基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制的平臺自動調(diào)平系統(tǒng)研究.pdf

1、平臺自動調(diào)平技術(shù)廣泛應(yīng)用于軍事、工業(yè)、科研等領(lǐng)域，對國民經(jīng)濟建設(shè)和社會發(fā)展具有重要的支撐作用。評價自動調(diào)平系統(tǒng)控制性能的主要性能指標有調(diào)平速度、調(diào)平精度以及穩(wěn)定度等，由于平臺調(diào)平系統(tǒng)是一個非線性的多變量耦合系統(tǒng)，傳統(tǒng)控制方法在自動調(diào)平系統(tǒng)中難以取得較好的控制效果。故論文針對調(diào)平系統(tǒng)的建模仿真及智能控制展開研究，目的是提高平臺調(diào)平的速度、調(diào)平精度及穩(wěn)定度。
　　首先，論文以四支腿結(jié)構(gòu)的平臺為研究對象，分析了位置誤差控制調(diào)平法、角度誤

2、差控制調(diào)平法及逆系統(tǒng)解耦控制調(diào)平法的特點，提出了使用最高點不動法結(jié)合逆系統(tǒng)解耦控制法的復合調(diào)平法為論文的調(diào)平方法。
　　其次，分析了平臺系統(tǒng)及其子系統(tǒng)的數(shù)學模型，并使用Matlab/Simulink建立了平臺系統(tǒng)和支腿系統(tǒng)的機電一體化仿真模型。在此基礎(chǔ)上使用經(jīng)典PID控制器對平臺加以控制，仿真結(jié)果表明其調(diào)平速度慢，這是由于PID控制器無法對平臺進行完全解耦造成的。針對該問題，提出使用改進PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PIDNN)實現(xiàn)平臺的解耦控

3、制器。論文主要從PIDNN的結(jié)構(gòu)和學習算法兩方面對其加以改進。仿真實驗表明改進PIDNN解耦控制器的調(diào)平速度明顯快于經(jīng)典PID控制器，但由于PIDNN在線學習過程中容易陷入局部最優(yōu)，造成其較大的穩(wěn)態(tài)誤差，難以滿足高精度調(diào)平的需求。
　　最后，為了消除PIDNN解耦控制的穩(wěn)態(tài)誤差，提出了一種改進布谷鳥算法(MCS)對PIDNN初始權(quán)重加以優(yōu)化。該算法通過與粒子群算法(PSO)和遺傳算法(GA)的融合，以及進化算子自適應(yīng)執(zhí)行等改進措施