某型号坦克交流伺服系统控制策略研究
发布时间：2021-08-15 04:07
坦克是陆地作战的主要突击武器,适合于进攻和掩护。随着反坦克装甲能力和手段的进步,相应地,坦克的作战能力也在高科技的协助下迅速发展和完善。目前,坦克武器的威力已经发挥到极限,因此各国的研究人员都将精力集中在提高坦克的射速和精度上。火控系统是坦克武器的射击和瞄准装置,是有效的进攻部分。为了提高命中率和减少反应时间,火控系统多为半自动型或自动型。炮控系统作为火炮的稳定与操纵系统,是火控系统中重要的组成部分。本文以某型号坦克炮控系统为背景,研究了交流伺服系统的模型辨识和控制策略。论文的主要工作如下：（1）本文利用实验室现有的设备搭建了半实物仿真平台,模拟实际的炮控系统。根据炮控系统的运作方式,进行了控制模块的硬件设计,并按照炮控系统的动静态性能指标选择了电机参数。（2）研究了交流伺服系统的建模方案,将采集的若干组电压—速度作为系统辨识的原始数据。本文首先进行RBF神经网络的系统建模,然后又采用了基于遗传算法优化的RBF神经网络进行建模,最后对两种方案进行比较。（3）针对炮控系统,设计了基于BP神经网络的PID控制器和基于模糊推理的PID控制器。通过MATLAB仿真实验结果表明,基于模糊推理的P...
【文章来源】：南京理工大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
1 绪论
1.1 课题背景
1.2 坦克武器炮控系统简述
1.2.1 坦克武器炮控系统
1.2.2 炮控系统的常用控制方式
1.3 论文的主要内容
2 系统半实物仿真平台组成及硬件设计
2.1 引言
2.2 半实物仿真平台介绍
2.2.1 系统简介
2.2.2 硬件组成
2.2.3 半实物仿真平台的主要技术指标
2.3 本章小结
3 神经网络与遗传算法
3.1 神经网络基础知识
3.1.1 神经元模型
3.1.2 神经网络拓扑结构
3.1.3 神经网络的学习
3.2 RBF神经网络
3.2.1 RBF神经网络的基本知识
3.2.2 RBF神经网络学习算法
3.3 遗传算法
3.3.1 遗传算法基本思想
3.3.2 遗传算法的优势
3.3.3 遗传算法的流程
3.4 本章小结
4 基于GA-RBF的交流伺服系统的建模
4.1 系统辨识的基础
4.1.1 系统辨识的内容
4.1.2 系统辨识的流程
4.2 辨识数据的获取与预处理
4.2.1 输入信号的选取
4.2.2 辨识数据的获取与预处理
4.3 RBF神经网络系统辨识
4.4 GA-RBF神经网络系统辨识
4.4.1 GA-RBF算法的系统辨识方案
4.4.2 GA-RBF算法系统辨识实验与结果
4.5 辨识方案仿真结果比较
4.6 本章小结
5 交流伺服系统控制器设计及性能比较
5.1 基于BP神经网络整定的PID控制
5.1.1 BP神经网络算法
5.1.2 仿真实验及结果分析
5.2 基于模糊推理的参数自整定PID控制
5.2.1 模糊控制器原理
5.2.2 模糊自适应PID控制器设计
5.3 仿真结论
5.4 本章小结
6 结束语
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]等效扰动的炮控系统非线性自适应补偿控制方法[J]. 袁东,马晓军,李立宇,刘涛. 火力与指挥控制. 2011(06)
[2]坦克炮控系统直接自适应控制器设计[J]. 李年裕,王治国,朱志昆. 火力与指挥控制. 2011(04)
[3]交流伺服系统的模糊自适应PID控制研究[J]. 乔维德. 广州番禺职业技术学院学报. 2009(04)
[4]交流永磁同步电机伺服系统模糊PID控制[J]. 孙宁,梁永湖. 机械设计与制造. 2009(11)
[5]重复补偿PID控制在交流伺服系统中应用[J]. 詹习生,张先鹤. 电气传动. 2009(10)
[6]基于干扰观测器的坦克伺服系统滑模变结构控制[J]. 王洪艳,王庆林,左哲,乔继红,夏玉辉. 系统仿真学报. 2009(14)
[7]基于粒子群优化算法的自抗扰控制器设计[J]. 史永丽,侯朝桢,苏海滨. 系统仿真学报. 2008(02)
[8]坦克炮控伺服系统的模糊滑模变结构控制[J]. 冯亮,马晓军,王冬,王加林. 电气传动. 2007(11)
[9]基于自抗扰控制的伺服系统摩擦补偿研究[J]. 史永丽,侯朝桢. 计算机工程与应用. 2007(29)
[10]交流伺服位置系统的数字PID控制[J]. 武新伟,孔庆忠. 机械工程与自动化. 2006(04)
博士论文
[1]远程多管火箭炮电液位置伺服系统辨识与控制策略研究[D]. 高强.南京理工大学 2008
硕士论文
[1]随动系统测试装置模糊控制研究[D]. 宋梁君.南京理工大学 2009
本文编号：3343822
【文章来源】：南京理工大学江苏省 211工程院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
1 绪论
1.1 课题背景
1.2 坦克武器炮控系统简述
1.2.1 坦克武器炮控系统
1.2.2 炮控系统的常用控制方式
1.3 论文的主要内容
2 系统半实物仿真平台组成及硬件设计
2.1 引言
2.2 半实物仿真平台介绍
2.2.1 系统简介
2.2.2 硬件组成
2.2.3 半实物仿真平台的主要技术指标
2.3 本章小结
3 神经网络与遗传算法
3.1 神经网络基础知识
3.1.1 神经元模型
3.1.2 神经网络拓扑结构
3.1.3 神经网络的学习
3.2 RBF神经网络
3.2.1 RBF神经网络的基本知识
3.2.2 RBF神经网络学习算法
3.3 遗传算法
3.3.1 遗传算法基本思想
3.3.2 遗传算法的优势
3.3.3 遗传算法的流程
3.4 本章小结
4 基于GA-RBF的交流伺服系统的建模
4.1 系统辨识的基础
4.1.1 系统辨识的内容
4.1.2 系统辨识的流程
4.2 辨识数据的获取与预处理
4.2.1 输入信号的选取
4.2.2 辨识数据的获取与预处理
4.3 RBF神经网络系统辨识
4.4 GA-RBF神经网络系统辨识
4.4.1 GA-RBF算法的系统辨识方案
4.4.2 GA-RBF算法系统辨识实验与结果
4.5 辨识方案仿真结果比较
4.6 本章小结
5 交流伺服系统控制器设计及性能比较
5.1 基于BP神经网络整定的PID控制
5.1.1 BP神经网络算法
5.1.2 仿真实验及结果分析
5.2 基于模糊推理的参数自整定PID控制
5.2.1 模糊控制器原理
5.2.2 模糊自适应PID控制器设计
5.3 仿真结论
5.4 本章小结
6 结束语
致谢
参考文献
附录
【参考文献】：
期刊论文
[1]等效扰动的炮控系统非线性自适应补偿控制方法[J]. 袁东,马晓军,李立宇,刘涛. 火力与指挥控制. 2011(06)
[2]坦克炮控系统直接自适应控制器设计[J]. 李年裕,王治国,朱志昆. 火力与指挥控制. 2011(04)
[3]交流伺服系统的模糊自适应PID控制研究[J]. 乔维德. 广州番禺职业技术学院学报. 2009(04)
[4]交流永磁同步电机伺服系统模糊PID控制[J]. 孙宁,梁永湖. 机械设计与制造. 2009(11)
[5]重复补偿PID控制在交流伺服系统中应用[J]. 詹习生,张先鹤. 电气传动. 2009(10)
[6]基于干扰观测器的坦克伺服系统滑模变结构控制[J]. 王洪艳,王庆林,左哲,乔继红,夏玉辉. 系统仿真学报. 2009(14)
[7]基于粒子群优化算法的自抗扰控制器设计[J]. 史永丽,侯朝桢,苏海滨. 系统仿真学报. 2008(02)
[8]坦克炮控伺服系统的模糊滑模变结构控制[J]. 冯亮,马晓军,王冬,王加林. 电气传动. 2007(11)
[9]基于自抗扰控制的伺服系统摩擦补偿研究[J]. 史永丽,侯朝桢. 计算机工程与应用. 2007(29)
[10]交流伺服位置系统的数字PID控制[J]. 武新伟,孔庆忠. 机械工程与自动化. 2006(04)
博士论文
[1]远程多管火箭炮电液位置伺服系统辨识与控制策略研究[D]. 高强.南京理工大学 2008
硕士论文
[1]随动系统测试装置模糊控制研究[D]. 宋梁君.南京理工大学 2009
本文编号：3343822
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jingguansheji/3343822.html
