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针对一款海上武器随动系统的非线性、干扰未知性的难题,提出基于滑模干扰观测器(SMDO)的非线性预测控制策略,该复合控制策略利用滑模干扰观测器,对海浪波动、负载变化和系统不确定性等进行逼近,并依据观测器的输出进行前馈补偿和预测控制的模型修正,使得预测控制的滚动优化能够时刻保持在贴近实际系统的基础之上,从而实现提高整个控制策略性能的目的.在设计基于滑模干扰观测器的非线性预测控制器时,采用基于连续时间的非线性系统预测控制方法,与基于滑模干扰观测器相结合,最终设计出海上武器射击线稳定控制的复合控制律.仿真结果表明,该控制策略可以有效提高海上武器射击线稳定控制的抗干扰能力、打击目标精度以及海上武器动态稳定瞄准性能. 相似文献
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针对两栖武器除了受到路基环境下车体易振动的因素影响外,还会受到海洋环境下载体本身摇摆等因素的影响,导致两栖武器发射装置的发射角度出现偏差的情况,利用自构建小波神经网络的自适应和自学习的能力,提出一种基于自构建小波神经网络的内模控制方法来进行两栖武器随动系统研究.由小波基函数的激励强度和衰减程度来决定增加神经元节点或者修剪、删除神经元节点,达到优化隐含层结构的目的,然后采用LM算法来提高学习速率.通过自构建小波神经网络对内模控制系统的正、逆模型进行辨识,来改进控制技术.最后的实验仿真结果表明,该方法可以有效提高系统的抗干扰能力、发射精度以及调节的快速性. 相似文献
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