船載天線穩(wěn)瞄平臺穩(wěn)定與跟蹤控制技術(shù)的研究.pdf

1、艦船由于受到航向變化、海浪沖擊、海風等影響而使載體平臺發(fā)生擾動，基于載體平臺上搭載的的天線因船體運動出現(xiàn)天線瞄準線晃動，從而無法保證對運動目標的高精度跟蹤和控制。穩(wěn)瞄平臺能及時隔離載體運動引起的擾動，不斷測量平臺姿態(tài)和位置的變化，保證平臺相對慣性空間穩(wěn)定，使得在海上運動中基于載體的設(shè)備能夠精確跟蹤運動目標，是艦載、車載等武器的重要組成部分。隨著穩(wěn)瞄平臺響應(yīng)速度和控制精度的提高，傳統(tǒng)控制方法無法滿足一系列控制要求，自適應(yīng)逆控制將被控對象的

2、逆作為控制器進行開環(huán)控制，可避免由引入的反饋引起的系統(tǒng)不穩(wěn)定的現(xiàn)象，而將控制系統(tǒng)的動態(tài)特性控制和擾動消除控制分開獨立完成是自適應(yīng)逆控制最顯著的特性，本課題將用自適應(yīng)逆控制的方法來提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度和穩(wěn)定跟蹤精度，其主要研究成果如下：
　　論文首先簡要介紹了穩(wěn)瞄平臺控制系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，并從船載天線穩(wěn)瞄平臺的機械電氣結(jié)構(gòu)和動態(tài)數(shù)學建模上進行了分析，推導(dǎo)了穩(wěn)瞄平臺隔離船體角運動的數(shù)學方程，就穩(wěn)瞄平臺的控制策略研究現(xiàn)狀進行了分析，提出用自

3、適應(yīng)逆控制來提高系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)能力及穩(wěn)定性。
　　其次論述了自適應(yīng)逆控制的基本原理、自適應(yīng)逆控制建模理論以及函數(shù)連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Functional Link Neural Network，F(xiàn)LNN)，并在FLNN的基礎(chǔ)上，利用時延關(guān)聯(lián)性構(gòu)造一種動態(tài) FLNN，并提出用動態(tài) FLNN來實現(xiàn)自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)對象、逆對象的同時在線建模結(jié)構(gòu)和逆控制器的離線建模結(jié)構(gòu)，來完成船載天線穩(wěn)瞄平臺自適應(yīng)逆控制動態(tài)系統(tǒng)的對象模型、逆對象模型及控制器的

4、辨識。
　　再次將辨識看作是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的優(yōu)化，可用粒子群優(yōu)化算法來尋優(yōu)，但粒子群優(yōu)化算法易陷入局部最優(yōu)解和后期收斂慢的缺點會影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的尋優(yōu)，進而降低模型辨識精度，并針對混沌初始化對收斂種群結(jié)構(gòu)的破壞性，本文提出了基于變參數(shù)混沌粒子群優(yōu)化算法的動態(tài)函數(shù)連接型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)辨識方法，利用李雅普諾夫定理對函數(shù)連接型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)逆控制的穩(wěn)定性進行了詳細的分析，保證其收斂，最后對基于動態(tài) FLNN的自適應(yīng)逆控制系統(tǒng)辨