基于RBF的舰载武器稳定平台自适应控制

摘要

舰载武器稳定平台是一个非线性时变系统,采用传统的PID控制难以达到较好的控制性能指标要求。依据舰载武器稳定平台控制稳定回路数学模型及工作环境的特点,提出了基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制策略,设计了舰载武器稳定平台控制系统。利用RBF神经网络作为辨识器,实现对被控对象Jacobian信息精确辨识,以基于Delta学习规则的单神经元自适应PID作为控制器。仿真结果表明,采用提出的控制策略,提高了系统跟踪精度、稳定精度和响应速度,增强了鲁棒性。