基于BP 神经网络的自适应自抗扰控制及仿真

针对被控对象参数变化大而快、外扰严重且不确定的系统,参数固定的扩张状态观测器 (ESO)存在“总和扰动冶估计精度降低、控制效果较差的问题,提出了一种基于BP 神经网络的自适应自抗扰控制器(ADRC)。分析了引入自适应ESO 的意义,剖析了ESO 的结构,利用BP 神经网络在线调整ESO 参数并将这个自适应ESO 嵌入到ADRC. 仿真结果表明,改进的ADRC 较常规ADRC 具有扰动估计精度更高、控制量振荡幅度更小以及鲁棒性、抗干扰性更强的优点。     

光电经纬仪自抗扰控制方法

为提升光电经纬仪在跟踪时的响应速度和抗干扰能力, 提出一种基于观测器的自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)方法。对所有已知或未知的影响直流电机工作的干扰输入进行在线估计,并通 过适当的反馈控制法来补偿这些干扰;通过选取合适的观测器和控制器带宽参数,来实现良好的抗扰控制效果。仿 真结果表明：基于观测器的自抗扰控制方法能有效地提高直流电机对外部干扰和内部未知参数变化的鲁棒性,具有 工程应用前景。     

磁悬浮控制力矩陀螺转子系统径向自抗扰解耦控制和扰动抑制

为了克服外部扰动影响磁悬浮转子悬浮稳定度和磁悬浮控制力矩陀螺输出力矩精度的问题,提出一种基于自抗扰控制器的磁悬浮转子扰动抑制方法.根据牛顿第二定律和陀螺技术方程建立磁轴承坐标系下磁悬浮转子系统的动力学方程,基于自抗扰解耦控制原理得到径向四通道解耦模型,设计各通道自抗扰控制器,从而实现转子系统径向四通道解耦和扰动抑制.与分散 PID加交叉反馈控制方法进行仿真对比,结果表明:自抗扰控制器具有良好的扰动抑制功能,能提高转子的稳定精度和控制力矩陀螺的输出力矩精度;因此,此方法不仅改善了解耦控制精度,而且提高了系统对外部扰动和参数变化的鲁棒性,可应用于磁悬浮控制力矩陀螺的高精度强鲁棒控制.     

一种线性自抗扰三回路姿态驾驶仪设计方法研究

针对传统三回路姿态驾驶仪在强非线性、强时变及强耦合条件下鲁棒性不足问题,提出了一种基于线性自抗扰控制的三回路姿态驾驶仪设计结构。在继承原驾驶仪设计结构和参数的基础上,采用线性自抗扰扩张状态观测器对建模过程中因“参数固化”和“小扰动”假设产生的不确定性和未建模扰动进行估计和补偿,实现了三回路驾驶仪鲁棒增强性设计。某再入飞行器的仿真结果表明,该方法控制鲁棒性高,解耦效果好。     

火箭炮位置伺服系统自抗扰控制

针对火箭炮发射时燃气流冲击干扰强和系统参数变化大的特点,以含有速度闭环的实际伺服系统为对象,建立系统模型并进行频域分析,建立了系统的低频和中频近似模型,并在此基础上分别设计了火箭炮位置伺服系统2阶和3阶线性扩张状态观测器及相应的自抗扰控制律,估计系统未建模干扰并在控制输入中予以补偿。比较分析了设计的自抗扰控制律和传统PID控制在伺服跟踪和燃气流冲击干扰下的控制效果。仿真结果表明,火箭炮伺服系统采用提出的控制方法能有效提高跟踪精度,充分抑制燃气流冲击干扰引起的发射平台振动,保证后续射弹命中精度。     

动力陀螺稳像系统自抗扰控制器设计与仿真

为了进一步提高系统的跟踪性能与抗干扰性能,运用自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)理论对具有交叉耦合以及会受内外干扰的动力陀螺稳像系统设计控制器。采用前馈控制解耦矩阵实现了通道之间的解耦。采用扩张状态观测器对系统的内外干扰进行实时估计和补偿,由非线性状态误差反馈控制律设计了ADRC控制器,实现对动力陀螺稳像系统的控制。数字仿真结果表明：所设计的自抗扰解耦控制器具有良好的解耦性能、跟踪性能、抗干扰性能和抑噪性能,可以满足动力陀螺稳像系统的控制要求。     

动力陀螺稳像系统自抗扰控制器设计与仿真

针对具有交叉耦合以及会受内外干扰的动力陀螺稳像系统,运用自抗扰控制理论设计了控制器。采用前馈控制解耦矩阵实现了通道之间的解耦。采用扩张状态观测器对系统的内外干扰进行实时估计和补偿,由非线性状态误差反馈控制律设计了ADRC控制器,实现对动力陀螺稳像系统的控制。数字仿真结果表明：所设计的自抗扰解耦控制器具有良好的解耦性能、跟踪性能、抗干扰性能和抑噪性能,可以满足动力陀螺稳像系统的控制要求。     

基于MIMO-ESO的高速飞行器自抗扰控制

针对高速飞行器无动力再入过程中具有强耦合、气动参数摄动及不确定性的非线性姿态模型,设计了高速飞行器MIMO-ESO自抗扰姿态控制器。考虑各通道间的耦合影响,结合自抗扰控制中的扩张状态观测器及非线性状态误差反馈律,将不确定性、耦合及参数摄动等干扰作为“总和干扰”,利用扩张状态观测器进行估计并动态反馈补偿,再利用非线性状态误差反馈律抑制补偿残差。仿真结果表明,MIMO-ESO自抗扰控制器能够克服干扰及气动参数大范围摄动的影响,在获取良好的动态品质和跟踪性能的同时,具有较强的鲁棒性,克服了实际工程中难以建立精确被控模型并获取参数摄动范围的困难,具有工程应用价值。     

基于差分进化算法的线性自抗扰控制参数优化

利用差分进化算法自动优化线性自抗扰控制器的两个参数ω0和ωc.首先,研究了二阶线性自抗扰控制的设计,然后,分析了差分进化算法的程序流程图和参数选择方法.仿真实验表明,对于存在大幅值非线性总扰动量的二阶系统,在参数b准确和不准确两种情况下,该差分进化算法均能取得两个参数全局的最优解,适应度函数值快速达到对应的最小值,从而...     

基于自抗扰技术的火箭炮伺服系统解耦控制

火箭炮伺服系统为方位和俯仰两轴耦合的伺服系统。为研究发射时的两轴耦合问题及燃气流冲击强干扰影响,建立了火箭炮伺服系统双轴转台动力矩方程和耦合系统微分方程,采用基于自抗扰技术的解耦控制方法设计了扩张状态观测器及虚拟控制量。通过扩张状态观测器估计系统总扰动并进行实时补偿,通过虚拟控制量得到实际控制量对耦合系统进行控制。仿真结果表明,基于自抗扰技术的解耦控制提高了火箭炮伺服系统跟踪精度,使系统在两轴负载转矩耦合效应和燃气流冲击下有效地抑制了发射平台振动,满足控制性能指标,对火箭炮两轴耦合控制问题具有一定的理论意义和实用价值。     

基于自抗扰控制技术的鲁棒制导律设计

利用自抗扰控制技术,设计了一种对未知目标机动具有较强鲁棒性的制导律。运用扩张状态观测器对系统非线性部分、通道间耦合项以及目标机动加速度的总和进行估计,并实时给予动态补偿,实现了动态反馈线性化和解耦控制,然后设计了非线性反馈控制器。仿真结果表明,该制导律能有效抑制视线角速度的波动,保证导弹命中目标。     

基于复合基神经网络的声目标分类识别

根据径向基函数(RBF)神经网络和前馈(BP)神经网络的特点，将BRF网络和BP网络结合起来构成复合基网络，并使用此网络进行声信号的分类识别。试验表明，该网络具有较好的综合分类识别性能，其分类能力优于RBF网络和BP网络。     

基于磁悬浮控制力矩陀螺的航天器姿态角速率测量方法

针对现有姿态控制系统检控分离导致姿控系统存在异位控制等突出问题,提出了一种基于磁悬浮控制力矩陀螺的航天器姿态角速率测量方法。建立了基于磁悬浮控制力矩陀螺金字塔构型的动力学模型,根据惯量矩定理分析了基于磁悬浮控制力矩陀螺的航天器测控一体化机理,并通过金字塔构型中3个磁悬浮控制力矩陀螺的联合求解,得到了航天器姿态角速率的解析表达式。仿真结果证明了该方法的有效性和优越性。     

用跟踪微分器实现机器人自抗扰控制

建立基于干扰估计的机器人非线性反馈控制系统并证明其稳定性,在此基础上提出一种 适用于机器人跟踪控制的新型自抗扰控制器。该控制器不需实时计算复杂的机器人动态模型,由两个跟踪微分器(TD)构成：一个用于安排系统的过渡过程;另一个用来估计速度和加速度,TD的滤波特性使其对量测噪声具有抑制作用。由被控对象的控制量与所估计加速度的反馈构成的“扩张状态”来自动检测系统模型和外扰的实时作用并实时进行动态补偿。除了和以往的自抗扰控制器一样具有很好的适应能力和很强的鲁棒性外,它还具有需整定参数少的特点。仿真结果表明,该控制器是有效的且具有很强的鲁棒性,而且系统响应快且超调小。     

某火炮伺服系统的回声状态网络自抗扰控制

为解决火炮伺服系统面临的一系列非线性因素,设计一种基于回声状态网络的自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)策略.使用回声状态网络(echo state network,ESN)实现自抗扰控制重要参数的在线整定,并引入梯度下降算法与改进后的灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)对回声状态网络进行训练.仿真结果表明:该新型控制方法能有效提高火炮伺服系统的动态响应性能、抗干扰性能以及随动跟踪精度,满足火炮伺服系统所要求的性能指标.     

某装备扫雷犁系统的遗传神经网络建模研究

提出了一种基于遗传算法的径向基神经网络设计方法,对具有复杂非线性特征的某装备扫雷犁系统进行了建模研究。在神经网络设计过程中,采用遗传算法确定神经网络的中心参数,提高了建模精度,采用最大距离法确定宽度参数和采用最小二乘法确定权值参数,减轻了算法的计算量,从而实现了快速准确的扫雷犁系统的神经网络建模。与其它神经网络建模方法的比较,验证了本文提出方法的有效性。     

基于神经网络的结构疲劳可靠性优化设计

研究了人工神经网络在结构疲劳可靠性分析和结构优化设计中的应用。结构的疲劳寿命与各影响因素之间呈高度的非线性关系,或隐函数关系,传统的结构可靠度分析方法计算困难。采用神经网络响应面法模拟结构的极限状态函数及其偏导数,从而进行疲劳可靠性分析,在此基础上采用神经网络法对结构进行疲劳可靠性优化设计,通过算例说明其适用性及可行性。