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（3）针对模型未知，控制方向未知控制问题，本文提出了一种反步自适应神经网络控制，并通过理论分析证明了系统稳定性。为降低反步控制设计的复杂度，本文引入动态面并提出了自适应神经网络动态面控制器，证明了被控系统稳定性。该方法通过一阶滤波器来避免反步控制中对虚拟变量的微分操作，降低了控制器的计算复杂度。通过实验结果可知，两种方法均可实现有效控制，但反步自适应神经网络控制跟踪误差更小。
通过将本文提出的方法与其他已有方法对比可知：无论是在考虑系统控制方向未知还是假定方向已知且为正向的情况下，基于神经网络的分数阶积分滑模控制器总是具有最好的控制效果，因此针对液压位置伺服系统研究分数阶相关控制器有利于提高系统性能。另一方面，反步自适应神经网络控制与自适应神经网络动态面控制的实验对比结果与理论期望不同，导致该现象的原因可能是系统阶数不高以及后者在反步设计的每一步中都用到了神经网络进行未知函数逼近，不断调节权值故引起较大颤振，进而导致自适应神经网络动态面控制的计算量大同时跟踪误差更大。
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