隨著武器裝備系統(tǒng)的發(fā)展及軍事打擊能力要求的提高,火炮身管的口徑及長(zhǎng)徑比不斷增加。與此同時(shí),也使得其柔性特征和非平衡特征對(duì)系統(tǒng)性能的影響越為突出。對(duì)于身管的精準(zhǔn)定位控制,其所需解決的關(guān)鍵問(wèn)題之一便是對(duì)身管未平衡質(zhì)量誘發(fā)的非平衡力的平衡控制。本論以某武器平衡及定位電液伺服系統(tǒng)為研究對(duì)象,研究了系統(tǒng)的模型辨識(shí)和控制策略。論文完成的主要工作包括以下幾個(gè)方面：（1）分析了某武器平衡及定位電液伺服系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和工作原理,介紹了液壓系統(tǒng)的組成和工作原理,推導(dǎo)了系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,分析了系統(tǒng)的非線性因素,為下一步的系統(tǒng)辨識(shí)和控制研究奠定基礎(chǔ)。（2）研究了系統(tǒng)的離線辨識(shí)方案。首先采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行離線辨識(shí),針對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)不易確定問(wèn)題,提出了基于粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)方法。通過(guò)建模仿真結(jié)果比較,最終選擇了基于粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)離線辨識(shí)方案,為定位控制器中的在線辨識(shí)器提供初始參數(shù)。（3）分別設(shè)計(jì)了平衡控制器和定位控制器。平衡控制器采用傳統(tǒng)的PID控制器,定位控制器采用基于在線辨識(shí)的單神經(jīng)元自抗擾控制器。仿真結(jié)果表明,平衡控制器可以實(shí)時(shí)平衡重力矩,定位控制器可以使單神經(jīng)元控制器的參... 

【文章頁(yè)數(shù)】：79 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
    1.2 平衡及定位電液伺服系統(tǒng)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 電液伺服系統(tǒng)的智能控制策略
    1.4 主要研究?jī)?nèi)容
2 某武器平衡及定位電液伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及模型
    2.1 引言
    2.2 某武器平衡及定位電液伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
    2.3 液壓系統(tǒng)的組成
        2.3.1 液壓泵組
        2.3.2 三腔動(dòng)力液壓缸
        2.3.3 比例伺服閥
        2.3.4 比例減壓閥
    2.4 某武器平衡及定位電液伺服系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型
        2.4.1 比例伺服閥的數(shù)學(xué)模型
        2.4.2 變量泵控上下腔的數(shù)學(xué)模型
        2.4.3 比例減壓閥平衡腔的數(shù)學(xué)模型
        2.4.4 平衡及定位電液伺服系統(tǒng)傳遞函數(shù)
        2.4.5 狀態(tài)空間模型
    2.6 本章小結(jié)
3 某武器平衡及定位電液伺服系統(tǒng)的辨識(shí)
    3.1 引言
    3.2 系統(tǒng)辨識(shí)概述
        3.2.1 系統(tǒng)辨識(shí)的流程
        3.2.2 辨識(shí)數(shù)據(jù)
    3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.3.1 神經(jīng)元模型
        3.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
        3.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
    3.4 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
        3.4.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.4.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用學(xué)習(xí)算法
        3.4.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)研究
    3.5 基于粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)
        3.5.1 粒子群算法
        3.5.2 基于粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
        3.5.3 基于粒子群優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)研究
    3.6 兩種辨識(shí)方法比較
    3.7 本章小結(jié)
4 控制器設(shè)計(jì)及仿真
    4.1 引言
    4.2 平衡控制器設(shè)計(jì)
        4.2.1 PID控制器
        4.2.2 平衡控制器
    4.3 定位控制器設(shè)計(jì)
        4.3.1 自抗擾控制器
        4.3.2 單神經(jīng)元控制器
        4.3.3 基于在線辨識(shí)的單神經(jīng)元自抗擾控制器設(shè)計(jì)
    4.4 模型建立及仿真
        4.4.1 Matlab/Simulink中仿真模型的建立
        4.4.2 仿真結(jié)果及分析
    4.5 本章小結(jié)
5 實(shí)驗(yàn)研究
    5.1 引言
    5.2 某武器平衡及定位電液伺服系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)
    5.3 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)
        5.3.1 工業(yè)控制計(jì)算機(jī)
        5.3.2 STM32微控制器
        5.3.3 采集卡
        5.3.4 旋轉(zhuǎn)變壓器與RDC數(shù)字轉(zhuǎn)換器
        5.3.5 伺服控制箱
    5.4 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)
    5.5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
        5.5.1 某武器平衡及定位電液伺服系統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)
        5.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.6 本章小結(jié)
6 結(jié)束語(yǔ)
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3685395