基于神经网络的惯性平台系统自适应温度控制方法研究

发布时间：2017-07-18 15:12

  本文关键词：基于神经网络的惯性平台系统自适应温度控制方法研究

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【摘要】：惯性平台系统中的陀螺等惯性器件的精度受温度影响很大,惯性平台温控系统直接影响着惯性导航系统的精度,因此对惯性平台系统实行精密的温度控制对于提高整个惯性导航的精度有重要意义。本文通过对某型高精度惯性平台系统内部的传热过程进行分析,针对惯性平台温控系统结构复杂、多耦合的情况,采用基于伪随机数的相关分析法建立了系统的数学仿真模型,针对温控回路中存在非线性环节和负载扰动的情况,采用遗传寻优神经网络系统辨识的方法建立系统的在线预测模型,结合单神经元自适应PSD控制器构成单神经元自适应智能控制器,通过仿真和试验验证该控制方法增强了温控系统的抗干扰能力和鲁棒性。本文的主要研究内容包括以下几个方面:首先分析某型高精度惯性平台系统内部台体和惯性仪表的传热过程,推导出惯性平台温控系统内台体和惯性仪表的加热功率和其温度之间的关系矩阵的结构,为了简化计算和方便仿真分析,通过进一步分析简化关系矩阵的结构形式,通过设计伪随机数,获取了辨识的输入输出数据,采用基于伪随机数的相关分析法辨识关系矩阵的参数,建立了惯性平台温控对象的数学模型。其次从解决温控回路中的非线性、模型复杂度和在线获取过程参数的角度出发,采用神经网络系统辨识的方法建立带有神经网络结构的系统的在线预测模型,为了提高神经网络模型的辨识精度,采用遗传算法优化神经网络初始参数,建立了惯性平台温控系统的在线预测模型,为自适应智能控制方法的应用奠定的基础。最后在传统控制器的基础上,为了提高系统的抗干扰能力和鲁棒性,设计了基于二次型性能指标的单神经元自适应PSD智能控制器,结合前向神经网络在线预测模型构成单神经元自适应智能控制器,通过仿真和试验结果表明,该控制方法提高了惯性平台温控系统的抗干扰能力,改善了平台的温控效果。
【关键词】：惯性平台 温控系统 系统辨识 神经网络
【学位授予单位】：中国航天科技集团公司第一研究院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TJ765;TP183
【目录】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-7
• 1 绪论7-11
• 1.1 课题背景及研究意义7-8
• 1.2 惯性平台系统温度控制方案的国内外研究现状8
• 1.3 神经网络自适应控制的发展8-9
• 1.4 本文研究内容与章节安排9-11
• 1.4.1 本文研究内容9-10
• 1.4.2 章节安排10-11
• 2 惯性平台系统中温控对象建模11-39
• 2.1 问题描述11
• 2.2 惯性平台系统中温控对象11-24
• 2.2.1 惯性平台系统中惯性仪表传热过程11-16
• 2.2.2 惯性平台系统惯性仪表热参数计算16-24
• 2.3 相关分析辨识法参数辨识24-38
• 2.3.1 相关分析辨识法求系统传递函数理论依据24-26
• 2.3.2 伪随机信号设计26-30
• 2.3.3 测温数据预处理30-33
• 2.3.4 辨识结果与检验33-38
• 2.4 本章小结38-39
• 3 遗传寻优神经网络辨识器39-55
• 3.1 问题描述39-40
• 3.2 基于遗传寻优神经网络辨识温控对象40-47
• 3.2.1 神经网络系统辨识原理40-43
• 3.2.2 基于遗传算法优化的神经网络原理43-47
• 3.3 预测模型辨识结果与检验47-54
• 3.3.1 预测模型辨识数据47-48
• 3.3.2 预测模型辨识结果48-52
• 3.3.3 预测模型检测52-54
• 3.4 本章小结54-55
• 4 单神经元自适应智能控制器的设计55-66
• 4.1 问题描述55
• 4.2 单神经元自适应PSD智能控制器设计55-61
• 4.2.1 神经网络自适应PID控制介绍55-57
• 4.2.2 基于二次型性能指标的单神经元自整定PSD控制57-60
• 4.2.3 系统稳定性分析60-61
• 4.3 单神经元自适应智能控制器设计61-62
• 4.4 仿真结果62-65
• 4.5 本章小结65-66
• 5 系统设计与实验验证66-77
• 5.1 全数字温控系统方案设计66-70
• 5.1.1 数字温控系统硬件设计66-69
• 5.1.2 数字温控系统算法设计69-70
• 5.2 试验验证70-76
• 5.3 本章小结76-77
• 结论77-79
• 1 论文工作总结77
• 2 后续工作展望77-79
• 参考文献79-81
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况81-82
• 致谢82-85

【参考文献】

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1 李春香,钟碧良,毛宗源;基于神经网络实现的PID控制器[J];石油化工高等学校学报;1999年02期

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本文编号：558315