本文關(guān)鍵詞：陀螺穩(wěn)定平臺模型參數(shù)辨識及其自抗擾控制研究

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【摘要】：陀螺穩(wěn)定平臺(Gyroscope Stabilized Platform, GSP)是隔離載體的振動并克服載體姿態(tài)變化對固定安裝在平臺上的激光測距儀等光電跟蹤設(shè)備的影響,同時在控制指令的驅(qū)動下,完成光電設(shè)備對目標(biāo)的捕獲和跟蹤的裝置。影響陀螺穩(wěn)定平臺隔離控制精度的主要因素有：被控系統(tǒng)模型中的未建模部分、狀態(tài)的隨機(jī)擾動以及輸出信號的測量噪聲等。實際應(yīng)用中的陀螺穩(wěn)定平臺僅僅使用PID控制器很難達(dá)到更高的期望性能指標(biāo)。為進(jìn)一步提高隔離精度,需要一個綜合解決各方面影響因素的控制方案。本論文的主要研究工作是針對影響控制的三個因素,設(shè)計消除三方面影響的綜合控制策略,實現(xiàn)穩(wěn)定平臺的抗擾控制,主要包含以下三個方面：1)在本團(tuán)隊已建立的穩(wěn)定平臺內(nèi)方位速度環(huán)非線性摩擦力模型的基礎(chǔ)上,利用遺傳算法工具箱對速度環(huán)模型中的12個參數(shù)進(jìn)行辨識,利用實數(shù)編碼的加速遺傳算法、混合遺傳算法、多種群遺傳算法、自適應(yīng)遺傳算法,對參數(shù)辨識的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,得到速度環(huán)的數(shù)學(xué)模型。2)針對性能的主要的因素,設(shè)計一個兩步控制策略：第一步,利用自抗擾對系統(tǒng)中未建模部分進(jìn)行觀測及其前向補(bǔ)償,并設(shè)計自抗擾控制中反饋控制為PID控制實現(xiàn)抗平臺擾動的調(diào)節(jié)控制；第二步利用Kalman濾波器對系統(tǒng)中的狀態(tài)擾動及測量噪聲進(jìn)行濾波消除。實驗結(jié)果表明,該方案在幅值為3°、頻率為1／6Hz的載體擾動下能達(dá)到4.61%的隔離度,與非線性摩擦力建模辨識及其前向補(bǔ)償策略控制實際陀螺穩(wěn)定平臺達(dá)到的隔離度的最好值9.39%相比,所題出的控制隔離性能提高了50.9%,具有更高的實用價值。3)將設(shè)計的自抗擾控制與基于速度擾動觀測器的抗擾控制,在陀螺穩(wěn)定平臺的抗擾控制研究問題下進(jìn)行基于SIMULINK的仿真性能對比實驗,對兩者實驗結(jié)果進(jìn)行了性能對比分析。實驗結(jié)果表明,兩種方案在幅值為3°頻率為1／6Hz的載體擾動下,自抗擾控制能達(dá)到4.61%的隔離度,基于擾動觀測器的控制策略能達(dá)到3.05%,對比利用非線性摩擦力辨識模型進(jìn)行前向補(bǔ)償控制在實際控制系統(tǒng)達(dá)到的隔離度的最好值為9.39%,大大提高了隔離性能。同時對兩種控制策略的對比中發(fā)現(xiàn),自抗擾控制的實時性更強(qiáng),而基于擾動觀測器的控制策略更能有效的提高控制的精度。
【關(guān)鍵詞】：陀螺穩(wěn)定平臺 速度環(huán) 遺傳算法工具箱 自抗擾 速度擾動觀測器
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN96
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 概論11-19
• 1.1 陀螺穩(wěn)定平臺的發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.2 陀螺穩(wěn)定平臺控制策略的研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 陀螺穩(wěn)定平臺建模和參數(shù)辨識的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 陀螺穩(wěn)定平臺控制策略的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3 本論文的主要工作及創(chuàng)新之處16-17
• 1.3.1 主要研究工作16-17
• 1.3.2 創(chuàng)新之處17
• 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第2章 遺傳算法工具箱和自抗擾控制19-31
• 2.1 遺傳算法工具箱19-20
• 2.2 遺傳算法工具箱中的參數(shù)20-27
• 2.2.1 種群參數(shù)21-22
• 2.2.2 適應(yīng)度尺度變換22-23
• 2.2.3 選擇函數(shù)23-24
• 2.2.4 復(fù)制參數(shù)24
• 2.2.5 變異函數(shù)24-25
• 2.2.6 交叉函數(shù)25
• 2.2.7 移民參數(shù)25-26
• 2.2.8 約束參數(shù)26
• 2.2.9 混合函數(shù)26-27
• 2.2.10 停止條件27
• 2.3 自抗擾控制原理27-31
• 第3章 基于遺傳算法工具箱的速度環(huán)模型參數(shù)辨識31-43
• 3.1 陀螺穩(wěn)定平臺速度環(huán)模型31-34
• 3.2 遺傳算法工具箱參數(shù)的選擇34-35
• 3.2.1 適應(yīng)度尺度變換函數(shù)的選擇34
• 3.2.2 選擇函數(shù)的選擇34-35
• 3.2.3 變異函數(shù)的選擇35
• 3.2.4 交叉函數(shù)的選擇35
• 3.3 幾種優(yōu)化遺傳算法在工具箱中的實現(xiàn)方式35-37
• 3.4 速度環(huán)模型參數(shù)辨識37-41
• 3.5 本章小結(jié)41-43
• 第4章 陀螺穩(wěn)定平臺擾動的自抗擾及其濾波控制43-53
• 4.1 陀螺穩(wěn)定平臺速度環(huán)系統(tǒng)描述及其控制任務(wù)43-46
• 4.1.1 系統(tǒng)描述43-45
• 4.1.2 控制問題及其控制策略45-46
• 4.2 陀螺穩(wěn)定平臺的自抗擾控制及其濾波器的設(shè)計46-48
• 4.2.1 自抗擾控制的設(shè)計46-47
• 4.2.2 自適應(yīng)強(qiáng)跟蹤Kalman濾波器設(shè)計47-48
• 4.3 性能對比實驗及其結(jié)果分析48-52
• 4.3.1 未考慮測量噪聲的速度環(huán)自抗擾控制仿真49-51
• 4.3.2 帶測量噪聲濾波的控制系統(tǒng)仿真51-52
• 4.4 本章小結(jié)52-53
• 第5章 兩種高性能陀螺穩(wěn)定平臺控制策略的性能對比53-61
• 5.1 兩種控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計53-54
• 5.2 兩種控制策略的設(shè)計54-57
• 5.2.1 自抗擾控制的設(shè)計55-56
• 5.2.2 擾動觀測器的設(shè)計56-57
• 5.3 系統(tǒng)仿真實驗及其性能對比分析57-59
• 5.4 本章小結(jié)59-61
• 第6章 總結(jié)與展望61-65
• 6.1 總結(jié)61-62
• 6.2 展望62-65
• 參考文獻(xiàn)65-71
• 致謝71-73
• 攻讀碩士期間發(fā)表和完成的研究論文和參加的項目73

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本文編號：1054903