舱索系统高精度动态定位控制的研究

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1、摘要由大跨度悬索拖动以实现馈源舱精确定位的大射电望远镜馈源支撑系统是一项创新性设计。能否实现馈源舱空间位姿的精确定位，控制策略的选择将起到关键性的作用。本文首先建立了大射电望远镜舱索系统的非线性稳态模型，给出了馈源舱天文观测轨迹的规划，并将二者联立解算出了馈源舱空间位姿与拖动悬索索长的一一对应关系，将馈源舱的位姿控制转化为了基于索长的控制。结合舱索系统大滞后、非线性以及多输入多输出的结构特点，在阅读了大量参考文献的基础上，提出了一种神经网络预测控制方法。神经网络预测控制器的设计分为两部分，即神经网络预测辨识器和神

2、经网络优化控制器。本文建立的神经网络预测辨识器具有迭代步数少、收敛速度侠、占用内存小、泛化性能好的特点。本文改进后的神经网络优化控制器结合了神经网络预测控制和神经网络逆动态控制的优点，训练时间大大加快。仿真实验表明了本文所设计的控制器的合理性和一定的抗干扰能力。关键词：舱索系统神经网络辨识控制ABSTRACTItisaninnovationaldesigntorealizetheprecisepositionofthecabin、^，iththepullofsixflexiblelongcable．Whether

3、thecabin’Sspaceprecisetrackcanrealize，propercontrolstrategywillplayakeyrole．Inthispaper,thecable—cabinsystem’Snonlinearstationarymodelofthelargeradiotelescopeisestablished，andaastronomictrackofthecabinisprogrammed．Combinethesetwo，wecanconvertthepositionandges

4、turecontrolofthecabintothecontrolofthesixcablelength．Consideringthedelaynonlinearmulti··inputandmulti-outputofthecable—cabinsystem，afterreadingamountofliterature，aneuralnetworkpredictivecontrolalgorithmispresented．Neuralnetworkpredictivecontrolalgorithmiscomb

5、inedwithtwoparts，thatisneuralnetworkpredictiveidentifierandneuralnetworkoptimizationcontroller．Theneuralnetworkpredictiveidentifierdesignedinthispaperisverysuccessfulwiththecharacteroflessiteration，fasterconvergence，lessstoragerequirementandbettergeneralizati

6、on．Theneuralnetworkoptimizationcontrollerinthispapercombinesthestrongpointofthepredictivecontrolandtheinv盯secontrol，anditspeedtheveloc时greatly．Somesimulationexpe"nmenlswovethereasonablenessandanti-jummingabilityofthiscontroller．Keyword：cable-cabinsystemneural

7、networkidentificationcontrol声明创新性声明f本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我}所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外。论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：2；lt叁日期2堡三，QU2关于论文使用授权的说明本人

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