2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、艦船由于受到航向變化、海浪沖擊、海風等影響而使載體平臺發(fā)生擾動,基于載體平臺上搭載的的天線因船體運動出現(xiàn)天線瞄準線晃動,從而無法保證對運動目標的高精度跟蹤和控制。穩(wěn)瞄平臺能及時隔離載體運動引起的擾動,不斷測量平臺姿態(tài)和位置的變化,保證平臺相對慣性空間穩(wěn)定,使得在海上運動中基于載體的設備能夠精確跟蹤運動目標,是艦載、車載等武器的重要組成部分。隨著穩(wěn)瞄平臺響應速度和控制精度的提高,傳統(tǒng)控制方法無法滿足一系列控制要求,自適應逆控制將被控對象的

2、逆作為控制器進行開環(huán)控制,可避免由引入的反饋引起的系統(tǒng)不穩(wěn)定的現(xiàn)象,而將控制系統(tǒng)的動態(tài)特性控制和擾動消除控制分開獨立完成是自適應逆控制最顯著的特性,本課題將用自適應逆控制的方法來提高系統(tǒng)的響應速度和穩(wěn)定跟蹤精度,其主要研究成果如下:
  論文首先簡要介紹了穩(wěn)瞄平臺控制系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀,并從船載天線穩(wěn)瞄平臺的機械電氣結(jié)構(gòu)和動態(tài)數(shù)學建模上進行了分析,推導了穩(wěn)瞄平臺隔離船體角運動的數(shù)學方程,就穩(wěn)瞄平臺的控制策略研究現(xiàn)狀進行了分析,提出用自

3、適應逆控制來提高系統(tǒng)的動態(tài)響應能力及穩(wěn)定性。
  其次論述了自適應逆控制的基本原理、自適應逆控制建模理論以及函數(shù)連接神經(jīng)網(wǎng)絡(Functional Link Neural Network,F(xiàn)LNN),并在FLNN的基礎上,利用時延關(guān)聯(lián)性構(gòu)造一種動態(tài) FLNN,并提出用動態(tài) FLNN來實現(xiàn)自適應逆控制系統(tǒng)對象、逆對象的同時在線建模結(jié)構(gòu)和逆控制器的離線建模結(jié)構(gòu),來完成船載天線穩(wěn)瞄平臺自適應逆控制動態(tài)系統(tǒng)的對象模型、逆對象模型及控制器的

4、辨識。
  再次將辨識看作是神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)值的優(yōu)化,可用粒子群優(yōu)化算法來尋優(yōu),但粒子群優(yōu)化算法易陷入局部最優(yōu)解和后期收斂慢的缺點會影響神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)值的尋優(yōu),進而降低模型辨識精度,并針對混沌初始化對收斂種群結(jié)構(gòu)的破壞性,本文提出了基于變參數(shù)混沌粒子群優(yōu)化算法的動態(tài)函數(shù)連接型神經(jīng)網(wǎng)絡自適應逆控制系統(tǒng)辨識方法,利用李雅普諾夫定理對函數(shù)連接型神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應逆控制的穩(wěn)定性進行了詳細的分析,保證其收斂,最后對基于動態(tài) FLNN的自適應逆控制系統(tǒng)辨

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