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  • 发布时间:2017-03-14 14:11:23
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      控制系统仿真,  本文分别对刚性预测调平模型和基于高空吊篮车神经网络误差补偿的预测调平控制模型在MATLAB7.8.0环境中进行了仿真分析。此处假设平台系统的长为6900hL=mm,2000vL=mm。要求系统经过有限次调整后,平台的水平倾角不能超过00(­0.02,0.02)的范围。BP网络采用三层结构,其中有2个输入节点  ixyx=θθ≤i≤,4个输出结点为()(14)iY=Δet≤i≤。在现实中,任何平台都可以认为其由刚性部分和非刚性部分这两部分组成的。假设平台的第i个支腿的变形量为(14)iΔe≤i≤uv,为了使平台最终达到水平状态,则平台的四个支腿的实际调整量可用下式计算求得: et+Δet≤i≤uururur.  另外由于平台具有刚度,所以当平台支撑起较轻的载荷时平台不会产生太大的转角Δθ。因此可以将平台四个支腿的扰度近似的写成: Δe=aΔθ+Δθuruur  其中xΔθ和yΔθ为平台发生形变后的水平和垂直方向上的角度增量。设调平平台的水平倾角分别为()xθt和()yθt,根据调平策略,侧向转角(平台绕Y轴旋转37过的角度)和纵向转角(平台绕X轴旋转过的角度)的变化趋势。因此可以将横向转角与纵向转角方程写成   xykk为待定系数,并且有maxminxxxkθθπΔ­Δ=,maxxΔθ为的侧向转角,minxΔθ为最小侧向转角;此外maxminyyykθθπΔ­Δ=maxyΔθ为纵向转角,minyΔθ为最小纵向转角。

     可以看出,经过14次调整后,刚性预测调平控制器使平台系统在水平方39向上收敛到00(­0.02,0.02)精度范围内,随后随着调平精度的不断增加,系统收敛速度相对前14次而言较慢。从图3.6可以分析出基于高空吊篮车神经网络误差补偿的预测调平只需短短的3次调整就可使平台收敛到00(­0.005,0.005)精度范围内,此外精度达到0±0.005时系统不会发生明显的振荡现象。因此可以得出这样的结论,利用高空吊篮车神经网络误差补偿器能够有效的补偿由于各种因素造成的误差对调平精度的影响,可以提高调平的精度和加快系统的调平速度,但相对于前一种控制器,其缺点是控制器结构复杂。总体来说,这两种控制器都具有较强的抗干扰能力和稳定性。

     利用BP网络可以辨识未知函数和反向传播的特性,建立了基于BP网络的平台调平模型,其核心思想是利用BP网络对外界和系统自身引起的各种扰动进行补偿,将其和刚性系统的控制模型结合在一起,形成误差补偿预测模型。经过MATLAB的仿真,证明基于BP网络的误差补偿模型能够提高调平精度和加快调平速度。并在末尾对这两种控制模型的优劣做了对比。

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