發(fā)布時(shí)間：2023-06-17 11:40

　　傳統(tǒng)的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)所顯現(xiàn)出來(lái)的布線復(fù)雜、維護(hù)困難、可擴(kuò)展性差、成本高等問(wèn)題日益突出，難以滿足不斷提高的導(dǎo)彈控制系統(tǒng)的性能要求。為克服這些缺陷，越來(lái)越多的導(dǎo)彈采用了總線網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)。由于總線網(wǎng)絡(luò)帶寬、協(xié)議的限制，導(dǎo)致信息時(shí)延的產(chǎn)生。本課題對(duì)1553B總線、CAN總線以及以太網(wǎng)的特性進(jìn)行對(duì)比研究，選擇CAN總線作為所研究的總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的控制網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)導(dǎo)彈總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)中時(shí)延的產(chǎn)生與組成進(jìn)行分析，建立總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延模型。 本課題在對(duì)比分析常見(jiàn)的時(shí)延補(bǔ)償方案后，考慮模型的簡(jiǎn)化對(duì)實(shí)際控制網(wǎng)絡(luò)的影響，針對(duì)導(dǎo)彈總線網(wǎng)絡(luò)的時(shí)延特性，建立起總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)，設(shè)計(jì)一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制的時(shí)延補(bǔ)償策略，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的實(shí)時(shí)補(bǔ)償，并利用Matlab進(jìn)行計(jì)算和仿真。與PID控制方法相比較，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制方法更能有效地改善網(wǎng)絡(luò)時(shí)延所帶來(lái)的影響，降低超調(diào)量，縮短調(diào)節(jié)時(shí)間。 為克服Matlab仿真中時(shí)延模塊的局限性，在深入探究網(wǎng)絡(luò)時(shí)延對(duì)導(dǎo)彈總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的影響后，采用基于Matlab/Simulink平臺(tái)的TrueTime仿真工具箱，真實(shí)再現(xiàn)總線網(wǎng)絡(luò)的工作環(huán)境，研究網(wǎng)絡(luò)時(shí)延對(duì)導(dǎo)彈系...

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與研究意義
    1.2 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)概況
        1.2.1 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的發(fā)展
        1.2.2 總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)
        1.2.3 總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的缺點(diǎn)
        1.2.4 導(dǎo)彈總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的特有問(wèn)題
    1.3 網(wǎng)絡(luò)控制的研究現(xiàn)狀
    1.4 主要內(nèi)容與章節(jié)安排
第2章 導(dǎo)彈總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延分析
    2.1 總線特性分析
        2.1.1 1553B 總線
        2.1.2 CAN 總線
        2.1.3 工業(yè)以太網(wǎng)
        2.1.4 總線的對(duì)比研究
    2.2 時(shí)延的產(chǎn)生和組成
        2.2.1 時(shí)延的定義
        2.2.2 時(shí)延的產(chǎn)生與組成
        2.2.3 驅(qū)動(dòng)方式對(duì)總線網(wǎng)絡(luò)時(shí)延的影響
    2.3 總線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)時(shí)延的模型
        2.3.1 常見(jiàn)的總線網(wǎng)絡(luò)時(shí)延模型
        2.3.2 總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延建模
    2.4 常見(jiàn)的時(shí)延補(bǔ)償方法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制時(shí)延補(bǔ)償方法
    3.1 預(yù)測(cè)控制
    3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.1 基本特征
        3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則
        3.2.3 RBF 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
    3.3 基于預(yù)測(cè)偏差的 RBF 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制
        3.3.1 RBF 網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)模型的建立
        3.3.2 基于 RBF 網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)模型的預(yù)測(cè)偏差控制的優(yōu)化算法
        3.3.3 一維黃金分割法尋優(yōu)
    3.4 本章小結(jié)
第4章 導(dǎo)彈總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)時(shí)延補(bǔ)償策略
    4.1 導(dǎo)彈總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)
        4.1.1 系統(tǒng)中各模塊功能
        4.1.2 系統(tǒng)工作原理及時(shí)延情況分析
        4.1.3 導(dǎo)彈運(yùn)動(dòng)模型
    4.2 基于 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制的導(dǎo)彈總線網(wǎng)絡(luò)仿真
    4.3 本章小結(jié)
第5章 基于 TrueTime 的時(shí)延補(bǔ)償策略驗(yàn)證
    5.1 網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真平臺(tái)的分析比較
    5.2 TrueTime 工具箱分析
    5.3 TrueTime 部分工具箱功能模塊分析
        5.3.1 TrueTime Kernel
        5.3.2 TrueTime Network
    5.4 TrueTime 工具箱的網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的仿真
        5.4.1 導(dǎo)彈總線網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)模型的建立
        5.4.2 導(dǎo)彈總線網(wǎng)絡(luò)時(shí)延仿真
        5.4.3 基于不同總線的導(dǎo)彈網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)仿真
    5.5 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 研究總結(jié)
    6.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果



本文編號(hào)：3834026