本文關(guān)鍵詞：基于三自由度直升機(jī)模型的粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法研究

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【摘要】：三自由度直升飛機(jī)模型是一個具有非線性、控制變量多、不穩(wěn)定等特點的復(fù)雜系統(tǒng),并且很難分析得到確切的數(shù)學(xué)模型。粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法是近年來人民關(guān)注的問題。本文以粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法為控制策略,研究了GOOGOL公司研發(fā)的三自由度直升飛機(jī)模型的控制問題。主要研究內(nèi)容如下:1、介紹機(jī)體系統(tǒng)模型基本組成硬件結(jié)構(gòu)、機(jī)體本體硬件具有的基本特性和控制電機(jī)改變飛行姿態(tài),分析它的飛行特性及列出物理學(xué)的受力公式,在不同姿態(tài)下,分析出不同運動姿態(tài)下的受力表達(dá)式,最后列出狀態(tài)空間變量矩陣顯示整個系統(tǒng)的運動狀態(tài)表達(dá)式,搭建運動系統(tǒng)狀態(tài)方程,并詳細(xì)分析系統(tǒng)穩(wěn)定性、系統(tǒng)能控能觀性以及系統(tǒng)解耦性。2、先介紹了一種遺傳的粒子群優(yōu)化算法,能夠優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和PID初值,防止設(shè)置參數(shù)時陷入局部極值,再介紹本文的控制算法,采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定單神經(jīng)元PID的控制算法,設(shè)計粒子群優(yōu)化RBF-NNPID控制器,通過Jocabian的辨識信息對PID的參數(shù)值進(jìn)行在線整定,達(dá)到預(yù)期的控制目的,并將被控對象矩陣設(shè)為機(jī)體系統(tǒng)模型,MATLAB Simulink模塊搭建仿真并實驗。3、將粒子群優(yōu)化RBF-NNPID算法應(yīng)用到機(jī)體系統(tǒng)模型上進(jìn)行實時飛行,控制俯仰角度及旋轉(zhuǎn)速度,輸出俯仰角度曲線、橫側(cè)角度曲線及旋轉(zhuǎn)速度曲線,能保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,驗證控制算法切實可行。4、仿真和實時控制的結(jié)果也表現(xiàn)出控制算法研究的不足,認(rèn)真的歸納分析后,展望控制算法研究的后續(xù)工作。
【關(guān)鍵詞】：三自由度直升機(jī)模型 粒子群算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V275.1;V249.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 課題研究的背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀12
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容13-15
• 第2章 三自由度直升機(jī)模型系統(tǒng)15-26
• 2.1 直升機(jī)模型系統(tǒng)結(jié)構(gòu)15-17
• 2.1.1 系統(tǒng)組成16-17
• 2.2 系統(tǒng)建模17-22
• 2.2.1 俯仰軸模型17-18
• 2.2.2 橫側(cè)軸模型18-19
• 2.2.3 旋轉(zhuǎn)軸模型19-20
• 2.2.4 系統(tǒng)的狀態(tài)方程20-22
• 2.3 系統(tǒng)分析22-25
• 2.3.1 穩(wěn)定性分析22
• 2.3.2 能控性分析22-23
• 2.3.3 能觀性分析23
• 2.3.4 解耦性分析23-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF-PID控制器26-42
• 3.1 粒子群算法(PSO)26-29
• 3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29-33
• 3.3 RBF-PID控制器設(shè)計33-36
• 3.3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識33-34
• 3.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定PID控制器34-36
• 3.4 RBF辨識的單神經(jīng)元PID控制器設(shè)計36-40
• 3.4.1 RBF辨識的單神經(jīng)元PID整定控制36-37
• 3.4.2 粒子群優(yōu)化RBF-NNPID控制器37-40
• 3.5 本章小結(jié)40-42
• 第4章 Simulink仿真及實控分析42-58
• 4.1 基于粒子群算法優(yōu)化RBF—NNPID仿真42-48
• 4.1.1 實時控制RTW介紹43-44
• 4.1.2 PSO優(yōu)化RBF-NNPIDsimulink仿真44-46
• 4.1.3 PSO優(yōu)化RBF-NNPID的單位階躍響應(yīng)46-48
• 4.2 仿真控制曲線48-52
• 4.2.1 PSO優(yōu)化RBF-NNPID算法仿真控制曲線48-49
• 4.2.2 PID算法仿真控制曲線49-52
• 4.3 實時控制實驗與分析52-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 結(jié)論58-60
• 參考文獻(xiàn)60-63
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文63-64
• 致謝64

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：794327