【摘 要】
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针对机电伺服系统可能发生的故障，提出基于自适应神经网络滑模观测器的快速终端滑模容错控制策略.在自适应滑模观测器中引入神经网络估计故障，以提高故障发生时观测器的状态估计精度和故障检测准确性.利用观测器的状态估计值进行状态重构，结合参数自适应技术和快速终端滑模控制方法设计主动容错控制器.针对参数不确定性设计参数自适应率进行估计，并利用前馈补偿技术补偿故障和参数不确定性.针对未知上界的扰动设计具有自适应
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51975294）； 高性能复杂制造国家重点实验室开放课题基金资助项目（Kfkt2019–11）； 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（30920010009）；
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针对机电伺服系统可能发生的故障，提出基于自适应神经网络滑模观测器的快速终端滑模容错控制策略.在自适应滑模观测器中引入神经网络估计故障，以提高故障发生时观测器的状态估计精度和故障检测准确性.利用观测器的状态估计值进行状态重构，结合参数自适应技术和快速终端滑模控制方法设计主动容错控制器.针对参数不确定性设计参数自适应率进行估计，并利用前馈补偿技术补偿故障和参数不确定性.针对未知上界的扰动设计具有自适应增益的鲁棒项.利用Lyapunov定理证明所提出的控制方法可以实现系统有界稳定，大量仿真和实验结果验证了控制器在系统发生故障时具有良好的容错能力、控制精度和响应速度.
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