基于分数阶神经滑模的某顶置火炮调炮控制

针对某顶置火炮高低向调炮控制系统存在的强非线性特征,提出了一种分数阶神经网络滑模控制(FNSMC)策略。引入分数阶微积分(FOC),设计了分数阶PID型滑模面,获得了用于火炮控制的具有分数阶动力学特征的等效控制量。采用饱和函数作为切换函数,基于RBF神经网络对其切换增益进行在线动态调节,以获得动态最优性能。通过数值仿真分析比较了引入FOC后滑模控制系统的动静态特性,结果表明:分数阶滑模控制(FSMC)系统能够更为快速平滑的趋近稳态,这将有效抑制抖振现象,减小控制系统响应时间。半实物仿真试验结果表明:所提出的FNSMC策略明显优于传统整数阶神经网络滑模控制(CNSMC),具有更强的鲁棒性及更高的控制精度,可以很好实现预期的快速、平稳和高精度调炮。

故障树法在车辆控制系统CPU板故障诊断中的应用

故障树分析法作为分析系统可靠性和安全性的一种重要方法,兼顾了规则和基于定量模型诊断的优点,为复杂系统的故障搜寻提供了一种有效的途径。文章在介绍故障树分析法重要性的基础上,较详细地介绍了FTA的定量分析法,并以某车辆控制系统为研究对象,从CPU板故障树的构建、各中间事件故障树的建立和各子事件故障概率等方面出发,实现了车辆控制系统CPU板元件级的故障定位,实验表明了该方法的有效性和正确性。