基于径向基函数神经网络的光电系统自适应控制

• 作者: 张通彤 姜湖海 岳巍 司晨 袁满
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 光电系统 神经网络 径向基函数 跟踪精度 自适应控制
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 页码范围: 556-564
• 页数: 9页
• 分类号: TP29
• 语种: 中文
• DOI: 10.12382/bgxb.2021.0117

摘要

针对光电跟踪系统对于跟踪目标的高精度需求,在硬件设计选型、装调适配完成后,通常需要伺服控制系统设计合理的算法以改善跟踪精度.为持续提高伺服控制系统的综合能力,首先分析跟踪精度的误差模型,通过理论推导以及典型数值计算仿真的方式,验证伺服控制器控制增益对于跟踪精度改善的重要性.在对比多型控制算法基础上,提出基于径向基函数神经网络的自适应控制方法,发挥神经网络控制能够自行学习优化的特点,使伺服稳定平台控制系统具有更高的跟踪精度和更好的鲁棒性.数字仿真以及半实物实验验证结果表明,与传统PID、积分分离PID、单神经元PID控制方法相比,在存在载体扰动条件下,所提方法能够实现在3 Hz带宽内时滞最小约为28 ms,幅值误差在3 Hz处约为4％,可为光电跟踪系统设计实现高精度跟踪提供一种有效设计思路.