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電液仿真轉(zhuǎn)臺控制系統(tǒng)設(shè)計與仿真研究
針對影響三軸電液仿真轉(zhuǎn)臺動、靜態(tài)性能最大的同步驅(qū)動、摩擦和大慣量負載干擾三個問題,采用了模擬人腦基于經(jīng)驗控制的FNN(模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))控制器和基于學習校正的PNN(預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))控制器分別對應(yīng)轉(zhuǎn)臺內(nèi)環(huán)(角速度環(huán))和外環(huán)(角度環(huán))反饋系統(tǒng).FNN同步控制器分為等同和主從同步控制模式,兩種模式相互切換,提高了系統(tǒng)同步性能;PNN摩擦干擾控制器采用了基于雙網(wǎng)絡(luò)模型的NARMA(非線性自回歸滑動平均)預(yù)測模型,具有較強的非線性系統(tǒng)辨識能力,提高了系統(tǒng)抗干擾能力.軟件仿真結(jié)果表明,當轉(zhuǎn)臺外框負載發(fā)生變化或外框兩馬達轉(zhuǎn)速相差較大時,使用PNN-FNN模型的智能控制系統(tǒng)仍具有較高的位置跟蹤精度和動態(tài)性能.
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