導引頭修模技術(shù)研究.pdf

1、導引頭系統(tǒng)是一類高精度的伺服系統(tǒng)，由于受外界環(huán)境等諸多不確定因素的影響，伺服機構(gòu)的參數(shù)會發(fā)生變化，從而造成整個系統(tǒng)的性能下降。本文將針對導引頭系統(tǒng)提出一種離線檢測和模型修正的方法。
　　本文首先對兩軸穩(wěn)定平臺進行了動力學分析，結(jié)合機電控制理論建立了系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型。然后根據(jù)此模型，簡要分析了模型中參數(shù)變化對系統(tǒng)的影響。由于變化后的模型是未知的，因此本文將通過系統(tǒng)辨識技術(shù)建立系統(tǒng)的精確模型。辨識主要包括算法設(shè)計和實驗仿真兩部分：(

2、1)文中提出采用動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DFNN)模型對導引頭系統(tǒng)進行辨識，分析了DFNN的結(jié)構(gòu)、數(shù)學描述和具體的學習算法。文中引入EKF算法調(diào)整前提參數(shù)，采用線性最小二乘算法更新結(jié)論參數(shù)，對參數(shù)的學習算法進行了改進。(2)文中基于單軸轉(zhuǎn)臺搭建了相應的測試系統(tǒng)，完成了系統(tǒng)的測試實驗。然后分別采用DFNN和改進的DFNN進行了辨識仿真實驗，結(jié)果表明：與基本的DFNN相比，改進的DFNN總體性能有所提高。辨識獲得的模型可以近似描述導引頭系統(tǒng)的非線