基于BP神经网络的电动舵机动态加载控制方法研究

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本文针对电动舵机动态加载系统的控制策略进行了研究与设计。 论文首先建立了加载系统的数学模型,并在单通道加载模型的基础上分析了加载系统的动态特性。加载系统最为关键也最难解决的问题就是如何减小强位置干扰,这也是评价加载系统品质的一个重要指标,因此如何设计控制策略来减小强位置干扰是一个很关键的因素。 论文阐述了强位置干扰产生的机理,分析了影响位置干扰的因素,并采用前馈补偿原理对其进行了前馈补偿,从根本上来减小位置干扰的影响。利用Matlab软件对采用前馈补偿原理来消除强位置干扰的影响做了数字仿真,仿真结果表明采用的控制策略是可行的。理论上采用前馈补偿方法可消除位置干扰,但补偿器中的高阶微分在物理上难以实现。另外,电液伺服系统的非线性、参数不确定性因素也使得该控制方法的实际效果变差,难以达到较高的设计要求。 针对传统控制方法的缺陷,将经典控制理论与BP神经网络相结合,提出一种基于BP神经网络的最优控制策略,并证明该闭环系统具有渐近稳定性。将该控制策略应用于电液伺服加载系统,仿真表明该控制策略是有效的,控制系统动态性能比纯经典控制有了明显改善,对系统非线性和参数不确定性有较强的自适应性。 论文最后给出了系统各项性能指标的测试方法、测试结果以及测试结论,测试结果表明系统能够满足设计指标要求。
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