基于SA-GA-BP 的某爆破扫雷器电液伺服系统建模

为解决电液伺服系统的液压元件存在非线性时变性等不确定因素,使得难以对其建立精确模型的问题,提出一种基于模拟退火遗传算法(simulated annealing genetic algorithm,SA-GA)优化BP神经网络的建模方法.利用模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)的概率跳变能力克服遗传算法(genetic algorithm,GA)存在的早熟现象,在此基础上采用模拟退火遗传算法的全局寻优能力优化BP神经网络的权值和阈值.以某型爆破扫雷器电液伺服系统为例,利用所提方法对系统进行离线辨识.仿真结果表明:基于SA-GA-BP神经网络的建模方法能很好地拟合系统固有的非线性和时变性特性,所提方法是有效的.     

基于并行控制的交流伺服系统控制

针对一般的大口径火箭炮交流伺服系统调控方法难以达到较好性能的问题,提出一种RBF神经网络-单神经元PID自校正控制方法.针对上述算法自适应能力不强的问题,引入一种并行复合控制策略,以RBF神经网络和单神经元PID做并行控制,通过半实物仿真分别对RBF神经网络PID自校正控制器和并行复合控制器的性能进行试验验证.仿真结果表明:采用并行复合控制的火箭炮伺服系统反应速度更快、稳定性更强、精度更高,能够更好地满足火箭炮交流伺服系统的性能指标要求.