基于FOISMC+ESO的PMSM调速系统控制策略研究

针对永磁同步电机炮控系统存在时变、非线性、强耦合等特征,结合分数阶微积分及滑模变结构理论,提出了一种新型分数阶积分滑模控制策略。为解决传统趋近律收敛时间过长和滑模控制的抖振等问题,提出了一种具有快速收敛的新型双幂次趋近律,并给出了收敛时间证明。鉴于炮控系统负载变化大且扰动无法正确测量的问题,结合扩张状态观测器理论,设计了一种基于扩张观测器的扰动补偿方法,将扰动观测量以前馈的形式引入控制器以提高控制系统的鲁棒性。数值仿真实验结果表明了该控制策略的有效性。     

基于AFSMC的某非平衡身管随动控制研究

针对坦克炮控系统的火炮身管精确定位和平衡问题,提出了一种基于自适应模糊滑模变结构(AFSMC)的控制方法。鉴于炮控身管平衡的系统模型中存在某些不确定性的参数,采用自适应模糊系统逼近该参数。通过仿真表明,该控制策略能有效地提高系统的抗干扰能力,较好地解决了滑模变结构控制固有的抖振问题,并大大提高了电液伺服系统的跟踪性能,使系统具有良好的鲁棒性。     

基于模糊神经网络的储运发箱吊装PID控制

针对火箭炮储运发箱自动吊装系统中存在的非线性因素,如电液伺服系统中存在的摩擦和间隙以及吊装过程中受到的扰动,传统PID控制难以实现高精度控制。对自动吊装系统中的各部件建模,提出一种通过模糊神经网络整定PID参数的控制方法。将偏差、偏差变化量和偏差累计量作为输入,利用RBF神经网络优化模糊规则,对PID的3个参数:K_p、K_i、K_d进行整定。根据仿真结果,采用RBF模糊神经网络调整后,能有效提高抗干扰能力和吊装的定位精度。