基于RRNN的破障武器滑模控制

• 作者: 唐东 高强 侯远龙 史蒂芬 周生龙 刘宇祺
• 来源期刊: 电光与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 破障武器 脊波递归神经网络 滑模变结构 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 学术研究|Academic Research
• 页码范围: 37-41,110
• 页数: 6页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2022.01.008

摘要

为了提高某破障武器随动系统响应的快速性和准确性,对其进行神经网络滑模控制研究.结合伺服系统的模型,引入脊波递归神经网络(RRNN)对模型动态自适应逼近,可有效提高响应速度和鲁棒性.通过脊波递归神经网络滑模控制器(RRNN-SMC),有效地抑制了扰动、参数变化等非线性因素的影响.最后,采用粒子群优化算法对脊波参数和链接权值进行优化,可以有效降低滑模抖振的影响.通过仿真实验发现,该方法能够保证随动系统的稳定性,加快动态实时响应的速度,提高随动控制的精度.