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陀螺稳定平台神经网络滑模变结构控制  
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【英文篇名】 Neural Network Sliding Mode Variable Structure Control for Gyro Stabilized Platform
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 鲁延娟; 李明秋;
【英文作者】 LU Yan-juan; LI Ming-qiu; Changchun University of Science and Technology;
【作者单位】 长春理工大学;
【文献出处】 电光与控制 , Electronics Optics & Control, 编辑部邮箱 2018年 10期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 陀螺稳定平台; 速度稳定环; 滑模变结构; RBF神经网络;
【英文关键词】 gyro stabilization platform; velocity stabilization ring; sliding mode variable structure; RBF neural network;
【摘要】 主要针对陀螺稳定平台的单轴控制系统的快速性和鲁棒性进行研究。采用滑模变结构与神经网络结合的方法对陀螺稳定平台进行控制。由于传统滑模变结构方法的模型估计不准确,会导致抖振问题。提出了采用RBF神经网络逼近模型未知部分的神经网络滑模变结构控制方法。实验证明,采用该方法可以有效提高系统的快速性和鲁棒性。针对陀螺稳定平台单轴控制系统,该方法对角位置跟踪的时间为0.3 s,角速度跟踪时间为0.6 s。其中,角位置跟踪的最大误差为0.007 3,且在1 s时,误差收敛到零的一个邻域内。
【英文摘要】 This paper mainly studies the speed and robustness of the single-axis control system of the gyro stabilized platform.The sliding-mode variable structure is combined with neural network for controlling the gyro stabilized platform.Aiming at the chattering problem of traditional sliding mode variable structure method due to inaccurate model estimation, a neural network sliding mode variable structure control method is proposed using RBF neural network to approximate the unknown part of the model.Experiments s...
【更新日期】 2018-11-08
【分类号】 TP273;TP183
【正文快照】 0引言陀螺稳定平台是一种安装在运动载体上的光电跟踪装置,能够对运动载体所受的扰动进行隔离,并保持平台稳定[1]。在实际应用中,陀螺稳定平台多用于飞机、导弹等场合,这些应用场合决定了陀螺稳定平台应具有很高的快速性和鲁棒性。目前,实际应用的陀螺稳定平台控制系统多采用PI

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