基于神经网络的车载平台自动调平控制系统的研究

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车载平台自动调平控制系统目前广泛的应用于工程及军事领域当中,随着车载设备对平台水平精度、调平速度要求的不断提高,对车载平台调平系统的研究也一直在进行当中;影响调平性能的因素主要有两个:其一,平台支撑腿的跟踪性能;其二,平台结构及调平方法。本文从这两个方面出发对平台调平系统进行研究,旨在提高调平速度及调平精度。首先,介绍分析了目前调平系统的发展状况,并对各种平台结构进行了对比,确定了平台的支撑结构以及驱动方式。对平台的姿态位置进行了研究,得到了调平系统具有耦合特性的结论。并对几种不同的调平方法进行了分析比较,最终确定本系统采用最高点不动追逐式调平法。其次,本文建立了系统的静力学模型,得到了水平倾角与支撑腿受力的关系;对平台支撑系统进行了设计,包括对永磁同步电机伺服系统和传动系统的设计,并在此基础上建立了调平系统的模型;采用经典PID控制方法对调平系统进行控制,由仿真结果可以看出系统存在耦合且调平速度慢。针对系统的多变量、耦合特性,提出了采用PID神经网络对调平系统进行控制的方案,仿真结果表明PID神经网络控制较经典PID控制有较强的解耦能力,且调平速度大幅度提升。最后,为了进一步的提升调平系统的综合性能,采用改进PSO算法对PID神经网络权值进行优化,仿真结果表明经优化后的PID神经网络具有较好的控制效果,调平系统的调平精度及调平速度均有较明显的提升,确定了此方法的有效性。
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