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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
制导炸弹在大空域飞行过程中受到外界干扰和未建模摄动都较大,为了适应较大摄动,采用混合灵敏度方法来设计鲁棒控制器.首先推导了包含S/T/R的广义受控对象的状态空间模型,将混合灵敏度问题化为标准H∞问题.然后针对混合灵敏度问题中如何选取权函数的关键性问题,讨论了权函数选取的一般原则,提出了权函数选取的一般方法,并尝试给出权函数的一般形式.最后采用该方法对制导炸弹滚转通道进行了控制器设计,仿真结果表明:H∞控制器有较好的鲁棒性能,且比传统PID控制有更好的时域性能.  相似文献   

2.
采用改进型BP神经网络与传统PID相结合作为控制器,应用于空空导弹自动驾驶仪的设计中。BP神经网络算法的运用,使得所设计的自动驾驶仪能够针对非线性、时变的气动特性自适应地调整控制参数,利用MATLAB软件对系统进行仿真,给出了相应的仿真结果。实现对PID控制器参数的寻优整定,简化了设计过程。  相似文献   

3.
针对目前制导炸弹命中精度低的问题,首次提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的制导炸弹智能控制系统.该系统不基于数学模型,用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统,依靠专家经验来获取控制信息.规则库是通过分析训练数据,用Levenberg-Marquardt优化方法改进的BP神经网络对训练数据自学习而建立的.通过计算机仿真,该智能控制系统具有精度高、泛化功能强且调整灵活等优点.可以预见,这种智能控制系统在军事上有很好的应用前景.  相似文献   

4.
为增强航空时敏制导炸弹在中制导段的滑翔能力,将极小值原理与自适应进化粒子群算法相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹增程弹道的组合优化设计方法。基于纵向平面内质心运动模型,推导了性能指标泛函及各不等式约束函数。引入Lagrange乘子矢量并建立相应的Hamilton函数实现无约束泛函极值问题的转换,推导出兼顾各优化目标函数的满意优化模型。利用自适应进化粒子群算法对该段增程弹道进行了攻角与弹翼张合档位双设计变量的组合优化。数值仿真算例表明,在满足状态方程约束的条件下,双变量的增程效果比常规单变量控制时显著提高,其优化结果可为制导炸弹弹道规划设计的研究提供一定的理论参考。  相似文献   

5.
由于SINS/GPS制导炸弹俯仰偏航要进行大空域的机动飞行,导致了其作为被控对象的状态方程参数变化剧烈,就要求飞控系统具有更强的适应能力和鲁棒性.因此.设计了基于模型参考变结构控制方法的鲁棒自动驾驶仪,具有良好的瞬态性能和抗参数大范围变化能力强等优点.以某型SlNS/GPS制导炸弹为例.选取典型的气动恶劣条件,进行了按给定制导指令飞行的六自由度全弹道飞行控制仿真,仿真结果表明,该自动驾驶仪能对制导炸弹实现鲁棒自适应控制,为飞控系统设计提供了重要参考.  相似文献   

6.
卫星制导炸弹控制系统计算机仿真   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据制导炸弹控制飞行过程与各个分系统的特性,描述了"惯性/卫星"制导炸弹的工作过程,建立了合理的数学模型,并且通过Matlab/Simulink中嵌入S函数法,设计了一种效率高、建模简单、实现方便的计算机仿真方法.最后,以某型制导炸弹的计算参数为例进行仿真,详细分析了制导炸弹飞行过程中控制系统的工作情况,检验了系统动静态特性,验证了制导炸弹控制器参数设计的合理性;并采用蒙特卡洛法,提出了一种置信度较高的全弹系统的精度打靶仿真方法,以配合小子样飞行试验对系统性能进行评定.为进一步的半实物仿真和全实物飞行试验提供了一些有价值的依据.  相似文献   

7.
针对炸弹的弹体特性和"惯性/卫星"制导的特点,提出了中制导与最优末制导相结合的串联复合制导律。中制导通过程序实时解算最优攻角使炸弹升阻比最大以增加炸弹射程,末制导利用最优控制理论以最小的控制能量来保证足够大的弹着角,从而使得制导炸弹射程和杀伤威力都取得满意效果。并以某型"惯性/卫星"制导炸弹为例进行了仿真计算,仿真结果表明该方法有效可行,为"惯性/卫星"制导炸弹制导和控制系统设计提供了参考。  相似文献   

8.
采用含有惯性项学习算法的BP神经网络代替模糊PID控制器,对同步发电机励磁控制系统进行仿真。仿真结果表明,在系统遭受扰动或突加减载时,所设计的模糊神经网络励磁控制器具有良好的控制效果。  相似文献   

9.
由于制导滑翔弹在不同高度变速飞行过程中,其飞行动力系数随着飞行条件的变化而发生较大变化,呈现严重的非线性,给控制系统的设计带来较大困难。结合模糊控制和PID控制的特点,提出一种基于模糊PID的控制系统设计新方法,并将此方法用于制导滑翔弹稳定回路中,仿真结果表明这种控制器可使系统获得很好的相对稳定性和鲁棒特性,并克服了工程上自动驾驶仪PID控制参数设计中的盲目性。  相似文献   

10.
为了解决传统PID控制器在电动舵机系统设计中难以满足控制要求的问题,首先设计了一种规范化前馈-反馈控制系统,然后利用混沌优化算法和共轭梯度方法相结合的混合优化算法对前馈-反馈控制器参数进行了优化.仿真结果表明:基于混合优化算法的前馈-反馈控制器具有很好的动态和静态性能,增强了系统的稳定性和鲁棒性,降低了学习参数选择的盲目性和对经验的高度依赖性.  相似文献   

11.
针对某同源平衡及定位电液伺服系统,设计了一种用于该系统的模糊分数阶PID控制器。使用模糊规则来调节分数阶PID的参数,提高了分数阶PID控制器的响应速度,增强了分数阶PID鲁棒性。模糊分数阶PID控制器能使系统很快进入稳定状态,比分数阶PID控制器表现出较好的控制性能。通过半实物仿真实验可知模糊分数阶PID控制器在响应速度、超调量及稳定误差等方面均优于分数阶PID控制器,且对外部负载扰动具有较好的鲁棒性。  相似文献   

12.
柴油机模糊控制设计仿真与分析   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对柴油机难以采用常规PID控制的问题,应用模糊控制理论,对柴油机进行了模糊控制器的设计,在建立的模拟仿真系统上,进行了模糊控制下的柴油机的空载自由加速过程的模拟,并与PID控制下相同过程的速度、扭矩、燃油量随时间变化曲线进行了比较和分析。结果表明:与常规PID控制相比,模糊控制的效果满足要求,能解决柴油机的复杂控制问题。  相似文献   

13.
配氧控制是闭式循环柴油机(CCD)系统的关键技术之一,为改善其动态特性,在 PID反馈控制的基础上,设计了基于模糊神经网络(FNNs)模型的前馈控制器,并采用 PID反馈控制输出信号作为网络训练的误差信号,使模糊神经网络逐步具有前馈补偿能力,从而能够有效对负荷扰动进行及时补偿.仿真结果表明,采用FNNs前馈控制器后,可以有效改善氧气控制的动态特性,并且具有快速的学习速度和很强的适应能力.  相似文献   

14.
基于气浮十字梁实验系统的纵向模型,设计了基于跟踪-微分器的非线性PID控制律,加入补偿器克服跟踪-微分器产生的相位延迟,通过与普通PID控制律进行数学仿真和实物实验的比较,验证了所设计的控制算法鲁棒性好而且对噪声有良好的滤波作用,为深入探讨气动-质量矩复合控制奠定了基础。  相似文献   

15.
以参数大范围变化的导弹为研究对象,分别设计PID控制器和模糊控制器,并对PID控制器和模糊控制器组成的稳定回路进行仿真,仿真结果表明,PID控制器不能适应参数大范围的变化,表现为容易产生超调。简单模糊控制器对外界参数具有较好的适应性和鲁棒性,但存在稳态误差,通过采取模糊——积分并联混合,改善了模糊控制的稳态性能,提高了模糊控制的稳态精度。  相似文献   

16.
军用电源充电机是一个多参数、时变的非线性系统,传统的PID控制算法难以在线调节达到优化充电曲线的目的。针对该问题,提出了一种基于模糊和免疫机理的自适应PID控制算法。该算法通过模糊免疫反馈机理对PID控制的比例系数进行实时调整,采用模糊自适应控制器对PID控制的微分、积分时间常数进行在线整定。仿真结果表明,该算法具有响应时间短、超调量小,鲁棒性强等特点,极大地改善了系统的适应能力,达到了优化充电曲线的目的。  相似文献   

17.
PID参数模糊自整定控制器的设计与仿真研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对常规PID控制器不能在线进行参数自整定的问题,结合模糊控制技术,提出了一种 PID参数模糊自整定的方法.运用 Matlab模糊逻辑工具箱进行仿真研究表明,该模糊 PID控制器能迅速消除系统余差,改善普通模糊控制器的性能;既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,保证了调节系统具有良好的动、稳态特性.  相似文献   

18.
王力  彭湧  王永超 《火力与指挥控制》2012,37(4):101-104,108
针对某扫雷犁电液伺服系统这一典型的非线性系统,使用基于减法聚类的模糊神经网络(FNN)自学习算法设计了控制器,其中减法聚类用于确定模糊神经网络的初始结构。在网络的学习过程中,对结论参数采用最小二乘法进行辨识,对前提参数采用误差反传算法进行调整;并使用AMESim软件搭建了扫雷犁的液压系统模型,利用其接口技术实现了与Simulink的联合仿真。实验结果表明模糊神经网络控制器的控制效果要优于传统的PID控制器。  相似文献   

19.
导弹发射装置伺服系统模糊PID控制研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在某型导弹发射装置的伺服系统中,对系统的性能指标要求很高,传统的PID控制往往难以满足要求。以某型导弹发射装置的伺服系统为模型,设计了模糊PID控制器。通过与传统的PID控制器仿真实验对比,可以看出应用模糊PID控制器能够有效提高该伺服系统的动态性能和鲁棒稳定性。  相似文献   

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