機電控制系統(tǒng)原理與設計-基于六自由度的模擬目標追蹤-資料下載頁
2025-09-29 13:34本頁面
【正文】 用是計算輸入量屬于各語言變量模糊集合的隸屬函數(shù)。 第三層 :模糊規(guī)則層。這一層的節(jié)點被稱作規(guī)則節(jié)點 ,這些節(jié)點進行了“與”的操作 ,整合扇入的值。 第四層 :輸出層。這一層去模糊操作 ,該層的節(jié)點輸出是根據(jù)上一層的各條規(guī)則得出結論的線性組合 ,也即加權求和去模糊。 圖 36 四層模糊神經網絡結構 研究 六自由度并聯(lián)平臺系統(tǒng)中六個支桿間的動力學禍合關系非常復雜 ,可以把這種禍合關系等效地看作是加入到某個支 桿控制回路中的非線性外界干擾 ,下面對單通道液壓伺服系統(tǒng)進行仿真實驗。 為了描述方便 ,采用英文縮寫代表每個控制器。 PD 代表位置閉環(huán)控制器 ,班 C 代表魯棒內回路控制器 ,ZPETC 代表零相位誤差跟蹤控制器 ,DFNN 代表動態(tài)模糊神經網絡補償器。桿長給定幅值 ,頻率 的正弦信號 ,通道受到的負載干擾力為Fl=2020+16O0sin(2π t)N,這相當于把負載交聯(lián)禍合對支桿的影響等效地看作是一個恒定值和一個正弦干擾疊加在整個運動過程中 ,通過外加干擾來測試各種控制方法的控制性能。由于系統(tǒng)具有參數(shù)不確定性 ,則 液壓無阻尼固有頻率 wn 和液壓阻尼比 是變化的 ,令 為了便于考察控制器的性能 ,把設計的魯棒復合控制器按下面的組合進行測試。 首先 ,僅采用 PD 控制器進行控制 ,仿真得到如圖 (a)和 (b)所示的跟蹤曲線和誤差曲線。 然后 ,加入魯棒內回路控制器 ,即控制器由 PD+RIC 組成 ,仿真得到如圖 (c)和 (d)所示的跟蹤曲線和誤差曲線。 接著 ,加入零相位誤差跟蹤控制器 ,即控制器由 PD十租 C+ZPETC組成 ,仿真得到如圖(e)和 (f)所示的跟蹤曲線和誤差曲線。 最后 ,加入動態(tài)模糊神經網絡補償控制器 ,即控制器由 PD+RJC+ZPETC+DFNN 組成 ,仿真得到如圖 (g)和 (h)所示的跟蹤曲線和誤差曲線。 （ g） PD+RIC+ZPETC+DFNN (h) PD+RIC+ZPETC+DFNN 控制跟蹤曲線 控制跟蹤 曲線 圖 各種控制跟蹤曲線和誤差 由圖 (a)和 (b)可以看出當整個系統(tǒng)僅采用 PD 控制時 ,跟蹤誤差 [,],表現(xiàn)出嚴重的不對稱性 ,這主要是由于外加干擾和參數(shù)攝動影響造成的 ,可見 PD 控制器抑 制外界干擾的能力一般。由圖 (c)和 (d)可以看出當系統(tǒng)采用 PD+班 C控制時 ,跟蹤誤差約為 [,],魯棒內回路控制器有效地抑制了外加干擾和參數(shù)攝動帶來的影響 ,大大消除了輸出波形的失真。由圖 (e)和 (0 可以看出當系統(tǒng)采用 PD+RIC+ZPETC控制時 ,跟蹤誤差約為 [,],跟蹤誤差得到了進一步減小 ,零相位誤差跟蹤控制器能夠保證對輸入信號的精確跟蹤。由圖 (g)和 (h)可以看出當系統(tǒng)采用PD+RIC+ZPETC+DFNN 控制時 ,開始階段的跟蹤誤差較大 ,主要 是因為動態(tài)模糊神經網絡處于學習階段 ,后來跟蹤誤差保持約為 [,],可見動態(tài)模糊神經網絡補償器進一步抑制了外界干擾和參數(shù)攝動因素的影響 ,提高了系統(tǒng)的跟蹤性。 第四章 總結 本文首先介紹了六自由度的平臺，并且說明了其主要用途。在第二章論述了運動學中逆解的運算過程。第三章是本文重點，是基于動態(tài)模糊神經網絡的魯棒復合控制器設計。 為了提高液壓伺服系統(tǒng)的控制性能 ,提出了由 PD 控制器、魯棒內回路控制器、零相位誤差跟蹤控制器和動態(tài)模糊神經網絡補償器等四部分組成的魯棒復合控制。首先使用魯棒內回路控制 器抑制外界不確定性干擾和系統(tǒng)參數(shù)攝動的影響 ,通過干擾觀測器系統(tǒng)結構等價變換 ,使魯棒內回路控制器的設計轉化為凡混合靈敏度優(yōu)化問題 ,保證了魯棒內回路控制器設計的最優(yōu)性 。然后設計了 PD 控制器 ,以保證整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性 。接著根據(jù)非最小相位系統(tǒng)的零相位誤差跟蹤控制思想 ,設計了零相位誤差跟蹤控制器來保證系統(tǒng)響應的快速性 。最后設計了動態(tài)模糊神經網絡補償控制器 , 提高了系統(tǒng)對外不確定性干擾和系統(tǒng)參數(shù)攝動影響的抑制能力。 使得該系統(tǒng)的追蹤性能得到高。最后仿真研究了不同控制器下的追蹤性能，通過比較得到PD+RJC+ZPETC+DFNN控制下跟蹤性能做好。達到了六自由度伺服平臺模擬目標追蹤的目的。
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