電液伺服系統(tǒng)因其響應(yīng)速度快、控制精度高、輸出功率大等優(yōu)點(diǎn),廣泛應(yīng)用于航空航天、機(jī)床、鋼鐵制造等眾多領(lǐng)域。然而,電液伺服系統(tǒng)存在流量-壓力特性、死區(qū)、飽和摩擦等非線性因素,傳統(tǒng)的控制方法難以滿足系統(tǒng)的控制性能。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意逼近非線性函數(shù)和并行計(jì)算等優(yōu)勢(shì),而模糊邏輯控制是能夠充分利用專家經(jīng)驗(yàn),通過(guò)模糊推理規(guī)則將輸入量的模糊語(yǔ)言信息轉(zhuǎn)化為控制輸出的系統(tǒng)推理方法,廣泛用于解決工業(yè)領(lǐng)域中復(fù)雜非線性系統(tǒng)的建模和控制問(wèn)題。因此,本文以某武器火箭爆破掃雷器電液伺服系統(tǒng)為研究對(duì)象,采用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)模型進(jìn)行辨識(shí),并用模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制策略對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行控制研究。論文首先介紹了火箭爆破掃雷器電液伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成和工作流程,并根據(jù)系統(tǒng)液壓回路原理圖,設(shè)計(jì)了基于AMESim和Simulink軟件的系統(tǒng)聯(lián)合仿真數(shù)據(jù)采集模型。通過(guò)聯(lián)合仿真獲取系統(tǒng)模型的輸入輸出數(shù)據(jù),并構(gòu)建了系統(tǒng)的傳遞函數(shù)模型。由于基于傳遞函數(shù)的數(shù)學(xué)模型無(wú)法準(zhǔn)確描述火箭爆破掃雷器系統(tǒng)的非線性特性,本文通過(guò)引入系統(tǒng)辨識(shí)方法來(lái)建立能夠描述接近于實(shí)際系統(tǒng)的模型,分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩種方法對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行建模。通過(guò)分析和對(duì)比兩種辨識(shí)模型結(jié)果,得出了遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)模型更接近實(shí)際系統(tǒng),抗干擾能力強(qiáng),泛化能力更好。在辨識(shí)模型的基礎(chǔ)上,以自適應(yīng)控制作為系統(tǒng)控制策略的設(shè)計(jì)基礎(chǔ),分別設(shè)計(jì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行控制。搭建系統(tǒng)仿真模型,通過(guò)MATLAB仿真分析,結(jié)果表明模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制能夠滿足系統(tǒng)的性能指標(biāo)要求。最后,將模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自校正控制策略在液壓實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行半實(shí)物仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該控制策略所控制的系統(tǒng)具有響應(yīng)速度快,控制精度高的優(yōu)勢(shì),達(dá)到了期望的控制效果。
【學(xué)位單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2017
【中圖分類】：TJ517
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景及研究意義
    1.2 電液伺服系統(tǒng)的發(fā)展與研究現(xiàn)狀
    1.3 智能控制在電液伺服系統(tǒng)中的應(yīng)用
    1.4 本文的主要研究?jī)?nèi)容
2 爆破掃雷器電液伺服系統(tǒng)介紹
    2.1 爆破掃雷器電液伺服系統(tǒng)的工作流程
    2.2 系統(tǒng)硬件組成簡(jiǎn)述
    2.3 系統(tǒng)工作原理介紹
    2.4 爆破掃雷器系統(tǒng)發(fā)射裝置介紹
        2.4.1 火箭發(fā)射裝置簡(jiǎn)介
        2.4.2 剪式高低升降機(jī)構(gòu)簡(jiǎn)介
        2.4.3 射角與旋變值的關(guān)系
        2.4.4 傾斜傳感器、旋變值的標(biāo)定
    2.5 本章小結(jié)
3 基于AMESim和Simulink軟件的系統(tǒng)仿真建模
    3.1 仿真軟件介紹
        3.1.1 AMESim軟件介紹
        3.1.2 Simulink軟件介紹
        3.1.3 聯(lián)合仿真需要注意的幾點(diǎn)介紹
    3.2 爆破掃雷器系統(tǒng)模型的建立
    3.3 爆破掃雷器系統(tǒng)傳遞函數(shù)的推導(dǎo)
        3.3.1 伺服閥流量方程
        3.3.2 液壓缸流量方程
        3.3.3 負(fù)載力與液壓缸輸出力平衡方程
        3.3.4 爆破掃雷器系統(tǒng)的傳遞函數(shù)
    3.4 本章小結(jié)
4 爆破掃雷器電液伺服系統(tǒng)的辨識(shí)研究
    4.1 系統(tǒng)辨識(shí)概述
        4.1.1 系統(tǒng)辨識(shí)定義
        4.1.2 系統(tǒng)辨識(shí)步驟
    4.2 系統(tǒng)辨識(shí)數(shù)據(jù)的獲取
        4.2.1 激勵(lì)信號(hào)的選取
        4.2.2 辨識(shí)數(shù)據(jù)的獲取
    4.3 系統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)
        4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
        4.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)研究
    4.4 系統(tǒng)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)
        4.4.1 遺傳算法介紹
        4.4.2 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法實(shí)現(xiàn)
        4.4.3 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)研究
        4.4.4 辨識(shí)結(jié)果分析與對(duì)比
    4.5 本章小結(jié)
5 爆破掃雷器電液伺服系統(tǒng)控制策略研究
    5.1 模糊控制概述
        5.1.1 模糊集合
        5.1.2 模糊控制基礎(chǔ)
        5.1.3 模糊控制系統(tǒng)
    5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制
        5.2.1 自適應(yīng)控制
        5.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制
        5.2.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)
    5.3 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)
        5.3.1 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        5.3.2 模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)
    5.4 控制效果仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
        5.4.1 系統(tǒng)輸入階躍信號(hào)時(shí)的結(jié)果與分析
        5.4.2 系統(tǒng)輸入正弦信號(hào)時(shí)的結(jié)果與分析
    5.5 本章小結(jié)
6 半實(shí)物仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    6.1 仿真平臺(tái)介紹
        6.1.1 半實(shí)物仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)液壓元件選型
        6.1.2 搭建半實(shí)物電液伺服系統(tǒng)
    6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與結(jié)論
        6.2.1 階躍響應(yīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        6.2.2 正弦響應(yīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    6.3 本章小結(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2842318