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基于神经网络的车载平台自动调平控制系统的研究

作 者: 王冰
导 师: 孙正鼐
学 校: 哈尔滨工业大学
专 业: 电气工程
关键词: 调平系统 多变量 耦合 PID PID神经网络 PSO
分类号: TP273
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 44次
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内容摘要


车载平台自动调平控制系统目前广泛的应用于工程及军事领域当中,随着车载设备对平台水平精度、调平速度要求的不断提高,对车载平台调平系统的研究也一直在进行当中;影响调平性能的因素主要有两个:其一,平台支撑腿的跟踪性能;其二,平台结构及调平方法。本文从这两个方面出发对平台调平系统进行研究,旨在提高调平速度及调平精度。首先,介绍分析了目前调平系统的发展状况,并对各种平台结构进行了对比,确定了平台的支撑结构以及驱动方式。对平台的姿态位置进行了研究,得到了调平系统具有耦合特性的结论。并对几种不同的调平方法进行了分析比较,最终确定本系统采用最高点不动追逐式调平法。其次,本文建立了系统的静力学模型,得到了水平倾角与支撑腿受力的关系;对平台支撑系统进行了设计,包括对永磁同步电机伺服系统和传动系统的设计,并在此基础上建立了调平系统的模型;采用经典PID控制方法对调平系统进行控制,由仿真结果可以看出系统存在耦合且调平速度慢。针对系统的多变量、耦合特性,提出了采用PID神经网络对调平系统进行控制的方案,仿真结果表明PID神经网络控制较经典PID控制有较强的解耦能力,且调平速度大幅度提升。最后,为了进一步的提升调平系统的综合性能,采用改进PSO算法对PID神经网络权值进行优化,仿真结果表明经优化后的PID神经网络具有较好的控制效果,调平系统的调平精度及调平速度均有较明显的提升,确定了此方法的有效性。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
第1章 绪论  8-13
  1.1 课题背景及研究的目的与意义  8-9
  1.2 国内外研究发展状况及分析  9-11
  1.3 未来发展趋势  11
  1.4 研究主要内容及安排  11-13
第2章 平台姿态分析及调平方案的研究  13-26
  2.1 车载平台结构设计与分析  13-14
  2.2 非水平状态车载平台姿态研究  14-19
    2.2.1 坐标系间坐标变换理论  14-16
    2.2.2 平台姿态位置及调平可行性研究  16-19
  2.3 平台调平方法研究  19-25
    2.3.1 调平方法对比研究  19-23
    2.3.2 调平方法的确定与改进  23-25
  2.4 本章小结  25-26
第3章 车载平台自动调平控制系统的设计与建模  26-46
  3.1 车载平台调平系统的静力学模型分析  26-28
    3.1.1 水平状态下各支撑腿受力分析  26-27
    3.1.2 非水平状态下各支撑腿受力情况分析  27-28
  3.2 调平系统的分析与简化  28-29
  3.3 平台支撑系统设计与建模  29-42
    3.3.1 永磁同步电机模型的建立  29-31
    3.3.2 永磁同步电机调速系统设计  31-40
    3.3.3 传动系统模型的建立  40-42
  3.4 基于SimMechanics的平台模型  42-44
  3.5 本章小结  44-46
第4章 经典PID控制调平系统设计与仿真  46-57
  4.1 PID控制器的设计  46-48
    4.1.1 经典PID控制原理  46-47
    4.1.2 PID控制在调平系统中的应用  47-48
  4.2 平台支撑系统仿真  48-52
    4.2.1 支撑系统各部分参数的确定  49-50
    4.2.2 永磁同步电机调速系统仿真  50-51
    4.2.3 平台支撑系统仿真  51-52
  4.3 调平系统整体仿真  52-56
  4.4 本章小结  56-57
第5章 PID神经网络控制调平系统的研究  57-74
  5.1 PID神经网络控制系统基本结构与算法  57-62
    5.1.1 PIDNN控制系统基本结构  57-58
    5.1.2 SPIDNN控制器前向算法  58-60
    5.1.3 SPIDNN控制器反传学习算法  60-62
  5.2 基于SPIDNN控制的支撑系统仿真  62-64
    5.2.1 SPIDNN控制器初值的选取  62-63
    5.2.2 SPIDNN支撑系统仿真分析  63-64
  5.3 多变量PID神经网络控制器的研究  64-67
    5.3.1 MPIDNN控制系统基本结构  64
    5.3.2 MPIDNN控制器前向算法  64-66
    5.3.3 MPIDNN控制器反传算法  66-67
  5.4 基于MPIDNN控制的调平系统仿真  67-70
    5.4.1 初始权值的选取及系统稳定性分析  67-68
    5.4.2 MPIDNN调平系统仿真分析  68-70
  5.5 PID神经网络控制器的优化  70-73
    5.5.1 粒子群优化基本算法  70-71
    5.5.2 基于改进PSO的MPIDNN算法的研究  71
    5.5.3 系统仿真分析  71-73
  5.6 本章小结  73-74
结论  74-75
参考文献  75-80
致谢  80

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 自动控制、自动控制系统
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