發(fā)布時間：2017-09-18 10:19

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制的平臺自動調(diào)平系統(tǒng)研究

  更多相關(guān)文章： 自動調(diào)平系統(tǒng) 逆系統(tǒng)解耦控制 PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 布谷鳥算法

【摘要】：平臺自動調(diào)平技術(shù)廣泛應(yīng)用于軍事、工業(yè)、科研等領(lǐng)域,對國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)和社會發(fā)展具有重要的支撐作用。評價自動調(diào)平系統(tǒng)控制性能的主要性能指標(biāo)有調(diào)平速度、調(diào)平精度以及穩(wěn)定度等,由于平臺調(diào)平系統(tǒng)是一個非線性的多變量耦合系統(tǒng),傳統(tǒng)控制方法在自動調(diào)平系統(tǒng)中難以取得較好的控制效果。故論文針對調(diào)平系統(tǒng)的建模仿真及智能控制展開研究,目的是碩士提高平臺調(diào)平的速度、調(diào)平精度及穩(wěn)定度。首先,論文以四支腿結(jié)構(gòu)的平臺為研究對象,分析了位置誤差控制調(diào)平法、角度誤差控制調(diào)平法及逆系統(tǒng)解耦控制調(diào)平法的特點,提出了使用最高點不動法結(jié)合逆系統(tǒng)解耦控制法的復(fù)合調(diào)平法為論文的調(diào)平方法。其次,分析了平臺系統(tǒng)及其子系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,并使用Matlab/Simulink建立了平臺系統(tǒng)和支腿系統(tǒng)的機(jī)電一體化仿真模型。在此基礎(chǔ)上使用經(jīng)典PID控制器對平臺加以控制,仿真結(jié)果表明其調(diào)平速度慢,這是由于PID控制器無法對平臺進(jìn)行完全解耦造成的。針對該問題,提出使用改進(jìn)PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PIDNN)實現(xiàn)平臺的解耦控制器。論文主要從PIDNN的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法兩方面對其加以改進(jìn)。仿真實驗表明改進(jìn)PIDNN解耦控制器的調(diào)平速度明顯快于經(jīng)典PID控制器,但由于PIDNN在線學(xué)習(xí)過程中容易陷入局部最優(yōu),造成其較大的穩(wěn)態(tài)誤差,難以滿足高精度調(diào)平的需求。最后,為了消除PIDNN解耦控制的穩(wěn)態(tài)誤差,提出了一種改進(jìn)布谷鳥算法(MCS)對PIDNN初始權(quán)重加以優(yōu)化。該算法通過與粒子群算法(PSO)和遺傳算法(GA)的融合,以及進(jìn)化算子自適應(yīng)執(zhí)行等改進(jìn)措施進(jìn)行改進(jìn)。標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)的對比測試表明,MCS相比于CS和PSO具有更好的優(yōu)化搜索性能。仿真結(jié)果表明,優(yōu)化后的PIDNN控制器不僅保持了較快的調(diào)平速度,還消除了靜態(tài)誤差,提升了平臺的調(diào)平性能。
【關(guān)鍵詞】：自動調(diào)平系統(tǒng) 逆系統(tǒng)解耦控制 PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 布谷鳥算法
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP273;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 選題背景及研究意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展?fàn)顟B(tài)10-12
• 1.3 主要研究內(nèi)容于創(chuàng)新點與章節(jié)安排12-14
• 1.3.1 主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點12-13
• 1.3.2 本文章節(jié)安排13-14
• 第二章 平臺系統(tǒng)調(diào)平方案研究14-26
• 2.1 空間坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)理論14-17
• 2.1.1 二維空間坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)14-15
• 2.1.2 三維空間坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)15-17
• 2.2 平臺模型17-21
• 2.2.1 平臺結(jié)構(gòu)與姿態(tài)矩陣17-19
• 2.2.2 平臺傾角與支腿長度關(guān)系19-21
• 2.3 調(diào)平策略研究21-25
• 2.3.1 角度誤差控制調(diào)平法21-22
• 2.3.2 位置誤差控制調(diào)平法22-23
• 2.3.3 逆系統(tǒng)解耦調(diào)平法23-24
• 2.3.4 調(diào)平方法對比分析與改進(jìn)24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 平臺系統(tǒng)設(shè)計與建模分析26-42
• 3.1 平臺整體系統(tǒng)設(shè)計26-27
• 3.2 支腿系統(tǒng)分析與數(shù)學(xué)建模27-33
• 3.2.1 伺服電機(jī)數(shù)學(xué)模型27-30
• 3.2.2 伺服電機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計30-32
• 3.2.3 支腿傳動系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型32-33
• 3.3 基于SIMSCAPE的平臺系統(tǒng)多物理域建模33-41
• 3.3.1 SIMSCAPE簡介34-35
• 3.3.2 支腿系統(tǒng)機(jī)電一體化仿真模型建立35-36
• 3.3.3 平臺整體仿真系統(tǒng)建立36-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第四章 自動調(diào)平系統(tǒng)的PID控制研究42-59
• 4.1 經(jīng)典PID控制原理42-44
• 4.1.1 PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)42-43
• 4.1.2 PID控制器參數(shù)調(diào)整43-44
• 4.2 支腿控制系統(tǒng)電一體化仿真44-53
• 4.2.0 支腿系統(tǒng)控制器結(jié)構(gòu)及參數(shù)調(diào)整方法44-45
• 4.2.1 伺服電機(jī)電流環(huán)控制仿真45-47
• 4.2.2 支腿速度環(huán)控制仿真47-50
• 4.2.3 支腿系統(tǒng)位置環(huán)控制仿真50-53
• 4.3 平臺整體控制系統(tǒng)仿真53-58
• 4.4 本章小結(jié)58-59
• 第五章 改進(jìn)PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)平解耦控制研究59-76
• 5.1 經(jīng)典單變量PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)59-64
• 5.1.1 SPIDNN的基本結(jié)構(gòu)59-60
• 5.1.2 SPIDNN前向算法60-61
• 5.1.3 SPIDNN反向?qū)W習(xí)算法61-64
• 5.2 經(jīng)典多變量PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)64-68
• 5.2.1 MPIDNN控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)64
• 5.2.2 MPIDNN前向算法64-66
• 5.2.3 MPIDNN反向?qū)W習(xí)算法66-67
• 5.2.4 PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值初始化67-68
• 5.3 基于改進(jìn)MPID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的自動調(diào)平系統(tǒng)研究68-74
• 5.3.1 經(jīng)典MPIDNN控制的自動調(diào)平系統(tǒng)研究68-70
• 5.3.2 MPIDNN網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)70-72
• 5.3.3 改進(jìn)的MPIDNN控制的調(diào)平系統(tǒng)仿真72-74
• 5.4 本章小結(jié)74-76
• 第六章 改進(jìn)布谷鳥算法優(yōu)化控制研究76-92
• 6.1 粒子群算與布谷鳥算法簡介76-79
• 6.1.1 粒子群算法簡介76-78
• 6.1.2 布谷鳥算法簡介78-79
• 6.2 布谷鳥算法的改進(jìn)研究79-81
• 6.2.1 布谷鳥算法與其他智能算法的融合改進(jìn)79
• 6.2.2 進(jìn)化算子概率自適應(yīng)運行改進(jìn)79-80
• 6.2.3 改進(jìn)布谷鳥算法計算流程80-81
• 6.3 改進(jìn)布谷鳥算法性能對比測試研究81-86
• 6.3.1 對比測試實驗設(shè)計81-83
• 6.3.2 對比測試實驗結(jié)果與分析83-86
• 6.4 改進(jìn)布谷鳥算法對MPIDNN的優(yōu)化控制應(yīng)用研究86-91
• 6.4.1 改進(jìn)布谷鳥算法對MPIDNN的優(yōu)化設(shè)計86-88
• 6.4.2 優(yōu)化結(jié)果與仿真分析88-91
• 6.5 本章小結(jié)91-92
• 第七章 總結(jié)與展望92-94
• 致謝94-95
• 參考文獻(xiàn)95-98
• 作者在學(xué)期間的研究成果98

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：874938