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[1]王超,周勇军,闫守成,等. 基于补偿滑模神经网络的某炮控系统位置控制[J].电机与控制学报,2018,22(06):114-122.[doi:10.15938/j.emc.2018.06.013]
 WANG Chao,ZHOU Yong-jun,YAN Shou-cheng,et al. Gun control system based on self-organizing neuralnetwork with complementary sliding modes[J].,2018,22(06):114-122.[doi:10.15938/j.emc.2018.06.013]
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 基于补偿滑模神经网络的某炮控系统位置控制(PDF)
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《电机与控制学报》[ISSN:1007-449X/CN:23-1 408/TM]

卷:
22
期数:
2018年06
页码:
114-122
栏目:
出版日期:
2018-06-15

文章信息/Info

Title:
 Gun control system based on self-organizing neuralnetwork with complementary sliding modes
作者:
 王超1 周勇军2 闫守成2 周文君1 张德磊1 唐雄1
  (1. 中国电子科技集团公司第二十八研究所,江苏 南京 210007;2. 中国人民解放军 63983 部队,江苏 无锡 214035)
Author(s):
  WANG Chao1 ZHOU Yong-jun2 YAN Shou-cheng2 ZHOU Wen-jun1ZHANG De-lei1 TANG Xiong1
 (1. The 28th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation,Nanjing 210014,China;2. The People’s Liberation Army of 63983,Wuxi 214035,China)
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 Lyapunovstability
分类号:
TP183
DOI:
10.15938/j.emc.2018.06.013
文献标志码:
A
摘要:
 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。
Abstract:
 A self-organizing neural network with complementary sliding modes control strategy is proposedfor the strong nonlinearities and uncertainties of a gun control system ( GCS),
which consists of the self-organizing neural network controller ( SNNC) and the auxiliary compensation controller ( ACC) with thecomplementary sliding mode surface. The self-organizing neural network controller included a Hermitepolynomial,a variable structure self-organizing neural network ( VSSNN ) and self-learning parameterswith the gradient descent method,which reduced the computational complexity and accelerated the abilityof adaptation. The gradient descent method adjusted parameters of the neural network and promoted theconvergence rapidity. The auxiliary compensator was introduced to further reduce steady-state error of thesystem,which satisfied the basic indicators of requirements and guaranteed the stability and robustness ofthe system in the sense of Lyapunov. The semi-physical test simulation shows that the control strategygreatly improves the control accuracy and robustness of the system,and effectively eliminates the influ-ence of disturbance in the system.

参考文献/References:

-

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期: 2015 - 10 - 25
基金项目: 国家自然科学基金( 51305205)
作者简介: 王 超( 1989—) ,男,博士,研究方向为复杂系统集成,伺服系统智能控制等;
周勇军( 1972—) ,男,硕士,高级工程师,研究方向为地雷爆破、工程机械等;
闫守成( 1981—) ,男,硕士,高级工程师,研究方向为地雷爆破、工程机械等;
周文君( 1978—) ,男,硕士,高级工程师,研究方向为复杂系统集成、计算机应用技术等;
张德磊( 1988—) ,男,硕士,工程师,研究方向为复杂系统集成、无线电物理等。
更新日期/Last Update: 2018-07-02