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液压飞行仿真转台外框FNN控制器设计及仿真

王锴 王占林 裘丽华 付永领

王锴, 王占林, 裘丽华, 等 . 液压飞行仿真转台外框FNN控制器设计及仿真[J]. 北京航空航天大学学报, 2006, 32(05): 571-574.
引用本文: 王锴, 王占林, 裘丽华, 等 . 液压飞行仿真转台外框FNN控制器设计及仿真[J]. 北京航空航天大学学报, 2006, 32(05): 571-574.
Wang Kai, Wang Zhanlin, Qiu Lihua, et al. Hydraulic simulator outer gimbal FNN controller design and simulation[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2006, 32(05): 571-574. (in Chinese)
Citation: Wang Kai, Wang Zhanlin, Qiu Lihua, et al. Hydraulic simulator outer gimbal FNN controller design and simulation[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2006, 32(05): 571-574. (in Chinese)

液压飞行仿真转台外框FNN控制器设计及仿真

详细信息
  • 中图分类号: TP 183; V 249.122

Hydraulic simulator outer gimbal FNN controller design and simulation

  • 摘要: 以液压转台外框为控制对象,根据模糊控制理论,设计出直接自适应模糊控制器(DAFC,Direct Adaptive Fuzzy Controller)和同步模糊控制器(SFC,Synchronizing Fuzzy Controller)来解决外框负载干扰和双液压马达同步驱动这2个影响转台控制性能的主要问题;其中直接自适应模糊控制器还与PID控制器一起组成并行控制系统来抑制系统静态误差和动态干扰.针对模糊控制器自学习能力较差等缺陷,在模糊控制的基础上,根据模糊神经网络(FNN,Fuzzy Neural Net)模型设计出多输入多输出(MIMO,Multi-Input Multi-Output)的FNN控制器.软件仿真结果表明,当转台外框负载发生变化或外框两马达转速相差较大时,使用FNN模型的智能控制系统仍具有较高的位置跟踪精度和动态性能.

     

  • [1] 王旭永.三轴转台外框电液位置伺服系统低速运动的研究 .哈尔滨:哈尔滨工业大学 电学院,1993 Wang Xuyoung. Research on low speed motion of electrohydraulic position servo system applied to the three-axis simulator outer gimbal .Harbin:Harbin Institute of Technology,School of Electromechanical Engineering,1993(in Chinese) [2] 付永领.三轴转台中框架双电液伺服马达同步驱动的研究 .哈尔滨:哈尔滨工业大学 电学院,1993 Fu Yongling.Research on dual electrohydraulic servo motors synchronizing drive of three-axis simulator middle gimbal . Harbin:Harbin Institute of Technology,School of Electromechanical Engineering,1993(in Chinese) [3] Tomizuka M, Hu J S, Chiu T C, et al. Synchronization of two motion control axes under adaptive feedforward control[J].Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, Transactions of the ASME,1992,114(2):196-203 [4] 李洪仁.液压控制系统[M].北京:国防工业出版社,1990:111-113 Li Hongren.Hydraulic control system[M].Beijing:National Defense Industry Press,1990:111-113(in Chinese) [5] 张友旺,桂卫华.基于自适应模糊神经网络的摩擦力分部补偿算法[J].控制与决策,2005,20(3):357-359 Zhang Youwang, Gui Weihua. Partition compensation for friction based on adaptive fuzzy neural network[J].Control and Decision,2005,20(3):357-359(in Chinese) [6] Schilling R J, Carroll J J. Approximation of nonlinear systems with radial basis function neural networks [J].IEEE Transactions on Neural Networks,2001,12(1):1-15
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-05-17
  • 网络出版日期:  2006-05-31

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