遥控武器站交流位置伺服系统控制及联合仿真

本文设计了一种新型车载遥控武器站,将复合前馈控制与模糊PI控制策略分别应用到遥控武器站位置伺服系统的位置环和速度环控制器,组成永磁同步电动机位置伺服系统串级复合控制器,解决了PID控制位置和速度变量带来的系统干扰问题,提高了其动态跟踪精度。基于ADAMS和Matlab／Simulink平台,建立了遥控武器站的机械动力学模型和联合仿真模型,经过仿真计算,验证了机电系统的可行性,为遥控武器站的应用实践和进一步深入研究打下了一定的基础。     

基于RBF神经网络整定的PID控制器设计

对工业控制领域中非线性系统,采用传统PID控制不能获得满意的控制效果。采用基于梯度下降算法优化RBF神经网络,构建其模型,进而编写M语言程序。以整定PID控制器的参数,使系统输出近似跟踪输入。该方法只需给出粗略的PID控制参数,系统的性能依靠神经网络寻优调整,从而可有效地解决经典PID控制方法中控制参数整定困难的问题,且可克服由PID控制参数整定不准给系统带来的不良影响。     

雷达伺服系统的模糊自适应PID控制器设计

针对雷达伺服系统数学模型复杂以及非线性的特点,设计了一种模糊自适应PID控制器,该控制器将工作人员的经验结合其中,利用模糊控制理论能够在线实时整定PID参数,克服了传统PID控制器的一些缺点．通过Simulink仿真表明,该控制器可使雷达伺服系统性能得到明显改善．     

基于ADAMS 和MATLAB 的遥控武器站机电联合仿真

为克服传统机电系统仿真只侧重于机械或电气的缺点,对跨平台的机电系统联合仿真进行研究。在分析遥控武器站机电联合仿真流程和遥控武器站伺服系统工作原理的基础上,运用动力学软件ADAMS和控制仿真软件MATLAB／Simulink,建立遥控武器站的机械动力学模型和机电联合仿真模型,并对遥控武器站伺服系统的控制动态特性进行分析。仿真分析结果表明：控制系统动态特性与设计要求基本符合,能为物理样机的研制提供理论依据。     

基于RBF网络的微分先行PID控制器

将微分先行PID控制算法和径向基函数(RBF)神经网络结合,提出基于RBF神经网络的微分先行PID控制器.其微分先行PID控制器直接对被控对象进行闭环控制,实现参数在线自调整.RBF结构神经网络则根据系统的运行状态,利用神经网络的自学习自适应能力调节PID控制器参数的在线自整定,达到误差性能指标最优化.Matlab仿真表明,该控制方案不仅跟踪性能良好,而且抗干扰性较强,鲁棒性较好.     

模糊自适应PID控制在高精度光电跟踪伺服系统中的应用

光电跟踪伺服系统在运行时不可避免地会受到摩擦力、机械谐振等非线性和不确定因素的影响,运用常规PID控制往往不能解决跟踪的快速性和稳定精度之间的矛盾。将模糊自适应PID控制应用于系统控制器设计中,在模糊推理的基础上,根据不同时刻的误差和误差变化率对PID控制器参数进行在线自整定,充分发挥了模糊控制和PID控制在系统动、静态性能上的互补性,而且不需要建立被控对象的精确数学模型。进行了实物仿真和跟踪实验,实验结果表明,该设计方法很好地满足了系统对快速性、平稳性以及稳定精度的要求,有效地增强了系统的鲁棒性。     

基于模糊综合评价法的遥控武器站火力打击能力评价

分析遥控武器站的火力打击能力,建立综合评价指标体系,运用多层次模糊综合评价方法,解决遥控武器站火力打击能力的评价问题。该评价不仅综合考虑多种因素影响,而且从模糊关系矩阵的形成,到权重向量的确定都充分重视各位专家的定性分析,通过将其量化并进行科学的计算,得出合理的判断结果。该方法不仅可用于单个系统作战性能的评价,而且可对多个系统作战性能进行比较。     

基于模糊PID控制的BTT导弹自动驾驶仪设计

倾斜转弯（bank—to—turn,BTT）BTT导弹在飞行过程中,它的参数是时变且大范围不确定的,因此其数学模型具有一定的不确定性。引入对被控对象模型精确度要求较低的模糊控制法．结合经典PID控制法,设计了三种BTT导弹自动驾驶仪,并对其进行了仿真比较。     

遥控武器站发展对我国火控武器的影响

基于国外遥控武器站发展方向、技术开发以及对国内外光电武器系统的特点分析,就遥控武器站的作战需求作简要阐述,提出发展我国新型班组支援火控武器的技术指标和途径,对现有的小口径榴弹炮改革及研制有一定的参考价值。     

基于DSP 技术的遥控武器站运动控制器

为了满足遥控武器站控制精度要求,设计一种以数字信号处理器(digital signals processor,DSP)TMS320F2812为控制核心的运动控制器。该运动控制器通过DSP内部集成的高速I/O口对传感器位置值进行采样,由DSP控制给出指令,驱动电机运动,实现了位置控制,使控制精度大大提高,并已应用于某型号项目的遥控武器站控制系统。实践证明,该运动控制器运行稳定、可靠,可广泛应用于遥控武器站等控制系统。     

基于GA-RBF 算法的FUZZY-RBF 交流伺服系统控制

针对某火箭破障武器交流伺服系统的不确定性和非线性等问题,设计基于GA-RBF算法的FUZZY-RBF神经网路控制方法.将GA算法和RBF神经网络结合起来作为系统辨识器用来优化FUZZY-RBF控制器的权值、节点和中心矢量等参数,并通过半实物仿真实验进行验证.半实物仿真结果表明:该控制策略能满足某火箭破障武器精度控制指标,保证其交流伺服系统控制的精度和稳定性,具有很强的自适应性和鲁棒性.     

基于 RBF 神经网络的滚仰式导引头控制系统设计

为保证滚仰式捷联导引头的稳定控制,提出了一种基于 RBF 神经网络整定的 PID 控制策略,用于导引头稳定回路校正环节。根据滚仰式捷联导引头的运动学与动力学关系,结合导引头稳定回路校正环节采用的 RBF 神经网络 PID 控制算法,建立了滚仰式捷联导引头稳定与跟踪一体化仿真模型;仿真结果表明：滚仰式捷联导引头稳定回路采用 RBF 神经网络整定的 PID 控制器后,其动态性能优于传统 PID 控制器,建立的仿真模型能够对机动目标实现快速稳定跟踪,在工程应用中可提供有益参考。     

基于并行控制的交流伺服系统控制

针对一般的大口径火箭炮交流伺服系统调控方法难以达到较好性能的问题,提出一种RBF神经网络-单神经元PID自校正控制方法.针对上述算法自适应能力不强的问题,引入一种并行复合控制策略,以RBF神经网络和单神经元PID做并行控制,通过半实物仿真分别对RBF神经网络PID自校正控制器和并行复合控制器的性能进行试验验证.仿真结果表明:采用并行复合控制的火箭炮伺服系统反应速度更快、稳定性更强、精度更高,能够更好地满足火箭炮交流伺服系统的性能指标要求.     

采用模糊PID控制律的舵机系统设计

对舵机系统采用了连续混合模糊PID控制设计。这种控制吸收了PID控制和模糊控制的优点。仿真证明,它能综合平衡选取各参数,能兼顾舵机系统的快速性、稳定性、稳态精度和鲁棒性等指标,从根本上克服常规模糊控制器存在的量化误差和稳态颤振现象,动态特性优于传统的PID控制,具有广泛的应用前景。     

某扫雷器的模糊神经网络控制

针对爆破扫雷器电液伺服系统参数不确定、时变性等问题,利用模糊控制鲁棒性和神经网络自适应能力强的特点,设计模糊控制与神经网络相结合的控制策略。建立扫雷器电液伺服系统的数学模型,分析模糊神经网络控制器的结构,采用遗传算法和共轭梯度法优化学习算法;在Simulink中建立控制系统模型,对比传统PID控制器、模糊神经网络控制器和遗传算法与共轭梯度优化的模糊神经网络控制器性能。仿真结果表明：优化后的控制器具有较快的响应速度、较强的鲁棒性与稳定性。     

车载武器伺服系统的模糊滑模控制

针对车载武器行进间射击的稳定性问题,提出一种基于RBF神经网络和模糊切换增益调节的滑模控制策略。建立车载武器伺服系统的数学模型,设计基于新型趋近率的滑模控制器,使系统快速收敛到平衡状态;在滑模控制的基础上融合模糊控制,采用模糊规则对控制器中的切换增益进行实时调节,利用切换增益消除系统受到的扰动,削弱系统抖振;利用RBF神经网络对系统的时变项进行自适应估计,以提高控制精度。仿真结果表明：设计的控制器对扰动不敏感,能有效地提高系统的位置精度、削弱抖振,并使系统具有较强的鲁棒性。     

枪弹包装中弹药抓取的气伺服技术

为满足主流口径枪弹生产工艺要求,在民用包装产品技术的基础上研发一套能满足主流口径枪弹生产工艺要求的枪弹包装自动化设备.对枪弹包装抓取设备的垂直气伺服进行建模、控制、系统辨识等理论研究,通过气路设计和高速电磁阀对气缸的控制,构建电-气开关伺服系统,配合摸索的控制曲线进行实际应用,并通过试验验证和一系列的试验数据进行分析优化.结果表明,该设备能实现气伺服在气动位置自调整抓取和抓取装置的垂直定位,更好地完善气动伺服技术、实现气动伺服代替电伺服,并应用于更广泛的领域.