基于小波神经网络的某武器射角控制

本文设计了一种小波神经网络控制器,并将其应用于某武器的射角调整控制,以提高非线性环节影响下调炮系统的控制品质。本文中使用的小波神经网络采用BP神经网络的结构为基础,构建紧致型小波神经网络,以获得动态最优控制性能。仿真结果显示,所提的控制策略可有效抑制抖振,提高系统的控制精度和瞬态响应性能,并且对负载扰动和系统参数不确定性具有鲁棒性。可以满足射角控制的指标要求,实现平稳、快速、精准调炮,具有重要的实际工程应用价值。

基于GA-RBF算法的FUZZY-RBF交流伺服系统控制

针对某火箭破障武器交流伺服系统的不确定性和非线性等问题,设计基于GA-RBF算法的FUZZY-RBF神经网路控制方法。将GA算法和RBF神经网络结合起来作为系统辨识器用来优化FUZZY-RBF控制器的权值、节点和中心矢量等参数,并通过半实物仿真实验进行验证。半实物仿真结果表明:该控制策略能满足某火箭破障武器精度控制指标,保证其交流伺服系统控制的精度和稳定性,具有很强的自适应性和鲁棒性。