三轴转台控制系统的研究

发布时间：2017-06-06 16:28

  本文关键词：三轴转台控制系统的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着航空航天事业的发展、惯导系统地位不断提升,同样对惯性元件精度的要求也逐渐变高。与此同时,作为惯性元件的测试平台,转台精度也日益提高。本文主要以三轴转台为研究对象,针对存在耦合的数学模型,提出三轴转台的解耦方法,并在解耦的基础上对三轴转台控制算法及相关性能进行探究。首先建立三轴转台的数学模型。建立无刷电机数学模型并得到电机系统简化形式。分别推算内、中、外各自框架的单独模型,并利用力矩的相互作用为枢纽,将内、中、外框架的数学模型联系在一起,得到三轴转台存在动力学耦合的综合状态方程,并对转台模型进行仿真,验证框架间耦合的存在性。通过静态辨识方法分别进行主对角线辨识和定位角辨识,并得到转台惯量矩阵。之后对非线性反馈解耦和基于李导数解耦算法进行推导研究,并针对前一种解耦方法进行仿真,验证解耦算法的有效性。然后对时变滑模变结构控制进行研究。针对干扰对转台性能影响问题,设计了时变滑模控制器,且进行了收敛性证明。之后比较了时变滑模与传统滑模对系统性能的影响以及在消除抖振方面作用。为进一步比较时变滑模与传统滑模对系统跟踪性能影响,采用阶跃信号与正弦信号下进行仿真验证。最后对时变滑模控制算法进行优化,研究迭代学习控制和神经网络在系统中的优化作用。在起始周期振荡阶段,系统采用迭代控制,使系统误差不断减小,且收敛;当误差满足一个极小值时,停止迭代控制,切换到滑模控制。虽然迭代学习控制在轨迹跟踪上具有较好的效果,但其存在明显的缺点是学习速度慢、迭代次数多等。随后,引入神经网络算法,利用神经网络的优点来对迭代学习律增益进行改善,将在线学习,在线控制和改善系统性能有效结合在一起。
【关键词】：三轴转台 解耦算法 时变滑模 迭代控制 RBF网络
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V262.36;TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题来源及研究的背景和意义9-10
• 1.1.1 课题的来源9
• 1.1.2 课题研究的背景和意义9-10
• 1.2 国内外转台的研究现状及分析10-11
• 1.2.1 国外研究现状10-11
• 1.2.2 国内研究现状11
• 1.3 国内外文献综述的简析11-13
• 1.4 主要研究内容13-15
• 第2章 三轴转台模型的建立15-35
• 2.1 引言15
• 2.2 三轴转台原理及电机模型15-18
• 2.2.1 三轴转台系统控制原理15-16
• 2.2.2 无刷电机建模16-17
• 2.2.3 电机系统的简化形式17-18
• 2.3 三个框架的动力学建模18-31
• 2.3.1 内框架的动力学建模20-23
• 2.3.2 中框架的动力学建模23-25
• 2.3.3 外框架的动力学建模25-27
• 2.3.4 三个框架的状态方程综合27-31
• 2.4 三个框架的动力学模型仿真31-33
• 2.5 本章小结33-35
• 第3章 框架参数的辨识与系统的解耦35-51
• 3.1 引言35
• 3.2 框架参数的确定35-40
• 3.2.1 主对角线参数辨识36-38
• 3.2.2 非对角线参数辨识38-40
• 3.3 三轴转台的解耦40-49
• 3.3.1 非线性反馈解耦40-42
• 3.3.2 基于李导数的解耦42-49
• 3.4 本章小结49-51
• 第4章 三轴转台时变滑模变结构控制51-64
• 4.1 引言51
• 4.2 转台系统的干扰因素51-53
• 4.3 滑模变结构控制基本概念53
• 4.4 滑模变结构控制原理53-55
• 4.4.1 等效控制54
• 4.4.2 切换控制54-55
• 4.5 时变滑模控制器设计55-58
• 4.5.1 三轴转台系统时变滑模控制器设计55-56
• 4.5.2 控制律收敛性证明56-58
• 4.6 仿真结果及分析58-62
• 4.7 本章小结62-64
• 第5章 时变滑模变结构控制的优化64-72
• 5.1 引言64
• 5.2 迭代学习控制基本描述64-65
• 5.3 基于迭代学习的滑模控制系统设计65-67
• 5.4 仿真结果及分析67-68
• 5.5 神经网络优化的迭代算法68-71
• 5.6 本章小结71-72
• 结论72-73
• 参考文献73-78
• 致谢78

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