發(fā)布時間：2024-02-17 18:31

　　爆破掃雷器電液伺服系統(tǒng)是一典型的非線性系統(tǒng),傳統(tǒng)的建模與控制方法難以得到滿意的控制效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有可以無限逼近任何非線性函數(shù)的能力,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性系統(tǒng)建模,可以克服傳方法統(tǒng)建模的缺點。PID控制器根據(jù)偏差信號的比例、積分、微分設(shè)計而成,是最常用的一類控制器。模糊控制是一種基于語言型控制規(guī)則的控制,它不需要被控對象精確的數(shù)學(xué)模型,利用模糊規(guī)則可以實現(xiàn)PID參數(shù)的整定,以提高PID控制的性能。本文采用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對系統(tǒng)進(jìn)行建模,并用模糊PID控制器對系統(tǒng)進(jìn)行控制性能研究。 論文首先介紹了某爆破掃雷器電液伺服系統(tǒng)的工作流程以及系統(tǒng)控制電路的組成,設(shè)計了系統(tǒng)的液壓回路,并根據(jù)液壓系統(tǒng)主要元件的參數(shù)和工作原理,在AMESim軟件(?)Simulink軟件中搭建了系統(tǒng)的聯(lián)合仿真數(shù)據(jù)采集模型,兩軟件實現(xiàn)聯(lián)合仿真得到系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)對。 采用了徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法(GA)優(yōu)化徑向基函數(shù)兩個參數(shù)(GA-RBF2)以及遺傳算法優(yōu)化徑向基函數(shù)三個參數(shù)(GA-RBF3)三種方法對爆破掃雷器電液伺服系統(tǒng)建模,并根據(jù)模型與實際輸出均方根誤差(RMSE)口兩信號相同程度的信號間方差比...

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究課題背景
    1.2 國內(nèi)外智能伺服系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要研究內(nèi)容
2 爆破掃雷器系統(tǒng)綜述
    2.1 爆破掃雷器電液伺服系統(tǒng)的工作流程
    2.2 系統(tǒng)硬件組成簡述
        2.2.1 控制計算機模塊
        2.2.2 數(shù)據(jù)采集卡模塊
        2.2.3 旋轉(zhuǎn)變壓器及RDC轉(zhuǎn)換模塊
        2.2.4 400Hz正弦波信號發(fā)生器
        2.2.5 伺服放大器
        2.2.6 液壓模塊及執(zhí)行機構(gòu)
    2.3 系統(tǒng)工作原理的介紹
    2.4 爆破掃雷器系統(tǒng)高低升降裝置旋變值的計算
        2.4.1 火箭發(fā)射結(jié)構(gòu)的簡介
        2.4.2 剪式高低升降機構(gòu)
        2.4.3 射角與旋變值的關(guān)系
        2.4.4 車體傾斜狀態(tài)下旋變值的計算流程
        2.4.5 旋變值、傾斜傳感器的標(biāo)定
    2.5 激勵信號及模型性能評價
        2.5.1 激勵信號的選擇
        2.5.2 模型性能評價的選擇
    2.6 本章小結(jié)
3 基于AMESim與Simulink軟件的系統(tǒng)聯(lián)合仿真建模
    3.1 AMESim軟件與Simulink軟件的介紹
        3.1.1 AMESim軟件簡介
        3.1.2 Simulink軟件簡介
        3.1.3 聯(lián)合仿真需要注意的幾點介紹
    3.2 爆破掃雷器仿真模型的建立
        3.2.1 關(guān)于射角與旋變值非線性關(guān)系的模擬
        3.2.2 關(guān)于擾動信號的模擬
        3.2.3 其它等效處理信息的模擬
    3.3 爆破掃雷器系統(tǒng)傳遞函數(shù)的建立
    3.4 本章小結(jié)
4 GA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
    4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
        4.1.1 人工神經(jīng)元模型
        4.1.2 常見的激活函數(shù)
        4.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        4.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
    4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
        4.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
    4.3 GA遺傳算法
        4.3.1 遺傳算法的基本結(jié)構(gòu)
        4.3.2 遺傳算法的基本概念
        4.3.3 遺傳算法的特點
    4.4 GA遺傳算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化
    4.5 本章小結(jié)
5 爆破掃雷器電液伺服系統(tǒng)辨識
    5.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的介紹
    5.2 爆破掃雷器電液伺服系統(tǒng)建模數(shù)據(jù)及處理
        5.2.1 輸入輸出數(shù)據(jù)
        5.2.2 輸入輸出數(shù)據(jù)的歸一化處理
    5.3 系統(tǒng)RBF辨識過程
    5.4 GA-RBF2算法的系統(tǒng)辨識
        5.4.1 GA-RBF2算法中的重要概念概述
        5.4.2 GA-RBF2算法的流程
        5.4.3 GA-RBF2算法辨識的結(jié)果
    5.5 GA-RBF3參數(shù)的系統(tǒng)辨識
        5.5.1 權(quán)值參數(shù)求解的流程
        5.5.2 GA-RBF3算法實現(xiàn)遺傳操作的方法
        5.5.3 GA-RBF3算法辨識的結(jié)果
        5.5.4 系統(tǒng)GA-RBF辨識結(jié)果分析總結(jié)
    5.7 本章小結(jié)
6 爆破掃雷器電液伺服系統(tǒng)的控制器研究
    6.1 常用PID控制器的設(shè)計介紹
    6.2 模糊控制
        6.2.1 模糊控制概述
        6.2.2 模糊控制的特點
        6.2.3 模糊控制器的結(jié)構(gòu)
        6.2.4 爆破掃雷器模糊控制器原理
    6.3 模糊PID控制原理
    6.4 爆破掃雷器模糊控制器的設(shè)計
    6.5 控制效果仿真實驗及結(jié)果分析
        6.5.1 系統(tǒng)輸入為階躍信號時的仿真
        6.5.2 階躍信號輸入仿真結(jié)果分析
        6.5.3 系統(tǒng)輸入為正弦信號時的仿真及結(jié)果分析
    6.6 本章小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄



本文編號：3901210