光电稳定平台神经网络自抗扰控制方法  被引量:13

BPNN Based ADRC for Airborne Optoelectronic Stabilized Platform

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作  者:朱启轩 张红刚[2] 高军科 ZHU Qi-xuan;ZHANG Hong-gang;GAO Jun-ke(Science and Technology on Electro-Optical Control Laboratory, Luoyang 471000, China;Luoyang Institute of Eleetro-Optical Equipment, AVIC, Luoyang 471000, China)

机构地区:[1]光电控制技术重点实验室,河南洛阳471000 [2]中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所,河南洛阳471000

出  处:《电光与控制》2018年第3期10-14,共5页Electronics Optics & Control

基  金:航空科学基金(2016ZC13001)

摘  要:提出了一种采用BP神经网络对自抗扰控制器中的非线性扩张状态观测器进行参数整定的方法,简化了非线性扩张状态观测器繁琐的参数整定过程,并对这种结合了BP神经网络的自抗扰控制系统进行了仿真分析。仿真结果表明,加入BP神经网络的自抗扰控制系统可以显著地提高机载光电稳定平台的扰动隔离度,控制效果明显比传统自抗扰控制方法好,对提高机载光电稳定平台的视轴稳定精度具有重要意义。A parameter setting method is proposed for the nonlinear extended state observer in the Active Disturbance-Rejection Controller (ADRC) by using Back-Propagation Neural Network (BPNN). This method simplifies the complicated parameter setting process of the nonlinear extended state observer. Simulation is made to the BPNN based ADRC system. The simulation results show that this method can significantly enhance the disturbance isolation of the airborne optoelectronic stabilized plattorm, and the control effect is obviously superior to that of the traditional active disturbance-rejection control method, which is of great significance for improving the optical-axis stabilizing accuracy of the airborne optoelectronic stabilized platform.

关 键 词:光电稳定平台 自抗扰控制 扩张状态观测器 BP神经网络 扰动补偿 

分 类 号:V248.1[航空宇航科学与技术—飞行器设计] TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

 

参考文献:

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