基于自抗扰空制技术某坦克炮控系统应用的研究

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1、南京理工大学硕士学位论文基于自抗扰空制技术的某坦克炮控系统应用研究姓名:朱磊申请学位级别:硕士专业:机械电子工程指导教师:侯远龙201103硕士论文摹于自抗扰控制技术的某坦】摘要目前,我国坦克炮控系统性能与西方发达国家相比还有一定差距。因此,研制高性能的坦克炮控系统,意义重大。本文以某新型坦克火炮的研制工作为背景,对该火炮控制系统的模型辨识与控制策略进行了研究。本文首先介绍了该坦克火炮的总体设计:水平向和高低向均采用交流永磁同步电动机,交流全电式控制系统。接着阐述了该炮控系统半实物仿真实验平台的设计,并在此基础上,获取系统建模所需的相关数据。然后,讨论了该炮控系统

2、的建模方法。文中仔细研究了前馈型神经网络(BP网络)和遗传算法的实现方式。针对BP算法易陷入局部极小点且收敛速度较慢等缺陷,首先提出利用遗传算法来优化BP网络,而后又考虑到模型的辨识应包括结构确定和参数辨识两部分,故进一步提出基于递阶遗传算法(HGA)优化BP网络学习算法的方案,可以同时优化网络的结构和参数。实验结果验证了该方法的有效性。最后,对于该坦克炮控系统,提出了一种采用遗传算法优化的自抗扰控制器(ADRC)。该方法通过自抗扰控制的鲁棒性来抑制扰动,利用遗传算法的全局寻优能力来优化控制器参数。文中给出了该算法的实现机理,并进行了大量与经典PID控制器的对比实

3、验研究。结果表明,所设计的自抗扰控制器对各种典型测试信号具有良好的控制效果,可以使系统的动静态性能指标满足相关要求,能够实现对坦克火炮的精确控制。关键词:炮控系统,白抗扰控制器,神经网络,遗传算法,系统辨识Abstract硕上论文Currently,theperformanceofourtankguncontrolsystemstilllagsbehindthatofthosedevelopedcountries’.Therefore,itisimportanttoresearchontheperformanceoftankguncontrolsystem.Bas

4、edonthedevelopmentofanewtypeoftankgun,thispaperfocusesontheresearchoftheidentificationandcontrolstrategyofitsguncontrolsystem.Firstly,theoveralldesignoftankgunisintroduced:permanentmagnetsynchronousmotoraleusedathorizontaIandverticaldirection,andtheall-electricpositionservosystemistak

5、en.Then,thedesignofsemi-physicalsimulationtestbenchisintroduced.Onthebasisofthis,theinput-outputdataofthesystemisproposed.Then,methodstoconstructmodeloftheguncontrolsystemaredetailed.Andback-propagationneuralnetwork(BP)andgeneticalgorithmhavebeenstudied.InordertOovercomethelimitationo

6、fBPalgorithm,suchaseasyconvergingtOalocalminimumpointandslowlytrainingvelocity,onemethodforoptimizingBPalgorithmisproposed.ConsideringthestructureandparametersoptimizationofBPalgorithm,SOanothermethodwhichbasedonhierarchicalgeneticalgorithm(HGA)isalsoproposed.Thisalgorithmhasmuchbette

7、rperformance.Theexperimentresultsprovethevalidityofthismethod.Finally,theauto—disturbancesrejectioncontroller(ADRC)combiningthegeneticalgorithmisappliedintheguncontrolsystem.ADRCisabletosuppressthevibrationbytherobustnessofitselfandoptimizethecontroller’Sparametersbytheabilityofglobal

8、optim

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