電液仿真轉臺控制系統(tǒng)設計與仿真研究

針對影響三軸電液仿真轉臺動、靜態(tài)性能最大的同步驅動、摩擦和大慣量負載干擾三個問題,采用了模擬人腦基于經驗控制的FNN(模糊神經網絡)控制器和基于學習校正的PNN(預測神經網絡)控制器分別對應轉臺內環(huán)(角速度環(huán))和外環(huán)(角度環(huán))反饋系統(tǒng).FNN同步控制器分為等同和主從同步控制模式,兩種模式相互切換,提高了系統(tǒng)同步性能;PNN摩擦干擾控制器采用了基于雙網絡模型的NARMA(非線性自回歸滑動平均)預測模型,具有較強的非線性系統(tǒng)辨識能力,提高了系統(tǒng)抗干擾能力.軟件仿真結果表明,當轉臺外框負載發(fā)生變化或外框兩馬達轉速相差較大時,使用PNN-FNN模型的智能控制系統(tǒng)仍具有較高的位置跟蹤精度和動態(tài)性能.

作 者： 王鍇 王占林 付永領 李萬國 WANG Kai WANG Zhan-lin FU Yong-ling LI Wan-guo   作者單位： 北京航空航天大學,自動化科學與電氣工程學院,北京,100083  刊 名： 宇航學報  ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF ASTRONAUTICS  年，卷(期)： 2007 28(1)  分類號： V249 TP183  關鍵詞： 模糊神經網絡   預測神經網絡   非線性自回歸滑動平均模型   雙閉環(huán)反饋系統(tǒng)  

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