基于自构建神经网络高精度交流位置伺服系统研究

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现代战争中越来越强调火力打击的高精度性和稳定性,期望以最小的代价达到最好的打击效果。对于舰载火箭炮系统而言,影响其射击精度的因素很多,比如气象条件,舰船摇摆和调炮精度等,其中舰载火箭炮的调炮精度是其中最重要的因素之一。本文在某舰载火箭炮研制背景下,对其交流伺服系统建模和控制策略进行研究,提高其交流伺服系统控制性能,进而提高舰载火箭炮的调炮精度,最终实现提高舰载火箭炮射击精度的目的。本文主要研究了以下几个方面:(1)对某舰载火箭炮交流伺服系统基本构成进行介绍,分析交流伺服系统所采用的执行元件-永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM),并在矢量控制下,推导出PMSM模型。在PMSM模型的基础上,推导出舰载火箭炮交流伺服系统的数学模型。根据数学模型可知,其交流伺服系统是一个复杂非线性系统。(2)对系统进行了辨识研究。首先采用径向基函数(Radical Basis Function,RBF)神经网络对系统辨识。针对传统RBF神经网络辨识能力差,网络结构固定,节点数一旦确定就不能改变的不足,本文提出改进的自构建递归神经网络算法,其可以在线实现隐含层神经元节点数的增加和删除。仿真结果表明,基于自构建递归神经网络的系统辨识效果更好。(3)对系统的控制策略进行了研究。首先设计了内模控制应用于系统控制研究。针对内模控制的不足,设计了基于自构建递归神经网络的自适应内模控制应用于交流位置伺服系统控制。在MATLAB中搭建系统仿真模型,验证了所设计方案的有效性。(4)搭建了舰载火箭炮交流伺服系统半实物仿真平台,设计了硬件电路,上位机软件控制界面来验证所采用的基于自构建递归神经网络的自适应内模控制策略的控制性能。试验结果表明,该控制策略能够满足舰载火箭炮高精度控制要求。
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