某型号坦克交流伺服系统控制策略研究论文(PDF 70页)

摘要⋯⋯⋯⋯．】[
Abstract⋯⋯⋯⋯II
目录⋯⋯⋯III
1绪论⋯⋯⋯⋯．．1
1．1 课题背景⋯⋯⋯⋯一1
1．2坦克武器炮控系统简述⋯⋯⋯一2
1．2．1坦克武器炮控系统⋯⋯⋯2
1．2．2炮控系统的常用控制方式3
1．3论文的主要内容⋯一5
2系统半实物仿真平台组成及硬件设计．6
2．1 弓I言⋯⋯6
2．2半实物仿真平台介绍6
2．2．1系统简介⋯⋯～6
2．2．2硬件组成⋯⋯7
2．2．3半实物仿真平台的主要技术指标⋯．．13
2．3本章小结⋯⋯⋯⋯．14
3神经网络与遗传算法⋯15
3．1神经网络基础知识15
3．1．1神经元模型一15
3．1．2神经网络拓扑结构⋯⋯．．16
3．1．3神经网络的学习⋯⋯⋯一17
3．2 RBF神经网络⋯⋯17
3．2．1 RBF神经网络的基本知识⋯⋯⋯⋯．1 8
3．2．2 RBF神经网络学习算法．18
3．3遗传算法⋯⋯⋯⋯20
3．3．1遗传算法基本思想⋯⋯⋯20
3．3．2遗传算法的优势⋯⋯⋯一20
3．3．3遗传算法的流程⋯⋯⋯．．21
3．4本章小结⋯⋯⋯⋯22
111
目录硕士论文
4基于GA．RBF的交流伺服系统的建模⋯⋯⋯⋯．23
4．1系统辨识的基础⋯23
4．1．1系统辨识的内容⋯⋯⋯一23
4．1．2系统辨识的流程⋯⋯⋯一24
4．2辨识数据的获取与预处理⋯⋯24
4．2．1输入信号的选取⋯⋯⋯一24
4．2．2辨识数据的获取与预处理⋯⋯⋯⋯．．26
4．3 RBF神经网络系统辨识⋯⋯⋯28
4．4 GA．RBF神经网络系统辨识⋯29
4．4．1 GA．RBF算法的系统辨识方案⋯⋯．．30
4．4．2 GA．RBF算法系统辨识实验与结果一35
4．5辨识方案仿真结果比较⋯⋯⋯36
4．6本章小结⋯⋯．．．⋯．37
5交流伺服系统控制器设计及性能比较⋯⋯⋯⋯．38
5．1 基于BP神经网络整定的PID控制⋯⋯⋯40
5．1．1 BP神经网络算法⋯⋯⋯40
5．1．2仿真实验及结果分析⋯一42
5．2基于模糊推理的参数自整定PID控制⋯⋯46
5．2．1模糊控制器原理⋯⋯⋯一46
5．2．2模糊自适应PID控制器设计⋯⋯⋯⋯47
5．3仿真结论⋯⋯⋯⋯56
5．4本章小结56
6结束语⋯⋯⋯⋯58
致谢⋯⋯⋯．59
参考文献⋯⋯⋯60
附录⋯⋯⋯．63
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