的逼近。最早 MP 模型的提出是神经网络后期取得如此巨大发展的一个良好开端，而至今国内外研究人员对于神经网络的研究已有近 50 年的历史。目前神经网络的应用也越来越广泛，逐渐地进入了新的发展进程中。在 19 世纪五十年代年，数学家 W. Pitt 和心理学家 W. S.Mccilloch 两人提出“似脑机器”的思想，并首次提出人工神经元的概念，开辟了神经网络理论研究的新征程。随着计算机技术的不断研究与发展，D. O. Hebb 提出了有名的Hebb 规则。基于此规则 F. Rosenblatt 于 60 年代提出了感知机模型，引起人们的广泛关注。紧接着，到 80 年代中叶，著名的 Hopfield 网络以及反向传播算法也逐渐出现。

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       自 80 年代中叶以来，人们也提出了各种具有更强功能的神经元网络模型及其有效控制算法。这极大促进了神经网络在自动控制领域的应用。至今为止，神经网络也逐步扩展到工业控制中，其应用范围主要包括感知学习、机器人以及图像处理等领域。同时，神经网络在控制工程领域的涉及面也很广阔，比如有系统辨识、故障诊断以及系统优化等等，具有良好的应用前景。对于控制学科而言，神经网络控制的吸引力在于其具有如下优点：

  （1）具有对任意函数进行学习的能力；

 （2）可以解决传统方法不能解决的高度非线性问题，控制器不需要系统模型的具体信息；

 （3）能够提高控制系统的容错能力，且能够有效解决较大规模的实时计算问题；

 （4）对于多种信息可同时进行处理，具有强大的信息综合能力；

 （5）可以高效完成优化计算等多种自动控制中的算术问题。

      上述优点足以说明神经网络控制在解决系统非线性以及严重不确定方面具有很大的潜能。目前用基于模型的传统控制方法可以解决的实际问题基本都可以采用神经网络控制来实现，可能还会具有比传统控制策略更好的控制性能。而随着神经网络在各个领域越来越广泛的应用，预示着智能时代将要来临。作为智能控制工具的一种，神经网络以自身良好学习能力而广受欢迎。

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