導引頭系統(tǒng)是一類高精度的伺服系統(tǒng),由于受外界環(huán)境等諸多不確定因素的影響,伺服機構(gòu)的參數(shù)會發(fā)生變化,從而造成整個系統(tǒng)的性能下降。本文將針對導引頭系統(tǒng)提出一種離線檢測和模型修正的方法。 本文首先對兩軸穩(wěn)定平臺進行了動力學分析,結(jié)合機電控制理論建立了系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型。然后根據(jù)此模型,簡要分析了模型中參數(shù)變化對系統(tǒng)的影響。由于變化后的模型是未知的,因此本文將通過系統(tǒng)辨識技術(shù)建立系統(tǒng)的精確模型。辨識主要包括算法設計和實驗仿真兩部分：(1)文中提出采用動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(DFNN)模型對導引頭系統(tǒng)進行辨識,分析了DFNN的結(jié)構(gòu)、數(shù)學描述和具體的學習算法。文中引入EKF算法調(diào)整前提參數(shù),采用線性最小二乘算法更新結(jié)論參數(shù),對參數(shù)的學習算法進行了改進。(2)文中基于單軸轉(zhuǎn)臺搭建了相應的測試系統(tǒng),完成了系統(tǒng)的測試實驗。然后分別采用DFNN和改進的DFNN進行了辨識仿真實驗,結(jié)果表明：與基本的DFNN相比,改進的DFNN總體性能有所提高。辨識獲得的模型可以近似描述導引頭系統(tǒng)的非線性、動態(tài)等特性,精度在要求的范圍之內(nèi)。 文章最后提出將參考模型自適應控制與改進的遺傳算法相結(jié)合的控制器參數(shù)優(yōu)化方案。仿真結(jié)果表明采...

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
目錄
第一章 緒論
    1.1 課題背景和研究意義
    1.2 系統(tǒng)辨識的理論
    1.3 控制器參數(shù)研究現(xiàn)狀
    1.4 本文的基本內(nèi)容安排
第二章 導引頭機械系統(tǒng)的動力學分析
    2.1 穩(wěn)定平臺簡介
    2.2 系統(tǒng)框架間的運動學關(guān)系
    2.3 系統(tǒng)動力學分析
    2.4 狀態(tài)空間方程
    2.5 機構(gòu)參數(shù)變化對系統(tǒng)的影響
    本章小結(jié)
第三章 導引頭系統(tǒng)辨識的算法設計
    3.1 引言
    3.2 動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(DFNN)的結(jié)構(gòu)與數(shù)學描述
    3.3 動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(DFNN)的學習算法
    3.4 基于DFNN的導引頭系統(tǒng)辨識設計
    本章小結(jié)
第四章 導引頭系統(tǒng)辨識的實驗設計與仿真
    4.1 實驗設計
    4.2 測試系統(tǒng)設計
    4.3 實驗數(shù)據(jù)的預處理
    4.4 導引頭系統(tǒng)的辨識仿真
    本章小結(jié)
第五章 基于辨識模型的控制器參數(shù)優(yōu)化
    5.1 參數(shù)優(yōu)化方案設計
    5.2 基于改進遺傳算法的控制器參數(shù)優(yōu)化設計
    5.3 仿真實驗
    本章小結(jié)
結(jié)論與展望
致謝
參考文獻



本文編號：3986191