火箭灭火车伺服系统辨识与控制策略研究

摘要

火箭灭火车在现代化火灾事故中具有重要作用，是关键时刻的急先锋。随着城市建筑结构和火灾规模的复杂化，对灭火车快速响应、射击精度和整体性能提出了更高要求，而火箭灭火车射击精度及稳定性主要依赖于其位置伺服系统的性能。为了提高灭火车的性能，本文以火箭灭火车为工程背景，对其伺服系统进行了系统辨识和控制策略研究，这在保障国民经济和人民生命财产安全方面具有较为重要的理论价值和现实意义。 首先，对火箭灭火车位置伺服系统组成结构和工作原理进行了详细分析，针对伺服系统执行元件永磁同步电机，通过矢量控制方法建立两相坐标轴系统模型，并在此基础上对火箭灭火车伺服系统建立电流环、速度环和位置环三环控制的数学模型;同时对系统的非线性和不确定因素进行分析，为系统辨识和控制策略奠定了理论基础。 其次，由于存在复杂的非线性和不确定因素，采用机理分析法时，这些因素会对系统的加载精度、静态和动态性能产生较大影响，难以表征该系统的全部特性，故采取辨识方法对系统进行建模，分别介绍BP、RBF和双隐层RBF-BP神经网络辨识的结构及算法，并引入了遗传算法优化RBF-BP组合神经网络辨识结构。通过辨识结果对比可知，遗传算法优化的RBF-BP双隐层神经网络辨识模型具有更好的辨识效果。 再次，在辨识模型的基础上进行控制策略研究。结合经典PID控制与神经网络自适应控制系统的结构特点及工作原理，设计了RBF神经网络PID自适应控制，并重点提出了一种遗传算法优化RBF-BP神经网络PID自适应复合控制，它以GA-RBF-BP作为辨识器，以BP-PID作为控制器。数值仿真表明:后者优化控制策略比前者的响应速度更快，精度更高，稳定性更强，能够很好的满足系统的性能指标。 最后，搭建了火箭灭火车伺服系统半实物仿真实验平台，以其性能指标作为检验依据，对本文所提出的优化控制策略分别进行阶跃和正弦综合实验验证。实验结果表明，遗传算法优化RBF-BP神经网络PID自适应复合控制策略，能够较好的提高火箭灭火车交流伺服系统控制精度，满足系统的各项性能指标，验证了该种控制策略理论分析的正确性和有效性。

目录

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摘要

图表目录

1绪论

1．1课题背景及研究意义

1．2消防设备发展现状

1．3伺服系统建模方法综述

1．3．1机理分析怯

1．3．2系统辨识

1．4伺服系统控制理论综述

1．5论文的主要研究内容及章节安排

2火箭灭火车交流伺服系统结构

2．1火箭灭火车伺服系统结构及工作原理

2．2交流永磁同步电机数学模型

2．2．1交流伺服电机的d、q轴数学模型

2．2．2交流伺服电机的矢量控制

2．3交流伺服系统三环控制数学模型

2．4本章小结

3火箭灭火车伺服系统的非线性辨识

3．1系统辨识概述

3．1．1辨识输入信号选择

3．1．2辨识输出信号采集

3．1．3辨识数据的预处理

3．2神经网络概述

3．2．1 BP神经网络的特性

3．2．2 RBF神经网络的特性

3．2．3 RBF-BP组合神经网络的辨识研究

3．3遗传算法概述

3．3．1遗传算法的特性

3．3．2遗传算法的基本流程

3．4 GA优化RBF-BP神经网络辨识研究

3．4．2 GA-RBF-BPNN系统辨识研究

3．5本章小结

4火箭灭火车伺服系统控制器设计

4．1 PID控制器

4．2自适应控制

4．2．1模型参考自适应控制

4．2．2自校正控制

4．3神经网络自适应控制

4．3．1神经网络模型参考自适应控制

4．3．2神经网络自校正控制

4．4基于RBF神经网络PID自适应控制

4．5 GA优化RBF-BP神经网络PID复合控制

4．5．1 BP神经网络优化PID参数整定

4．5．2基于RBF-BP神经网络辨识PID控制

4．5．3数值仿真实验及分析

4．6本章小结

5半实物仿真试验研究

5．1系统控制要求及性能指标

5．1．1控制系统功能要求

5．1．2火箭灭火车调试系统要求

5．2半实物仿真平台设计

5．3消防炮调试软件设计

5．4实验验证

5．4．1阶跃实验

5．4．2正弦实验

5．5本章小结

6总结与展望

致谢

参考文献

附录