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電液仿真轉臺控制系統設計與仿真研究
針對影響三軸電液仿真轉臺動、靜態性能最大的同步驅動、摩擦和大慣量負載干擾三個問題,采用了模擬人腦基于經驗控制的FNN(模糊神經網絡)控制器和基于學習校正的PNN(預測神經網絡)控制器分別對應轉臺內環(角速度環)和外環(角度環)反饋系統.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,提高了系統同步性能;PNN摩擦干擾控制器采用了基于雙網絡模型的NARMA(非線性自回歸滑動平均)預測模型,具有較強的非線性系統辨識能力,提高了系統抗干擾能力.軟件仿真結果表明,當轉臺外框負載發生變化或外框兩馬達轉速相差較大時,使用PNN-FNN模型的智能控制系統仍具有較高的位置跟蹤精度和動態性能.
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