發(fā)布時(shí)間：2022-01-08 13:55

　　重型火炮（火箭炮）等武器當(dāng)中隨動(dòng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能,是影響其機(jī)動(dòng)性、操瞄自動(dòng)化和射擊快速性的主要因素。隨動(dòng)系統(tǒng)負(fù)載模擬器能夠動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)模擬重型火炮在調(diào)轉(zhuǎn)射擊過程中的受力載荷變化,在總裝之前對武器隨動(dòng)系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)性能考核；但是,負(fù)載模擬器當(dāng)中存在的多余力矩對加載力矩造成很大的耦合干擾。因此,對多余力矩的形成機(jī)理、辨識與抑制技術(shù)進(jìn)行研究,提高隨動(dòng)系統(tǒng)負(fù)載模擬器的力矩加載精度,具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。本論文的研究工作主要集中在以下幾方面：（1）對隨動(dòng)系統(tǒng)負(fù)載模擬器的組成結(jié)構(gòu)和工作原理進(jìn)行了深入分析,應(yīng)用伺服閥和馬達(dá)的流量連續(xù)性方程,以及馬達(dá)和負(fù)載的力矩平衡方程,結(jié)合電氣部分的數(shù)學(xué)方程,推導(dǎo)了閥控液壓馬達(dá)伺服系統(tǒng)加載力矩的傳遞函數(shù)、執(zhí)行環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)和多余力矩的傳遞函數(shù),并進(jìn)而建立了隨動(dòng)負(fù)載模擬器的狀態(tài)空間模型,為加載力矩控制器的設(shè)計(jì)提供了理論支撐。（2）根據(jù)液壓伺服控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)原理圖,在校核計(jì)算元件參數(shù)的基礎(chǔ)上,利用AMESim仿真軟件平臺搭建了隨動(dòng)負(fù)載模擬器的物理模型,為多余力矩的辨識與預(yù)測提供了實(shí)驗(yàn)平臺；利用Matlab/Simulink與AMESim軟件,建立了隨動(dòng)負(fù)載模擬器的聯(lián)合仿... 

【文章來源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：134 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究的背景與意義
    1.2 隨動(dòng)系統(tǒng)負(fù)載模擬器研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 影響隨動(dòng)負(fù)載模擬器性能的主要因素
        1.2.3 多余力矩(力)的抑制方法
    1.3 電液伺服系統(tǒng)中的智能控制方法
    1.4 灰色系統(tǒng)理論
    1.5 本文工作重點(diǎn)
    1.6 主要研究內(nèi)容
2 隨動(dòng)系統(tǒng)負(fù)載模擬器數(shù)學(xué)建模
    2.1 引言
    2.2 隨動(dòng)負(fù)載模擬器的構(gòu)成
    2.3 模擬加載系統(tǒng)機(jī)理模型
        2.3.1 液壓部分?jǐn)?shù)學(xué)模型
        2.3.2 電氣部分?jǐn)?shù)學(xué)模型
        2.3.3 傳遞函數(shù)模型
        2.3.4 狀態(tài)空間模型
    2.4 AMESim物理模型
        2.4.1 模擬加載系統(tǒng)物理模型
        2.4.2 隨動(dòng)系統(tǒng)負(fù)載模擬器聯(lián)合仿真模型
    2.5 小結(jié)
3 多余力矩辨識與預(yù)測
    3.1 引言
    3.2 辨識數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        3.2.1 激勵(lì)信號
        3.2.2 AMESim仿真模型
        3.2.3 評價(jià)指標(biāo)
    3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成
        3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)
        3.3.3 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多余力矩辨識
    3.4 模糊邏輯推理
        3.4.1 模糊推理系統(tǒng)
        3.4.2 規(guī)則提取與減法聚類
        3.4.3 基于聚類算法的T-S模糊模型辨識
    3.5 灰色模型預(yù)測
        3.5.1 序列生成算子
        3.5.2 GM(1,1)模型與殘差修正
        3.5.3 基于灰色模型的多余力矩預(yù)測
    3.6 幾種建模預(yù)測方法的比較
    3.7 小結(jié)
4 加載力矩控制器設(shè)計(jì)與仿真
    4.1 引言
    4.2 廣義動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
        4.2.1 模糊邏輯控制
        4.2.2 廣義動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GD-FNN
        4.2.3 基于GD-FNN的力矩控制器
    4.3 灰預(yù)測自適應(yīng)模糊PID控制
        4.3.1 傳統(tǒng)PID控制器
        4.3.2 模糊自適應(yīng)PID控制器
        4.3.3 基于灰預(yù)測的變論域自適應(yīng)模糊PID力矩控制器
    4.4 兩種控制器的多余力矩抑制效果對比
    4.5 小結(jié)
5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    5.1 引言
    5.2 硬件構(gòu)成
    5.3 控制軟件設(shè)計(jì)
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.4.1 多余力矩的抑制實(shí)驗(yàn)
        5.4.2 隨動(dòng)系統(tǒng)的性能考核
    5.5 小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[7]遺傳算法優(yōu)化的模糊+變論域自適應(yīng)模糊PID復(fù)合控制策略[J]. 曹建秋,徐凱.  信息與控制. 2011(01)
[8]電液位置伺服系統(tǒng)的規(guī)則自校正模糊PID控制器[J]. 邵俊鵬,王仲文,李建英,韓桂華.  中南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2010(03)
[9]基于改進(jìn)遺傳算法的連續(xù)回轉(zhuǎn)電液伺服馬達(dá)超低速性能結(jié)構(gòu)優(yōu)化[J]. 袁立鵬,崔淑梅,盧紅影,李尚義.  機(jī)械工程學(xué)報(bào). 2010(12)
[10]基于聯(lián)合仿真的電液系統(tǒng)模糊PID控制研究[J]. 田凡,靳寶全,程珩.  液壓氣動(dòng)與密封. 2010(06)

博士論文
[1]液壓仿真轉(zhuǎn)臺低速性能及其預(yù)測函數(shù)控制研究[D]. 郭敬.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2009
[2]減搖鰭電液負(fù)載仿真臺性能研究[D]. 梁利華.哈爾濱工程大學(xué) 2003

碩士論文
[1]伺服系統(tǒng)模擬加載系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D]. 婁悅.南京理工大學(xué) 2007



本文編號：3576676