典型文献
基于径向基函数神经网络的光电系统自适应控制
文献摘要：
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.
文献关键词：
光电系统;神经网络;径向基函数;跟踪精度;自适应控制
中图分类号：
作者姓名：
张通彤;姜湖海;岳巍;司晨;袁满
作者机构：
西南技术物理研究所,四川 成都610041;空装驻成都地区第五军事代表室, 四川 成都610041
文献出处：
引用格式：
[1]张通彤;姜湖海;岳巍;司晨;袁满-.基于径向基函数神经网络的光电系统自适应控制)[J].兵工学报,2022(03):556-564
A类：
B类：
径向基函数神经网络,光电系统,光电跟踪系统,跟踪目标,硬件设计,设计选型,装调,伺服控制系统,控制系统设计,跟踪精度,误差模型,理论推导,计算仿真,多型,控制算法,自适应控制方法,神经网络控制,学习优化,伺服稳定,稳定平台,平台控制,数字仿真,半实物,PID,单神经元,时滞,ms,幅值误差,设计实现,有效设计
AB值：
0.319419
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