径向基网络结合迭代学习实现执行器故障任意精度重构，并与滑模控制集成保证快速鲁棒跟踪。
贾庆贤 · Zhang, Chengxi · Ahn, Choonki · Wu, Jin · Liu, Ming
Nonlinear Dynamics 2024
迭代学习算法不断更新径向基神经网络的权重，使执行器故障的重构误差可以收敛到任意小。
采用P型迭代学习算法更新权重，不需要复杂的在线优化，适合实时控制。
学习型RBFNN与滑模控制结合，在线补偿未知非线性动态，保证快速和鲁棒的姿态跟踪。