基于神经网络的转台控制系统的研究
| 文献类型 | 学位 |
| 作者 | 尹丽[1] |
| 机构 | 北京航空航天大学 ↓ |
| 授予学位 | 硕士 |
| 年度 | 2004 |
| 学位授予单位 | 北京航空航天大学 |
| 语言 | 中文 |
| 关键词 | 矢量控制;神经网络—PID控制器;附加动量—自适应学习率调整BP算法 |
| 摘要 | TXZT-01二轴飞机雷达天线转台是用于测试飞机雷达的性能参数的重要试验设备.通过转台模拟飞机在空中飞行的各种姿态,让安放在转台雷达检测到当前姿态的信息并传送出来,从而标定雷达的性能.进行这种半实物试验,可以减小研制风险,缩短研制周期,节省经费,因此对航空武器的研制有很大的实际意义.随着国防工业的发展,这种仿真转台必会应用的越来越广泛,性能要求也必会越来越高.因此,研制高性能的仿真转台有着很实际的意义.转台性能的好坏,很大程度上取决于控制算法的优劣.转台所用的驱动元件是异步力矩电机.异步电机的数学模型是一个高阶、非线性、强耦合的多变量系统.这给控制器的设计带来了困难.本文介绍了矢量控制的基本原理,建立了异步电机矢量变换模型和系统其它模块的模型,这些模块模型最终组成了整个调速系统模型.仿真结果表明,采用矢量控制,能够实现异步电机调速系统的解耦控制.在已建立的模型的基础上,继续进行了系统控制器的设计.控制器采用的是神经网络-PID控制.文中介绍了神经网络的基本原理,基本结构和常用的算法.并以此为理论基础,选择了神经网络-PID的控制器结构和附加动量-自适应学习率调整BP算法的网络学习规则.构造转台的位置控制系统,并进行了仿真.大量仿真结果表明,神经网络-PID的控制器的控制性能明显优于传统的PID控制器,具有很好的自适应性和鲁棒性. |
影响因子：
dc:title:基于神经网络的转台控制系统的研究
dc:creator:尹丽
dc:date: publishDate:1753-01-01
dc:type:学位
dc:format: Media：北京航空航天大学
dc:identifier: LnterrelatedLiterature：北京航空航天大学.2004.
dc:identifier:DOI：
dc: identifier:ISBN:
