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提出了一种差分多普勒信息在目标速度估计中的应用方法,并给出了具体的算法。对差分多普勒信息应用于目标速度估计中的精度进行了理论分析,通过Monte carlo仿真对提出的算法进行了验证。仿真结果表明,利用差分多普勒信息能够有效地提高对目标速度的估计精度,并且对目标机动段也能够取得很好的速度估计精度。 相似文献
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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