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2013 | OriginalPaper | Chapter

5. Neural Network Sliding Mode Control

Author : Jinkun Liu

Published in: Radial Basis Function (RBF) Neural Network Control for Mechanical Systems

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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Abstract

This chapter introduces adaptive neural sliding mode control based on RBF neural network approximation, including a simple sliding mode controller and sliding mode control for second-order SISO nonlinear system, the chattering phenomena is eliminated. The closed-loop system stability can be achieved based on the Lyapunov stability.

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Appendix
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Literature
1.
Beyhan S, Alc M (2009) A new RBF network modeling based sliding mode control of nonlinear systems. In: Proceedings of the international multi-conference on computer science and information technology, Mragowo, Poland, IEEE, pp 11–16
2.
Tsai CH, Chung HY, Yu FM (2004) Neuro-sliding mode control with its applications to seesaw systems. IEEE Trans Neural Netw 15(1):124–134CrossRef
3.
Edwards C, Spurgeon S (1998) Sliding mode control: theory and applications. Taylor & Francis, London
Metadata
Title
Neural Network Sliding Mode Control
Author
Jinkun Liu
Copyright Year
2013
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
Book
Radial Basis Function (RBF) Neural Network Control for Mechanical Systems

Print ISBN: 978-3-642-34815-0

Electronic ISBN: 978-3-642-34816-7

Copyright Year: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-34816-7_5