【摘 要】
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由大跨度悬索拖动以实现馈源舱精确定位的大射电望远镜馈源支撑系统是一项创新性设计.能否实现馈源舱空间位姿的精确定位,控制策略的选择将起到关键性的作用.该文首先建立了
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由大跨度悬索拖动以实现馈源舱精确定位的大射电望远镜馈源支撑系统是一项创新性设计.能否实现馈源舱空间位姿的精确定位,控制策略的选择将起到关键性的作用.该文首先建立了大射电望远镜舱索系统的非线性稳态模型,给出了馈源舱天文观测轨迹的规划,并将二者联立解算出了馈源舱空间位姿与拖动悬索索长的一一对应关系,将馈源舱的位姿控制转化为了基于索长的控制.结合舱索系统大滞后、非线性以及多输入多输出的结构特点,在阅读了大量参考文献的基础上,提出了一种神经网络预测控制方法.神经网络预测控制器的设计分为两部分,即神经网络预测辨识器和神经网络优化控制器.该文建立的神经网络预测辨识器具有迭代步数少、收敛速度快、占用内存小、泛化性能好的特点.该文改进后的神经网络优化控制器结合了神经网络预测控制和神经网络逆动态控制的优点,训练时间大大加快.仿真实验表明了该文所设计的控制器的合理性和一定的抗干扰能力.
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