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以导弹纵向通道为例,给出了导弹的过载控制模型,将BP神经网络应用于模型参考自适应控制中,组成模型参考自适应控制系统.利用BP神经网络自身的优点来克服传统模型参考自适应控制算法的不足,使系统具有更强的鲁棒性和容错性.仿真结果表明,该系统不仅能实现原系统的功能,而且它的稳定性和抗干扰性优于传统模型参考自适应控制. 相似文献
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针对某舰炮装填机构工作过程中存在的非线性海浪干扰、参数时变等不确定问题,设计了一种RBF神经网络自适应滑模控制器。在建立其系统动力学模型的基础上,利用RBF神经网络的学习和自适应特性实现对海浪环境扰动量的预测,并通过Lyapunov分析法导出自适应律,证明了该方法的稳定性。采用新式饱和函数替换切换函数,可有效抑制趋近过程中的抖振产生。仿真结果表明,该控制策略的综合控制性能优于普通滑模和PID控制器的控制效果,使系统在海浪干扰条件下仍具有良好的稳态性能,同时具有较强的抗干扰能力和良好的位置跟踪能力。 相似文献
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针对传统基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方法的一些不足,提出了一种基于BP神经网络的模型参考自适应控制结构,并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进。对比分析采用传统自适应方法和改进的自适应方法时,不同的控制仿真结果表明,改进后的方法可以有效地抑制神经网络的“过学习”现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,改进效果显著。 相似文献
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应用倾斜转弯(Bank to Turn,BTT)及推力矢量控(Thrust Vector Control.TVC)技术设计并建立了空空导弹六自由度模型。在此基础上考虑气动参数变化和建模不确定性引起的误差对导弹控制系统的影响,为消除误差影响,引入RBF神经网络分别对快慢回路进行补偿,利用李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性定理推导了神经网络权值、中心及带宽的自适应规律,并证明了闭环系统的稳定性。通过对某型空空导弹大机动仿真研究,结果表明RBF神经网络自适应控制方法补偿作用显著,不仅改善了控制系统的动态性能,而且使系统具有良好的抗干扰和容错能力。 相似文献
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为使导弹具有更小的脱靶量和更快的响应时间,研究了导弹俯仰通道的制导与控制一体化设计问题。由于导弹和目标的相对运动方程以及导弹自身运动方程通常是在不同的坐标系下建立的,因此,制导与控制的一体化模型很难建立。此外,在导弹飞行过程中,很难获得全弹道的精确导弹气动参数,这使得控制器的设计也很困难。本文首先建立了一种较为合适的、紧凑的一体化模型,并进一步将其化为具有一般形式的含不确定量的级联系统。采用反演控制设计方法,保证了系统全部状态的稳定性。然后,设计了一体化自适应神经网络控制器,神经网络用来在线逼近系统中由于导弹气动参数摄动引起的匹配和非匹配不确定量。仿真结果表明了这种导弹制导与控制一体化设计方案的有效性。 相似文献
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基于PID型神经网络的自适应控制 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出了一种新的基于PID型神经网络的自适应控制系统,给出了神经网络控制器的学习算法帮控制系统的稳定性分析。仿真结果对该控制方案进行了验证。 相似文献
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为了提高永磁同步电机调速控制性能,在分数阶积分滑模控制策略的基础上,设计一种基于神经网络的
变阶次分数阶积分滑模控制策略。利用分数阶积分随时间缓慢衰减的特性来增强系统的鲁棒性,通过指数趋近律削
弱滑模面的抖振现象,分析了分数阶阶次对系统动态性能的影响,引入 RBF 神经网络对滑模面函数中的分数阶积分
阶次进行动态调节,提高了系统的综合性能。仿真结果表明:与固定阶次的分数阶积分滑模控制相比,该控制方法
有利于取得更好的动态跟踪性能和稳定精度。 相似文献
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针对弹体作为制导系统控制对象的时变非线性特点,应用间接神经网络模型参考自适应控制理论,采用两个BP网络设计了导弹自动驾驶仪,其中一个用来对系统动态特性进行辨识,并利用辨识得到的信息,采用控制网络对系统进行控制.对所设计的自动驾驶仪进行了系统仿真,结果表明,被控弹体很好的跟踪了参考模型的输出. 相似文献
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针对多管火箭炮发射时恶劣的负载特性,设计了一种模型参考模糊神经网络自适应位置控制器。利用RBF网络作为辨识器,实现对被控对象的Jacobian信息辨识,用梯度下降法实时修正模糊控制器的输入输出隶属度参数,以使模型参考模糊神经网络能根据火箭炮跟踪发射过程中的负载特性实时调整速度给定值,从而减小火箭炮发射过程中系统参数变化和外部干扰的影响。仿真和实验结果表明,该方法可有效提高火箭炮位置伺服系统的动态响应能力和稳定性,并使系统具有很强的鲁棒性。 相似文献
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为保证滚仰式捷联导引头的稳定控制,提出了一种基于 RBF 神经网络整定的 PID 控制策略,用于导引头稳定回路校正环节。根据滚仰式捷联导引头的运动学与动力学关系,结合导引头稳定回路校正环节采用的 RBF 神经网络 PID 控制算法,建立了滚仰式捷联导引头稳定与跟踪一体化仿真模型;仿真结果表明:滚仰式捷联导引头稳定回路采用 RBF 神经网络整定的 PID 控制器后,其动态性能优于传统 PID 控制器,建立的仿真模型能够对机动目标实现快速稳定跟踪,在工程应用中可提供有益参考。 相似文献
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液体导弹发动机马尔可夫链和RBF网络辨识方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了液体导弹发动机辨识方法,对基于马尔可夫链和RBF神经网络的液体导弹发动机的辨识原理和方法进行了较详细的叙述,依据某型液体导弹发动机实际测试数据,对其进行了仿真研究,并对仿真结果进行了比较分析.结果表明,基于动态系统马尔可夫链的液体导弹发动机的辨识方法优于基于RBF神经网络的辨识方法. 相似文献
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为解决送粉式金属直接成形过程中,会出现机械性能降低、多物理场耦合、机理复杂、工艺参数多、熔
池凝固速率较大等问题,设计一种基于神经网络PSD 算法的成形过程自适应成形闭环反馈控制系统。根据光学系统
实时监测激光熔池的图像信号,利用图像融合与视觉检测技术构造熔池图像特征集,对工艺参数与熔池尺寸动态关
系进行分析,构建成形质量精度辨识体系,通过神经网络PSD 算法优化,实现LMD 成形过程工艺参数的自适应控
制。仿真结果表明:该控制器对熔池宽度有较高的控制精度,可改善制造工艺成形质量和保证工艺稳定性。 相似文献