某型布雷武器交流伺服系统控制器研究

发布时间：2022-10-10 21:43

　　目前,我国的远程火力技术与一些发达国家相比还有差距,本文研究的火箭布雷武器——火箭炮就是其中之一,而火箭炮的作战性能很大程度上依赖于它的伺服控制系统,因此,研制新型火箭炮控制系统具有重要意义。本文以某布雷武器控制系统的研制工作为背景,研究了该武器控制系统的模型辨识与控制策略。 首先,本文结合实际的控制系统,利用实验室的现有设备搭建了系统的半实物仿真试验平台来反映实际武器控制系统的特性,并以此作为研究对象进行下一步研究。 接着,对上面构建的实验平台进行模型辨识。文中介绍了RBF神经网络的结构和原理,采用改进的RBF神经网络辨识算法对系统进行辨识,用实验平台采集到的输入输出数据进行辨识的仿真,仿真结果验证了该辨识的有效性。 最后,基于辨识好的系统模型,设计了系统的控制器。文中分别介绍了经典PID控制原理和神经网络自适应控制原理,通过对比分析,最终采用神经网络自校正控制方法设计了该武器系统的控制器。为了验证控制器的有效性,用MATLAB/SIMULINK仿真平台搭建仿真模型。仿真的结果表明,本文设计的神经网络自校正控制器的控制效果良好,可以对系统进行精确控制。 

【文章页数】：63 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
图表目录
1 绪论
    1.1 课题背景
    1.2 国内外研究现状及分析
        1.2.1 交流伺服系统概述
        1.2.2 智能控制概述
        1.2.3 智能控制方法及其应用
    1.3 本文的主要工作及研究内容
2 系统半实物仿真实验平台综述
    2.1 引言
    2.2 实验平台系统的设计
        2.2.1 实验平台的功能及技术指标
        2.2.2 实验平台的系统原理
    2.3 实验平台硬件介绍
        2.3.1 控制计算机和数据采集卡
        2.3.2 旋转变压器与RDC轴角转换器
        2.3.3 伺服放大器
        2.3.4 减速箱
        2.3.5 负载加载装置
        2.3.6 交流调速系统
    2.4 本章小结
3 神经网络简介
    3.1 神经网络基础知识
        3.1.1 神经元模型
        3.1.2 神经网络的拓扑结构
        3.1.3 神经网络的学习方式
        3.1.4 神经网络的特点及应用
    3.2 RBF神经网络
        3.2.1 RBF神经网络结构
        3.2.2 RBF网络学习算法
    3.3 本章小结
4 基于RBF算法的系统辨识
    4.1 系统辨识的基础
        4.1.1 基础理论分析
        4.1.2 系统辨识的一般步骤
    4.2 辨识数据的获取及预处理
        4.2.1 确定输入信号
        4.2.2 辨识数据的获取
        4.2.3 辨识数据的处理
    4.3 RBF神经网络辨识
        4.3.1 RBF神经网络结构辨识
        4.3.2 改进的RBF学习算法
        4.3.3 仿真验证及分析
    4.4 本章小结
5 控制器设计
    5.1 经典PID控制器设计
        5.1.1 经典PID控制概述
        5.1.2 经典PID控制器参数整定
    5.2 神经网络自适应控制器设计
        5.2.1 自适应控制原理和结构
        5.2.2 神经网络自适应控制
    5.3 神经网络自校正控制器设计
        5.3.1 控制器结构设计
        5.3.2 控制器控制算法设计
    5.4 系统的仿真验证
        5.4.1 测试信号的选择
        5.4.2 仿真实验及结果分析
        5.4.3 实验结论
    5.5 本章小结
结论
致谢
参考文献
附录


【参考文献】：
期刊论文
[1]火箭炮的发展及性能提高的途径[J]. 宋传滨.  科技咨询导报. 2007(14)
[2]永磁同步电动机的鲁棒H∞控制[J]. 蔡超豪.  电气传动自动化. 2006(02)
[3]基于多层前向神经网络辩识电液伺服系统模型[J]. 叶金杰,岑豫皖,潘紫微,余明,孙宝强.  安徽工业大学学报(自然科学版). 2005(02)
[4]神经网络辨识研究的现状[J]. 王立红.  辽宁工学院学报. 2004(03)
[5]RBF神经网络中心选取OLS算法的研究[J]. 刘文菊,郭景.  天津工业大学学报. 2002(02)
[6]预测控制方法在位置跟踪控制中的应用研究[J]. 苏义鑫,周祖德,陈幼平,黄树槐.  华中理工大学学报. 2000(10)

硕士论文
[1]基于自抗扰控制技术的某坦克炮控系统应用研究[D]. 朱磊.南京理工大学 2011
[2]随动系统测试装置模糊控制研究[D]. 宋梁君.南京理工大学 2009
[3]神经模糊控制器在某交流伺服系统中的应用研究[D]. 许璐.南京理工大学 2009
[4]某火箭炮交流伺服系统的自适应控制研究[D]. 顾青.南京理工大学 2008



本文编号：3690406