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基于RBF网络的滑模变结构控制在无刷直流电机伺服系统中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
安树 《军械工程学院学报》2010,22(2):61-64
无刷直流电动机的参数强耦合、高度非线性特性增加了对其速度控制的难度,针对这一特点,设计了一种神经网络滑模变结构速度控制器。将无刷直流电机速度伺服系统分成名义模型和不确定模型,采用状态反馈方法对名义模型进行控制,以RBF神经网络为滑模动态补偿器对不确定系统进行控制。该方法不仪具有变结构控制的抗参数摄动、抗干扰以及速度快等优点,神经网络控制的加入还有效地减弱了单纯滑模变结构控制所带来的“抖振”现象。Matlab仿真结果表明,该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。 相似文献
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为了解决拦截器导引头采用侧窗制导的问题,给出了拦截器的轨道拦截运动方程.针对需要保持侧窗视线角稳定的要求,根据以视线角和视线角速度为变量的状态方程,采用了自适应滑模变结构控制的制导律,并根据拦截器轨控发动机和拦截器运动学的数学模型进行了仿真,得到了较好的拦截效果,验证了制导律的正确性. 相似文献
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针对交会对接逼近段追踪器的姿态控制问题,采用反馈线性化理论推导了非线性姿态动力学方程的相变量模型.基于导出的姿控模型,引入模型误差和随机噪声,结合终端滑模控制理论,给出了能够在有限时间内完成姿态跟踪,并使状态跟踪误差收敛的控制律的设计方法.对具有扰动项的系统,仿真结果仍能满足交会任务对时间的要求,且姿态角跟踪误差趋于0,说明控制律对相变量系统的姿态跟踪控制具有较好的鲁棒性. 相似文献
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基于变结构控制的反鱼雷武器导引律 总被引:1,自引:0,他引:1
未来战争中,智能鱼雷对水面舰艇的威胁越来越严重。因此,针对鱼雷的硬杀伤武器(ATT)成为国际上研究的热点。根据对ATT武器的导引方式的研究,结合滑模变结构控制理论,推导出一种以航向角为控制律的导引方式。该控制律克服了基于角速率导引方式的缺点,可适用于主动和被动检测,保证了ATT武器在数据率较低且不固定的情况下,仍能够以较高精度命中目标,因而能更好地适应水中导引的特点。当来袭鱼雷存在机动时,利用主动导引方式,也可以获得较好的拦截效果。仿真表明,该导引律鲁棒性强,攻击弹道平滑,对来袭鱼雷有较高的命中精度。 相似文献
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针对飞行器跟踪预设轨迹的问题,提出非奇异快速终端滑模和角度约束的轨迹跟踪制导律。通过引入虚拟目标点,提出参考轨迹曲率半径的期望视线角约束条件,建立带有视线角约束并考虑自动驾驶仪动态特性的轨迹跟踪数学模型。为了保证在有限时间内跟踪预设轨迹并避免出现奇异问题,采用快速非奇异终端滑模和动态面控制方法进行制导律设计。推导出视线角误差和轨迹跟踪误差之间的数学关系,并利用Lyapunov稳定性准则证明轨迹跟踪误差最终有界任意小。与弹道成型轨迹跟踪制导律进行仿真对比,仿真结果表明所提出的制导律具有良好的跟踪性能及鲁棒性。 相似文献
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