双电机驱动伺服系统径向基函数神经网络反推自适应控制
双电机驱动伺服系统径向基函数神经网络反推自适应控制是指在伺服系统中，使用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络来实现自适应控制，以减少齿隙非线性对系统动态和稳态性能的不利影响。
在该系统中，存在齿隙非线性环节，该环节会对系统的动态和稳态性能产生不利影响。为了削弱该影响，本文提出了一种新的自适应控制方法，即使用径向基函数神经网络在线逼近系统中的不确定函数，并设计了基于状态反馈的RBF神经网络反推自适应控制器。
该控制器的设计基于状态空间模型，并分析了双电机同步联动控制的原理。首先，给出了系统的状态空间模型，然后应用改进的反推方法，在考虑系统所有的状态变量都能收敛的基础上，引入虚拟控制量，通过逐步递推选择Lyapunov函数，利用径向基函数神经网络在线逼近系统中的不确定函数。
径向基函数神经网络是一种非线性函数逼近工具，能够在线逼近复杂的非线性函数。该网络由三个层组成：输入层、中间层和输出层。输入层负责将系统的状态变量输入到网络中；中间层是径向基函数神经网络的核心，负责对输入信号进行非线性变换；输出层负责将网络的输出信号传递给控制器。
在该系统中，径向基函数神经网络被用来逼近系统中的不确定函数，即齿隙非线性函数。通过对该函数的逼近，可以实现在系统中实时调整控制参数，以削弱齿隙非线性对系统动态和稳态性能的不利影响。
在实际系统中进行试验，验证了所提控制策略的可行性。结果表明，基于状态反馈的RBF神经网络反推自适应控制器可以实时调整控制参数，削弱齿隙非线性对系统动态和稳态性能的不利影响，提高系统的控制性能。
该控制策略的优点在于可以实时调整控制参数，削弱齿隙非线性对系统动态和稳态性能的不利影响，提高系统的控制性能。该策略可以应用于各种伺服系统中，以提高系统的控制性能和稳定性。
双电机驱动伺服系统径向基函数神经网络反推自适应控制是一种高效的控制策略，可以实时调整控制参数，削弱齿隙非线性对系统动态和稳态性能的不利影响，提高系统的控制性能和稳定性。
