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基于WNN-ADRC的高炮交流伺服系統(tǒng)控制

發(fā)布時間:2021-07-02 07:57
  為解決高炮交流伺服系統(tǒng)控制中外界擾動及非線性特性的問題,提出一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)型自抗擾控制器(WNN-ADRC)。利用LM(levenberg-marquardt)算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用優(yōu)化后的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對擴張狀態(tài)觀測器的誤差校正增益系數(shù)進(jìn)行在線整定,設(shè)計基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自抗擾控制器,以實現(xiàn)對非線性特性的準(zhǔn)確估計并予以補償,并通過仿真實驗進(jìn)行驗證。仿真結(jié)果證明:該控制策略使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)態(tài)性能,抗干擾能力強。 

【文章來源】:兵工自動化. 2020,39(11)

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

基于WNN-ADRC的高炮交流伺服系統(tǒng)控制


ADRC結(jié)構(gòu)

控制器,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),自抗擾控制器


筆者將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入到ADRC中,利用基于LM算法改進(jìn)后的WNN對β01、β02、β03進(jìn)行在線整定,設(shè)計基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自抗擾控制器,結(jié)構(gòu)如圖3所示。筆者采用3層小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),設(shè)置WNN輸入節(jié)點個數(shù)為4。令WNN輸入為x1=e1(t)、x2=e2(t)、x3=y(t)、x4=1。e1為信號誤差,e2為信號微分誤差。根據(jù)經(jīng)驗公式(編號),確定隱含層節(jié)點數(shù)為5。輸出節(jié)點個數(shù)為3,分別表示β01、β02、β03。

階躍響應(yīng),位置,控制器,抗干擾


設(shè)定參考目標(biāo)輸入值為25°,仿真時間10 s。階躍響應(yīng)曲線如圖4所示,傳統(tǒng)ADRC與WNN-ADRC控制器均無超調(diào)。采用ADRC控制器,系統(tǒng)到達(dá)穩(wěn)態(tài)所需時間為2.15 s,采用WNN-ADRC控制器所需時間僅為1.81 s,這表明WNN-ADRC響應(yīng)速度更快。階躍響應(yīng)誤差曲線如圖5所示。圖6中在4 s時加入300 N·m階躍干擾信號,WNN-ADRC僅需0.20 s即可恢復(fù)至目標(biāo)位置,而ADRC需要0.48 s。對比結(jié)果可知:WNN-ADRC對外界負(fù)載擾動具有更好的魯棒性,抗干擾的能力更強。圖5 階躍響應(yīng)位置誤差

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[3]基于改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動車組牽引電機故障趨勢預(yù)測[J]. 劉峰,劉海生.  制造業(yè)自動化. 2017(07)
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本文編號:3260076

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