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题名基于模糊理论的链式弹仓自适应滑模控制
被引量：1
- 1
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作者
韩乃玉
李志刚
岳才成
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机构
南京理工大学机械工程学院
中国北方工业有限公司军贸技术研究院
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出处
《火炮发射与控制学报》
北大核心
2020年第3期63-67,共5页
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文摘
针对链式弹仓系统的精准位置控制问题,提出了一种模糊自适应滑模位置控制方法。该方法通过设计合理的模糊规则,构造模糊系统以逼近弹仓系统模型中存在的未知非线性函数;设计的切换增益自适应律不仅保证了系统的鲁棒性,而且削弱了抖振,改善了弹仓系统的运动性能。在存在随机扰动的情况下,采用所设计的控制器对弹仓系统进行仿真控制,仿真结果表明该算法不仅具有较强的抗干扰能力而且具有较高的位置跟踪精度。
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关键词
模糊滑模控制系统
自适应律
链式弹仓系统
鲁棒性
抖振
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Keywords
fuzzy sliding mode control system
adaptive law
chain magazine system
robustness
chattering
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名弹丸协调臂的RBF神经网络自适应滑模控制
被引量：1
- 2
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作者
骆继发
李志刚
岳才成
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机构
南京理工大学机械工程学院
中国北方工业有限公司军贸技术研究院
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出处
《机械与电子》
2019年第11期58-62,共5页
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文摘
针对某大口径火炮弹丸协调臂电液伺服系统的位置控制问题,提出一种基于神经网络最小参数学习法的RBF网络自适应滑模控制方法。结合RBF神经网络具有局部逼近特性和神经网络最小参数学习法调节简单的优点,以电液伺服系统的状态为神经网络的输入,通过选取合适的参数,以神经网络的输出逼近系统的未知理想控制律。引入鲁棒项,保证控制策略的稳定性,并采用非线性函数调整反馈项参数的变化,保证收敛速度。仿真结果表明:控制算法在系统参数大范围变化的情况下能够保证弹丸协调臂的运动精度,并具有较好的鲁棒性。
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关键词
弹丸协调臂
电液伺服系统
RBF神经网络
最小参数学习法
滑模控制
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Keywords
he projectile coordination arm
electro-hydraulic servo system
RBF neural network
minimum parameter learning method
sliding mode control
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名弹仓的模糊自适应滑模控制
- 3
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作者
韩乃玉
李志刚
岳才成
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机构
南京理工大学机械工程学院
中国北方工业有限公司军贸技术研究院
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出处
《机械与电子》
2019年第2期62-66,77,共6页
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文摘
针对系统模型参数未知且负载大范围变化的链式弹仓的位置控制问题,提出了一种FASMC算法。根据模糊系统的万能逼近理论,针对弹仓系统输入设计模糊集、构造模糊系统,最后以模糊系统的输出来逼近弹仓系统的未知理想控制律。该算法不以系统模型为基础设计了理想的滑模控制律,所以具有较好的鲁棒性。在逼近过程中,为进一步的改善控制效果提高系统鲁棒性,针对模糊系统可调参数构造合适的自适应控制律,实现参数的在线自适应调整;最后引入自适应滑模切换控制律补偿模糊系统的逼近误差,保证了滑模条件。在空载、半载和满载三种情况下的仿真结果表明,提出的模糊自适应滑模控制算法不仅能够有效逼近弹仓系统模型的理想控制律且具有较好的控制精度。
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关键词
模糊逼近系统
滑模控制
自适应算法
链式弹仓
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Keywords
fuzzy approximation system
sliding mode control
adaptive algorithm
chain magazine
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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