Em ambientes complexos de perturbações, como atrito não linear e acoplamento entre eixos, os sistemas de medição por rastreamento a laser tendem a apresentar atraso na resposta dinâmica e redução da precisão de controle. Foi proposta uma metodologia de controle ativo linear anti-perturbações baseada em redes neurais de função base radial (RBF-LADRC). Esse método utiliza o controle ativo linear de rejeição de perturbações (Linear Active Disturbance Rejection Control, LADRC) para estimar e compensar em tempo real as perturbações externas e as incertezas do modelo como perturbação total. Em seguida, utiliza uma rede neural de função base radial para identificar online as informações do Jacobiano do objeto controlado e estabelecer uma atualização adaptativa online do ganho do controlador baseada em descida de gradiente. Com base na teoria discreta de Lyapunov, foi demonstrada a estabilidade do sistema em malha fechada e a convergência dos parâmetros. Os resultados experimentais no sistema de medição por rastreamento a laser indicam que, em comparação com o LADRC tradicional, o sistema de controle RBF-LADRC pode ajustar dinamicamente os parâmetros conforme as condições de operação, aumentando a largura de banda em cerca de 12%, reduzindo o tempo de ajuste em cerca de 32% e diminuindo o erro quadrático médio de rastreamento da trajetória do laser em cerca de 16%. O método RBF-LADRC não requer um modelo preciso do sistema, melhorando eficazmente o desempenho dinâmico e a precisão de controle do sistema de medição por rastreamento a laser, possuindo boa aplicabilidade prática na engenharia.

medição por rastreamento a laser; supressão de perturbações; controle ativo linear anti-perturbações; rede neural de função base radial