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文檔簡介
1、導引頭系統(tǒng)是一類高精度的伺服系統(tǒng),由于受外界環(huán)境等諸多不確定因素的影響,伺服機構的參數會發(fā)生變化,從而造成整個系統(tǒng)的性能下降。本文將針對導引頭系統(tǒng)提出一種離線檢測和模型修正的方法。
本文首先對兩軸穩(wěn)定平臺進行了動力學分析,結合機電控制理論建立了系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型。然后根據此模型,簡要分析了模型中參數變化對系統(tǒng)的影響。由于變化后的模型是未知的,因此本文將通過系統(tǒng)辨識技術建立系統(tǒng)的精確模型。辨識主要包括算法設計和實驗仿真兩部分:(
2、1)文中提出采用動態(tài)模糊神經網絡(DFNN)模型對導引頭系統(tǒng)進行辨識,分析了DFNN的結構、數學描述和具體的學習算法。文中引入EKF算法調整前提參數,采用線性最小二乘算法更新結論參數,對參數的學習算法進行了改進。(2)文中基于單軸轉臺搭建了相應的測試系統(tǒng),完成了系統(tǒng)的測試實驗。然后分別采用DFNN和改進的DFNN進行了辨識仿真實驗,結果表明:與基本的DFNN相比,改進的DFNN總體性能有所提高。辨識獲得的模型可以近似描述導引頭系統(tǒng)的非線
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