火箭炮位置伺服系统的神经网络监督控制

火箭炮发射架位置伺服系统中存在燃气流冲击力矩、参数时变、外部扰动等非线性因素的作用,针对传统PID控制难以在此复杂工况下取得良好控制效果的缺点,文中设计了基于传统PID控制的RBF神经网络监督控制器,完成了神经网络离线样本的选取和训练算法的改进,利用神经网络自学习、自整定能力增强系统的自适应能力。仿真结果表明此复合控制策略可以有效提高系统的控制品质。

基于DSP的火箭炮神经网络PID位置控制器的设计

针对传统PID控制器由于参数固定而难以满足火箭炮发射架对跟踪精度和抗负载变化能力要求的缺点,文中设计了基于RBF神经网络的PID控制器,首先通过改进的动态资源分配网络算法完成了神经网络结构的设计,然后对神经网络进行简化将其成功应用于DSP处理器中以实时调节PID控制参数。实验结果表明,此控制策略可以有效的提高系统的跟踪精度与抗负载能力。