【摘 要】
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随着现代军事水平的提升,对火箭破障武器的作战性能也提出了更高要求。火箭破障武器在作战过程中,受外界环境、车体扰动以及发射火箭炮时产生的冲击力矩等因素的影响,使其具有了非线性、时变的特性,因此,对于火箭破障武器交流伺服系统控制策略的研究就具有了重要的实际价值。本文以火箭破障武器为工程背景,研究工作主要包括以下几个方面。（1）分析了火箭破障武器交流伺服系统的结构以及工作原理,搭建了火箭破障武器交流伺服
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随着现代军事水平的提升,对火箭破障武器的作战性能也提出了更高要求。火箭破障武器在作战过程中,受外界环境、车体扰动以及发射火箭炮时产生的冲击力矩等因素的影响,使其具有了非线性、时变的特性,因此,对于火箭破障武器交流伺服系统控制策略的研究就具有了重要的实际价值。本文以火箭破障武器为工程背景,研究工作主要包括以下几个方面。（1）分析了火箭破障武器交流伺服系统的结构以及工作原理,搭建了火箭破障武器交流伺服系统的数学模型,并对其存在的模型不确定性因素进行详细的分析。（2）针对火箭破障武器系统的非线性时变的特性,同时利用T-S型模糊逻辑系统与RBF神经网络具有等价性的原理,设计了一种基于T-S型模糊逻辑系统的RBF神经网络PID控制器（简称TS-FNN-PID）,主要利用T-S型模糊RBF神经网络对PID控制器的三个参数实时调整。对传统的PID控制器和TS-FNN-PID控制器搭建MATLAB/Simulink仿真模型,进行仿真对比实验,仿真结果表明,采用TS-FNN-PID控制器的整体控制性能要优于传统的PID控制器。（3）由于T-S型模糊RBF神经网络的训练算法采用的是梯度下降法,其存在收敛速度慢和易陷入误差曲面局部极小的问题,同时为时刻保证网络的紧凑性,提出了一种基于滑动窗口思想的LM在线自适应网络结构优化算法,并将该算法应用到T-S型模糊RBF神经网络PID控制器中。将采用该训练算法的T-S型模糊RBF神经网络PID控制器（简称LM-SW-TS-FNN-PID）同将梯度下降法作为训练算法的T-S型模糊RBF神经网络PID控制器（即TS-FNN-PID）进行MATLAB/Simulink仿真对比,仿真结果显示,采用该种训练算法进一步提高了系统的控制性能。（4）搭建火箭破障武器位置伺服系统的半实物仿真试验平台,在试验平台实现PID控制、TS-FNN-PID控制和LM-SW-TS-FNN-PID控制。试验结果表明,采用TS-FNNPID控制的整体控制性能要优于传统的PID控制,而且相比TS-FNN-PID控制,采用LM-SW-TS-FNN-PID控制的整体控制性能也具有一定的优势,其控制效果更好,更能够满足技术性能指标的要求。
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