简介：针对坦克炮身管精确定位和平衡问题，提出了一种基于干扰观测器（DOB）的RBF神经网络滑模控制策略。由于炮控身管平衡系统模型中存在某些时变的不确定参数，所以利用RBF神经网络的万能逼近特性来辨识该参数。为了更好地提升系统的抗干扰性能，引入了干扰观测器，对系统外部扰动进行实时观测。通过仿真试验可知，该控制策略有效地提高了系统的稳定性，消除了滑模控制过程中固有的抖振现象，并大大提高了电液伺服系统的跟踪性能，使系统具有良好的鲁棒性。
简介：针对防空火箭炮运行过程中巨大的外部扰动以及自身参数摄动，设计了一种新型无抖振滑模鲁棒控制策略。该控制策略在建模时将电流环简化为完全跟踪，速度环采用比例控制，在降低系统阶数的同时保证了建模的准确性。通过自适应的方式计算增益值，推导出了一种新型滑模控制律以补偿干扰的影响。仿真和实验结果表明，该控制策略能有效抑制控制输入抖振，改善了防空火箭炮的动态性能和鲁棒性。
简介：针对火箭炮位置交流伺服系统转动惯量变化范围大，燃气流冲击力矩强等特点，建立发射动力学与电气耦合模型，研究火箭炮在伺服系统闭环状态下调炮、射击时位置控制系统控制特性。在系统位置控制中引入了非奇异终端滑模观测器，在火箭炮射击等情形下，对火箭炮系统外部干扰项进行估计，削弱控制量抖振，提高传统滑模控制方法对于外界干扰的鲁棒性。通过仿真计算与结果对比，所提控制方法鲁棒性强于传统滑模控制，控制精度优于PID控制。
基于DOB的炮管RBF神经网络滑模控制研究
防空火箭炮：无抖振滑模鲁棒控制策略设计
基于非奇异终端滑模观测器的火箭炮系统控制
