發(fā)布時間：2017-07-29 02:23

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電動負(fù)載模擬器控制方法研究

  更多相關(guān)文章： 電動負(fù)載模擬器 多余力矩 干擾觀測器 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制 在線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 通用模型控制

【摘要】：負(fù)載模擬器是地面實驗室條件下的設(shè)備,能夠模擬飛行器飛行階段受到的力矩。電動負(fù)載模擬器因其體積小、使用方便等特點(diǎn),得到了越來越廣泛的應(yīng)用。航空技術(shù)的發(fā)展對飛行器舵機(jī)的控制性能和精度提出了更高的要求。本文利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對負(fù)載模擬器的控制進(jìn)行研究:(1)將舵機(jī)的輸出看作負(fù)載模擬器的外部擾動,然后根據(jù)模擬器加載部分的構(gòu)成及各部分的物理特性,建立負(fù)載模擬器加載環(huán)節(jié)的數(shù)學(xué)模型。在考慮系統(tǒng)不確定性和模型參數(shù)攝動情況下,分析未建模動態(tài)、參數(shù)攝動、多余力矩及外界干擾對系統(tǒng)性能的影響。(2)對系統(tǒng)多余力矩及其抑制進(jìn)行了研究,為了有效抑制多余力矩,提出了一種前饋補(bǔ)償和干擾觀測器(DOB)相結(jié)合的復(fù)合抑制策略。仿真結(jié)果表明該復(fù)合策略能夠有效抑制系統(tǒng)多余力矩。(3)針對負(fù)載模擬器加載環(huán)節(jié)的指令力矩跟蹤精度問題,提出了一種動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆控制方案。方案利用三層前饋網(wǎng)絡(luò)與積分器組成動態(tài)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練得到逆模型并串聯(lián)在被控對象之前構(gòu)成偽線性系統(tǒng);采用附加控制器進(jìn)行閉環(huán)控制。仿真結(jié)果表明該策略能夠有效提高負(fù)載模擬器力矩跟蹤精度。(4)針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆策略中存在的不能保證控制的實時性和偽線性系統(tǒng)的非理想特性這兩點(diǎn)不足,采用在線調(diào)節(jié)和通用模型策略(CMC)對系統(tǒng)性能進(jìn)行改善,大大改善了電動加載過程的力矩跟蹤性能。
【關(guān)鍵詞】：電動負(fù)載模擬器 多余力矩 干擾觀測器 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制 在線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 通用模型控制
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V216.8;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 論文研究意義10
• 1.2 負(fù)載模擬器的概述10-12
• 1.2.1 負(fù)載模擬器的結(jié)構(gòu)10-11
• 1.2.2 負(fù)載模擬器的分類11-12
• 1.2.3 負(fù)載模擬器的性能評價12
• 1.3 負(fù)載模擬器的控制方法研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3.1 結(jié)構(gòu)法13
• 1.3.2 控制法13-15
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容及安排15-17
• 第二章 電動加載模型建立及分析17-31
• 2.1 電動加載環(huán)節(jié)數(shù)學(xué)模型建立17-19
• 2.1.1 加載電機(jī)的數(shù)學(xué)模型17-18
• 2.1.2 PWM驅(qū)動裝置的數(shù)學(xué)模型18
• 2.1.3 力矩傳感器的數(shù)學(xué)模型18-19
• 2.1.4 電動加載環(huán)節(jié)數(shù)學(xué)模型19
• 2.1.5 仿真參數(shù)的確定19
• 2.2 電動加載環(huán)節(jié)特性分析19-26
• 2.2.1 電動加載通道頻率特性分析19-21
• 2.2.2 多余力矩分析21-24
• 2.2.3 不確定性分析24-26
• 2.3 多余力矩的補(bǔ)償抑制26-30
• 2.3.1 基于速度前饋補(bǔ)償?shù)亩嘤嗔匾种?/span>26-27
• 2.3.2 基于干擾觀測的多余力矩復(fù)合抑制27-29
• 2.3.3 仿真研究29-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第三章 電動加載神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制31-40
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述31-32
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆控制32-36
• 3.2.1 逆系統(tǒng)原理32-33
• 3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣義逆系統(tǒng)及實現(xiàn)33-35
• 3.2.3 電動加載神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制實現(xiàn)35-36
• 3.3 仿真研究36-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 電動加載在線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制40-49
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制中問題分析40-41
• 4.2 在線學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制方法41-46
• 4.2.1 L-M（Levenberg-Marqurdt）算法42-43
• 4.2.2 在線L-M神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)43-45
• 4.2.3 在線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂性45-46
• 4.2.4 在線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)過程46
• 4.3 電動加載在線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制46-47
• 4.4 仿真研究47-48
• 4.5 本章小結(jié)48-49
• 第五章 電動加載在線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)合逆控制49-54
• 5.1 一般模型控制（GMC）49-50
• 5.2 通用模型控制（CMC）50-51
• 5.3 電動加載在線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)合逆控制51-52
• 5.4 仿真研究52-53
• 5.4.1 在線神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)合逆控制仿真52-53
• 5.4.2 電動加載力矩跟蹤誤差綜合分析53
• 5.5 本章小結(jié)53-54
• 結(jié)論54-56
• 參考文獻(xiàn)56-61
• 致謝61-62
• 作者簡介62-63
• 附件63-64

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本文編號：587111