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基于补偿滑模神经网络的某炮控系统位置控制
被引量:
2
1
作者
王超
周勇军
+3 位作者
闫守成
周文君
张德磊
唐雄
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期114-122,共9页
针对某炮控系统存在较强的非线性和不确定性特征,提出了基于补偿滑模的自组织神经网络控制策略。引入了补偿滑模面设计方法,构成了自组织神经网络控制器和辅助补偿器。自组织神经网络控制器由Hermite多项式、变结构神经网络和神经元参...
针对某炮控系统存在较强的非线性和不确定性特征,提出了基于补偿滑模的自组织神经网络控制策略。引入了补偿滑模面设计方法,构成了自组织神经网络控制器和辅助补偿器。自组织神经网络控制器由Hermite多项式、变结构神经网络和神经元参数自学习算法构成,其减小了计算复杂度,提高了自适应能力;梯度下降法对神经网络的参数进行自学习,提高了系统的收敛速度;辅助补偿器的引入进一步减小了系统稳态误差,满足了该炮控系统的基本指标要求,保证了系统在Lyapunov意义下的稳定性和鲁棒性。半实物仿真试验表明:该控制策略有效地提高了系统的控制精确度和鲁棒性,减小了外界干扰对系统性能的影响。
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关键词
炮控系统
补偿滑模面
自组织
神经网络
Lyapunov稳定
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职称材料
题名
基于补偿滑模神经网络的某炮控系统位置控制
被引量:
2
1
作者
王超
周勇军
闫守成
周文君
张德磊
唐雄
机构
中国电子科技集团公司第二十八研究所
中国人民解放军
出处
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期114-122,共9页
基金
国家自然科学基金(51305205)
文摘
针对某炮控系统存在较强的非线性和不确定性特征,提出了基于补偿滑模的自组织神经网络控制策略。引入了补偿滑模面设计方法,构成了自组织神经网络控制器和辅助补偿器。自组织神经网络控制器由Hermite多项式、变结构神经网络和神经元参数自学习算法构成,其减小了计算复杂度,提高了自适应能力;梯度下降法对神经网络的参数进行自学习,提高了系统的收敛速度;辅助补偿器的引入进一步减小了系统稳态误差,满足了该炮控系统的基本指标要求,保证了系统在Lyapunov意义下的稳定性和鲁棒性。半实物仿真试验表明:该控制策略有效地提高了系统的控制精确度和鲁棒性,减小了外界干扰对系统性能的影响。
关键词
炮控系统
补偿滑模面
自组织
神经网络
Lyapunov稳定
Keywords
gun control system
complementary sliding modes
self-organizing
neural network
Lyapunov stability
分类号
TP249 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于补偿滑模神经网络的某炮控系统位置控制
王超
周勇军
闫守成
周文君
张德磊
唐雄
《电机与控制学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
2
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