远程多管火箭炮电液位置伺服系统辨识与控制策略研究

论文摘要

目前,我国陆军的远程火力和西方发达国家相比还有一定差距,因此,研制新型远程多管火箭炮,具有非常重要的意义。火箭炮的射击精度和反应速度依赖于火箭炮位置伺服系统的性能,所以在新型火箭炮的研制过程中,高性能的位置伺服系统的研究尤为重要。本文以某新型远程多管火箭炮为工程背景,研究了该火箭炮泵控缸电液位置伺服系统的模型辨识与控制策略。论文的主要工作包括以下几个方面:(1)分析了火箭炮泵控缸电液位置伺服系统的结构和工作原理,推导了电液位置伺服系统的传递函数,利用MATLAB中的SimMechanics和SimHydraulics工具箱搭建了系统的仿真模型,并分析了该系统的非线性和时变性因素,为下一步的控制研究和试验分析奠定基础。(2)研究了离线训练与在线微调相结合的系统辨识策略。离线辨识时,采用基于遗传优化的BP神经网络辨识方法:首先利用遗传算法优化神经网络的权值和阈值,得到优化初值,再由BP算法按负梯度方向寻优,进一步优化神经网络。该方法较好地解决了BP神经网络易陷入局部最小的问题,并且离线训练后的权值参数为合理值,从而使在线微调避免了振荡现象的发生;在线辨识时,采用附加动量项和自适应学习率相结合的快速BP算法,加速了网络的收敛速度,使其能很好的运用于在线辨识的研究中。(3)研究了泵控缸电液位置伺服系统的神经网络间接模型参考自适应控制方案。由于神经网络控制器反向传播需要已知被控对象的数学模型,而对于本文所研究的具有非线性和时变性的系统,神经网络控制器的学习修正就很难进行。为了解决该问题,采用带有神经网络在线辨识器的神经网络间接模型参考自适应控制方案,利用神经网络在线辨识器实时地为神经网络控制器提供梯度信息,使得神经网络控制器的学习修正能够正确的进行。(4)研究了泵控缸电液位置伺服系统的自适应模糊滑模变结构控制方法。该方法利用自适应模糊系统来逼近等效控制,从而解决了由于外界干扰与参数不确定性的存在使得等效控制律无法直接获得的问题。为了解决滑模变结构控制存在的抖振问题,采用了两种方法:一是利用抖振参数及切换函数的绝对值作为输入变量,设计模糊系统动态调节边界层厚度;一是以切换函数及其变化率作为输入变量,设计模糊系统动态调节控制增益。(5)设计了硬件电路和控制软件,并在半实物仿真试验台上进行了模拟试验研究,试验研究验证了本文理论与仿真研究的正确性,为系统的进一步样机制作提供了理论指导。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题背景及研究意义
• 1.2 伺服系统综述
• 1.2.1 直流伺服系统
• 1.2.2 交流伺服系统
• 1.2.3 液压伺服系统
• 1.3 液压伺服系统建模方法综述
• 1.3.1 机理分析法
• 1.3.2 系统辨识
• 1.4 液压伺服系统控制理论综述
• 1.4.1 经典控制理论
• 1.4.2 现代控制理论
• 1.4.3 智能控制理论
• 1.5 论文的主要研究内容及章节安排
• 2 远程多管火箭炮电液位置伺服系统结构及模型
• 2.1 引言
• 2.2 远程多管火箭炮泵控缸电液位置伺服系统结构
• 2.3 泵控缸电液位置伺服系统液压系统结构
• 2.4 泵控缸电液位置伺服系统数学模型
• 2.5 基于SimMechanics和SimHydraulics的系统Simulink模型的搭建
• 2.5.1 基于SimMechanics的机械子系统模型
• 2.5.2 基于SimHydraulics的液压子系统模型
• 2.5.3 泵控缸电液位置伺服系统的Simulink模型
• 2.6 泵控缸电液位置伺服系统非线性及时变性分析
• 2.7 本章小结
• 3 远程多管火箭炮电液位置伺服系统的非线性模型离线辨识
• 3.1 引言
• 3.2 辨识数据的获取
• 3.3 T-S模糊模型辨识
• 3.3.1 模糊逻辑系统
• 3.3.2 T-S辨识
• 3.3.3 T-S模糊模型辨识研究
• 3.4 BP神经网络辨识
• 3.4.1 BP神经网络算法结构
• 3.4.2 BP神经网络训练集的设计
• 3.4.3 BP神经网络算法实现
• 3.4.4 BP神经网络辨识步骤及流程
• 3.4.5 BP神经网络辨识研究
• 3.5 基于遗传优化的BP神经网络辨识
• 3.5.1 遗传算法的基本原理与优点
• 3.5.2 遗传算法的基本流程
• 3.5.3 基于遗传优化的BP神经网络辨识算法实现
• 3.5.4 基于遗传优化的BP神经网络辨识步骤及流程
• 3.5.5 基于遗传优化的BP神经网络辨识研究
• 3.6 本章小结
• 4 远程多管火箭炮电液位置伺服系统神经网络模型参考自适应控制
• 4.1 引言
• 4.2 神经网络模型参考自适应控制器结构
• 4.3 在线辨识器的设计
• 4.3.1 快速BP神经网络在线辨识算法实现
• 4.3.2 快速BP神经网络在线辨识步骤及流程
• 4.3.3 快速BP神经网络在线辨识研究
• 4.4 在线控制器的设计
• 4.5 神经网络模型参考自适应控制仿真研究
• 4.6 本章小结
• 5 远程多管火箭炮电液位置伺服系统自适应模糊滑模变结构控制
• 5.1 引言
• 5.2 滑模变结构控制理论
• 5.2.1 滑模变结构控制基本原理
• 5.2.2 滑动模态的存在和可达性条件
• 5.2.3 滑模运动方程及其稳定性
• 5.2.4 滑模变结构控制的动态品质
• 5.2.5 滑模变结构控制匹配条件及不变性
• 5.3 滑模变结构控制系统的抖振问题
• 5.4 自适应模糊滑模变结构控制系统设计
• 5.4.1 基于自适应模糊系统的等效控制器设计
• 5.4.2 基于边界层厚度模糊调节的切换控制器设计
• 5.4.3 基于控制增益模糊调节的切换控制器设计
• 5.5 自适应模糊滑模变结构控制仿真研究
• 5.5.1 基于边界层厚度模糊调节的自适应模糊滑模控制仿真研究
• 5.5.2 基于控制增益模糊调节的自适应模糊滑模控制仿真研究
• 5.6 本章小结
• 6 试验研究
• 6.1 远程多管火箭炮系统组成
• 6.2 远程多管火箭炮试验系统组成
• 6.2.1 系统硬件组成
• 6.2.2 系统软件设计
• 6.3 试验结果
• 6.4 试验结论
• 7 结束语
• 7.1 全文总结
• 7.2 创新点
• 7.3 工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 发表的论文及完成的科研项目