三軸ATP運(yùn)動(dòng)平臺(tái)若干關(guān)鍵問(wèn)題研究.pdf

1、光電捕獲、跟蹤與瞄準(zhǔn)(Acquisition，TrackingandPointing，ATP)系統(tǒng)以高于微波頻率的光波為信號(hào)載體，使跟瞄系統(tǒng)戰(zhàn)術(shù)性能產(chǎn)生了質(zhì)的飛躍，其在武器控制、天文觀測(cè)、靶場(chǎng)測(cè)量、航空航天和激光通信等領(lǐng)域取得了日益廣泛的應(yīng)用。雖然在不同領(lǐng)域?qū)TP系統(tǒng)要求側(cè)重點(diǎn)各不相同，但總的趨勢(shì)都是向高精度、高速度、強(qiáng)適應(yīng)性發(fā)展。 隨著對(duì)光電ATP系統(tǒng)要求的不斷提高，特別是光電ATP系統(tǒng)自身機(jī)動(dòng)性的要求以及為避開(kāi)大氣對(duì)目標(biāo)觀

2、測(cè)或者光束傳輸?shù)挠绊懙仍?，基座固定于大地的光電ATP系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足使用要求，發(fā)展基座固定于運(yùn)動(dòng)平臺(tái)上的光電ATP系統(tǒng)成為當(dāng)前研究的重要內(nèi)容。 但是相對(duì)于地基ATP系統(tǒng)，運(yùn)動(dòng)平臺(tái)ATP系統(tǒng)面臨更多問(wèn)題。要達(dá)到高精度、高速度、強(qiáng)適應(yīng)性，除了要有高性能的光電傳感元件之外，快速、靈活而精度高的伺服系統(tǒng)也是關(guān)鍵。跟瞄裝置執(zhí)行機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)形式、傳動(dòng)裝置存在的摩擦、齒隙等非線性的影響等是制約伺服系統(tǒng)精度進(jìn)一步提高的重要因素。另外，隨著現(xiàn)代戰(zhàn)

3、爭(zhēng)、航天航空、檢測(cè)技術(shù)、智能控制等領(lǐng)域技術(shù)的不斷進(jìn)步，無(wú)人駕駛、智能避障、路徑智能規(guī)劃的自動(dòng)化運(yùn)動(dòng)平臺(tái)，也成為運(yùn)動(dòng)平臺(tái)ATP系統(tǒng)研究的一個(gè)重要領(lǐng)域。 基于以上現(xiàn)狀，本文對(duì)三軸跟蹤架ATP運(yùn)動(dòng)平臺(tái)系統(tǒng)中的跟瞄特性、三軸跟蹤架結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)建模、三軸跟瞄策略優(yōu)化、齒隙摩擦補(bǔ)償、路徑規(guī)劃等方面進(jìn)行了研究： 基于自主設(shè)計(jì)制造的運(yùn)動(dòng)平臺(tái)ATP系統(tǒng)，介紹了三軸跟蹤架結(jié)構(gòu)存在冗余自由度、跟瞄策略多樣化的特點(diǎn)，分析了偏距對(duì)系統(tǒng)跟瞄性能的影

4、響，指出了偏距引入的不可見(jiàn)區(qū)域以及誤差的處理方法。 基于剛體定軸轉(zhuǎn)動(dòng)的四元數(shù)描述方法，采用Lagrange-Maxwell方程，建立了三軸跟蹤架結(jié)構(gòu)ATP系統(tǒng)的機(jī)電動(dòng)力學(xué)模型?；诮⒌膭?dòng)力學(xué)模型，分析了三軸ATP系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)形式，仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果基本一致，驗(yàn)證了該動(dòng)力學(xué)模型的正確性。 將非線性權(quán)值遞減策略引入改進(jìn)的Meta粒子群(M2PSO)算法，提出了一種改進(jìn)的M2PSO算法，采用經(jīng)典函數(shù)Sphere和Rosnbrock

5、測(cè)試了M2PSO算法和改進(jìn)M2PSO算法的尋優(yōu)性能，測(cè)試結(jié)果表明，改進(jìn)M2PSO算法較M2PSO算法有更快的收斂速度。 通過(guò)分析三軸ATP系統(tǒng)的跟瞄運(yùn)動(dòng)過(guò)程，在給定當(dāng)前三軸位置角和探測(cè)器誤差角的條件下，將求解三軸角增量的方法轉(zhuǎn)化為求最優(yōu)值問(wèn)題，并采用改進(jìn)的M2PSO算法求得了不同初始條件下滿足目標(biāo)要求的三軸角增量組合，通過(guò)與方位俯仰兩軸結(jié)構(gòu)的仿真結(jié)果比較，驗(yàn)證了三軸跟蹤架系統(tǒng)全空間無(wú)跟蹤盲區(qū)的優(yōu)點(diǎn)。 將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入

6、到滑模變結(jié)構(gòu)控制中，闡述了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模變結(jié)構(gòu)復(fù)合控制器的設(shè)計(jì)過(guò)程，并對(duì)復(fù)合控制器進(jìn)行了穩(wěn)定性分析，提出了滿足控制器穩(wěn)定性要求的條件。復(fù)合控制方法采用RBF網(wǎng)絡(luò)的在線學(xué)習(xí)功能，調(diào)節(jié)滑模變結(jié)構(gòu)控制切換項(xiàng)的增益，能降低滑模變結(jié)構(gòu)控制的抖振現(xiàn)象。 將集合摩擦模型和滯環(huán)齒隙模型引入三軸傳動(dòng)系統(tǒng)機(jī)電動(dòng)力學(xué)模型，建立了同時(shí)考慮摩擦、齒隙以及傳動(dòng)軸剛度變化特性等因素的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型?；谝陨夏Ｐ?，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模變結(jié)構(gòu)復(fù)合控制方法對(duì)

7、系統(tǒng)存在的齒隙和摩擦現(xiàn)象進(jìn)行了補(bǔ)償控制。仿真比較了PD控制、固定增益滑模變結(jié)構(gòu)控制和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模變結(jié)構(gòu)控制三種方法的控制效果，仿真結(jié)果表明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滑模變結(jié)構(gòu)控制的補(bǔ)償效果優(yōu)于PD控制和固定增益滑模變結(jié)構(gòu)控制，是一種有效的齒隙和摩擦補(bǔ)償方法。 建立了運(yùn)動(dòng)平臺(tái)小車的運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)數(shù)學(xué)模型，提出了一種基于傳感器檢測(cè)實(shí)時(shí)更新的動(dòng)態(tài)環(huán)境地圖的柵格法描述方法。針對(duì)傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法存在局部最小值的問(wèn)題，采用一種基于PSO算法的改進(jìn)人