本文關(guān)鍵詞：變負(fù)載兩軸轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：轉(zhuǎn)臺(tái)作為高精度的機(jī)電一體化產(chǎn)品,被廣泛應(yīng)用在航空航天、航海、機(jī)器人、火炮及數(shù)控機(jī)床等領(lǐng)域。比如對雷達(dá)、導(dǎo)彈及火炮的方位角與俯仰角的控制；對艦船、衛(wèi)星中的執(zhí)行機(jī)構(gòu)的仿真試驗(yàn)；模擬各種船體的偏航、俯仰、橫滾等姿態(tài)；對機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制等等。本論文以某武器轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)為工程背景,對其進(jìn)行性能研究。該轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)精度要求高、負(fù)載適應(yīng)范圍大,常規(guī)的控制方法已不能滿足其性能要求。本文提出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自適應(yīng)控制相結(jié)合的控制方法,仿真結(jié)果表明,在提高了轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)精度的同時(shí),對系統(tǒng)參數(shù)攝動(dòng)及外部干擾也具有很強(qiáng)的魯棒性。本論文的主要研究工作集中在以下幾個(gè)方面：首先,對轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和工作原理進(jìn)行了深入分析,設(shè)計(jì)了以TMS320F2812為核心的系統(tǒng)硬件電路。確定永磁直流力矩電機(jī)的數(shù)學(xué)模型,并在此基礎(chǔ)上對轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)進(jìn)行建模,分析了系統(tǒng)中的不確定性和非線性因素。其次,針對轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)中存在非線性及不確定性從而導(dǎo)致的難以建立系統(tǒng)精確數(shù)學(xué)模型的問題,本文采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)方案,辨識(shí)結(jié)果表明,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)能夠很好地適應(yīng)控制環(huán)境的快速變化,且具有良好的動(dòng)態(tài)性能。最后,將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自適應(yīng)控制結(jié)合,提出了間接小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制方案。該方案利用基于遺傳算法優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識(shí)器實(shí)時(shí)地為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制器提供梯度信息,使得控制器的學(xué)習(xí)修正能夠正確的進(jìn)行。通過仿真實(shí)驗(yàn)分析,間接小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制方案具有較好的控制性能。
【關(guān)鍵詞】：轉(zhuǎn)臺(tái) 永磁直流力矩電機(jī) 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)控制
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP273;TH-39
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 1 緒論9-13
• 1.1 課題背景9
• 1.2 國內(nèi)外轉(zhuǎn)臺(tái)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢9-10
• 1.3 轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)現(xiàn)狀10-11
• 1.4 轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)算法研究現(xiàn)狀11-12
• 1.5 論文主要內(nèi)容12-13
• 2 轉(zhuǎn)臺(tái)系統(tǒng)組成與工作原理13-19
• 2.1 轉(zhuǎn)臺(tái)系統(tǒng)組成及工作原理13-14
• 2.2 轉(zhuǎn)臺(tái)系統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)14
• 2.3 轉(zhuǎn)臺(tái)系統(tǒng)負(fù)載分析14-15
• 2.4 轉(zhuǎn)臺(tái)系統(tǒng)硬件組成簡述15-18
• 2.4.1 上位機(jī)與控制計(jì)算機(jī)15-16
• 2.4.2 俯仰與方位電機(jī)16
• 2.4.3 電機(jī)驅(qū)動(dòng)器16
• 2.4.4 位置檢測裝置16-18
• 2.5 本章小結(jié)18-19
• 3 轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)19-27
• 3.1 轉(zhuǎn)臺(tái)伺服控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)19-21
• 3.2 伺服控制板的設(shè)計(jì)21-24
• 3.2.1 TMS320F2812最小系統(tǒng)21-22
• 3.2.2 供電電路22-23
• 3.2.3 電平轉(zhuǎn)換電路23
• 3.2.4 上位機(jī)通信電路23-24
• 3.3 D/A轉(zhuǎn)換電路的設(shè)計(jì)24-25
• 3.4 電源濾波板的設(shè)計(jì)25-26
• 3.5 本章小結(jié)26-27
• 4 轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)建模27-32
• 4.1 轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型27-30
• 4.2 轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)中的不確定性與非線性因素分析30-31
• 4.2.1 參數(shù)的不確定性30
• 4.2.2 非線性因素30-31
• 4.3 本章小結(jié)31-32
• 5 轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)模型辨識(shí)32-43
• 5.1 系統(tǒng)辨識(shí)基礎(chǔ)32-33
• 5.2 辨識(shí)數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處理33-35
• 5.2.1 辨識(shí)數(shù)據(jù)的獲取33-35
• 5.2.2 辨識(shí)數(shù)據(jù)的預(yù)處理35
• 5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)35-37
• 5.4 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)37-41
• 5.4.1 小波分析37-38
• 5.4.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形式及學(xué)習(xí)算法38-40
• 5.4.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)研究40-41
• 5.5 系統(tǒng)辨識(shí)結(jié)果分析41-42
• 5.6 本章小結(jié)42-43
• 6 轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)控制器設(shè)計(jì)與仿真43-62
• 6.1 PID控制器43-49
• 6.1.1 PID控制原理43-44
• 6.1.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器設(shè)計(jì)44-47
• 6.1.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制仿真研究47-49
• 6.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制器49-61
• 6.2.1 自適應(yīng)控制原理49-50
• 6.2.2 間接小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制器設(shè)計(jì)50-55
• 6.2.3 基于遺傳算法優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識(shí)研究55-56
• 6.2.4 間接小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制仿真研究56-61
• 6.3 本章小結(jié)61-62
• 7 結(jié)束語62-63
• 致謝63-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 附錄67

【相似文獻(xiàn)】

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1 黃永紅;徐勇;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某邊坡預(yù)測研究[J];測繪工程;2012年02期

2 祖哲;畢貴紅;劉力;郝娟;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測模型研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2012年10期

3 霍禹同;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)自動(dòng)控制研究[J];信息與電腦(理論版);2013年09期

4 江亞東,丁麗萍,夏克儉,李恪,陳因頎;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混沌模式提取[J];北京科技大學(xué)學(xué)報(bào);2001年05期

5 陳農(nóng),賈區(qū)耀;用自適應(yīng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)動(dòng)態(tài)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J];飛行力學(xué);2001年01期

6 張?jiān)龇?陳瑞中,齊保謙,陸英北;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電數(shù)據(jù)壓縮研究[J];廣西工學(xué)院學(xué)報(bào);2002年01期

7 任少龍,鐘秋海,嚴(yán)承華;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在裝備研制費(fèi)預(yù)測與控制中的應(yīng)用[J];海軍工程大學(xué)學(xué)報(bào);2002年05期

8 董杰,馬壯,吳云,李嘉林;遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在飛機(jī)加油管路設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J];機(jī)械科學(xué)與技術(shù);2002年S1期

9 趙學(xué)智,鄒春華,陳統(tǒng)堅(jiān),葉邦彥,彭永紅;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)初始化研究[J];華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2003年02期

10 楊春玲,楊茂華,胡艷,戴景民;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多波長輻射測溫中的應(yīng)用[J];計(jì)量學(xué)報(bào);2003年04期

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1 胡博;陶文華;崔博;白一彤;尹旭;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異步電機(jī)故障診斷[A];2009中國控制與決策會(huì)議論文集（2）[C];2009年

2 何正友;錢清泉;;一種改進(jìn)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在電力故障信號識(shí)別中的應(yīng)用[A];1999年中國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與信號處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];1999年

3 魯艷軍;陳漢新;陳緒兵;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的齒輪裂紋故障診斷[A];節(jié)能減排 綠色制造 智能制造——低碳經(jīng)濟(jì)下高技術(shù)制造產(chǎn)業(yè)與智能制造發(fā)展論壇論文集[C];2010年

4 董健;尹萌;張輝;;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合多項(xiàng)式的混合預(yù)測方法在通信規(guī)劃中的應(yīng)用[A];2011全國無線及移動(dòng)通信學(xué)術(shù)大會(huì)論文集[C];2011年

5 謝建宏;張為公;;復(fù)合材料疲勞剩余壽命預(yù)測的動(dòng)態(tài)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[A];第二屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2004年

6 陳建秋;張新政;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水質(zhì)預(yù)測應(yīng)用研究[A];2006中國控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2006年

7 孫正貴;;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高效學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用研究[A];中南六�。▍^(qū)）自動(dòng)化學(xué)會(huì)第24屆學(xué)術(shù)年會(huì)會(huì)議論文集[C];2006年

8 黃敏;朱啟兵;崔寶同;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軋機(jī)特性回歸[A];2007中國控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

9 周紹磊;張文廣;李新;;一種基于改進(jìn)遺傳算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[A];2007年中國智能自動(dòng)化會(huì)議論文集[C];2007年

10 杜青;劉劍飛;劉娟;喬延華;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬調(diào)制信號自動(dòng)識(shí)別[A];2007通信理論與技術(shù)新發(fā)展——第十二屆全國青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊）[C];2007年

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1 侯霞;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干關(guān)鍵問題研究[D];南京航空航天大學(xué);2006年

2 章文俊;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其船舶運(yùn)動(dòng)控制應(yīng)用研究[D];大連海事大學(xué);2014年

3 高協(xié)平;小波參數(shù)化與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究[D];湖南大學(xué);2003年

4 宋清昆;自適應(yīng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2009年

5 李永紅;廣義小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)雷達(dá)相關(guān)濾波的研究[D];大連海事大學(xué);2000年

6 銀俊成;量子信道與量子小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)問題研究[D];陜西師范大學(xué);2013年

7 李文軍;多小波和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造及其在電弧故障診斷中的應(yīng)用研究[D];吉林大學(xué);2008年

8 劉守生;遺傳算法與小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中若干問題的研究[D];南京航空航天大學(xué);2005年

9 黃同成;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的VOCR與HOCR技術(shù)研究[D];上海大學(xué);2008年

10 蔡振禹;基于粗集—小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤炭企業(yè)管理研究[D];天津大學(xué);2007年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張清華;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化及其應(yīng)用[D];東北農(nóng)業(yè)大學(xué);2009年

2 王建雙;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)與研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2009年

3 張蓉暉;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在模擬電路診斷中的應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2008年

4 吳曦;基于隨機(jī)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一類隨機(jī)過程的逼近[D];西北工業(yè)大學(xué);2001年

5 王勇;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷的研究[D];內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué);2006年

6 孫新強(qiáng);基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的板料沖壓回彈研究[D];西南交通大學(xué);2015年

7 但立;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地面三維激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)的滑坡監(jiān)測研究[D];長安大學(xué);2015年

8 葛小川;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的某坦克炮平衡與定位控制[D];南京理工大學(xué);2015年

9 蔡崇國;小波分析在大功率交流伺服系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];南京理工大學(xué);2015年

10 盧金長;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在上證指數(shù)預(yù)測中的應(yīng)用研究[D];云南財(cái)經(jīng)大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：變負(fù)載兩軸轉(zhuǎn)臺(tái)伺服系統(tǒng)控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號：442358