【摘 要】
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针对伺服系统中非线性力矩干扰导致光束跟踪性能下降的问题,采用神经网络算法实现光电跟踪系统的非线性控制。分析了径向基函数神经网络监督控制算法应用于光电跟踪系统的优
【基金项目】
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装备预研基金资助项目(No.41411040101,No.315040303)
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针对伺服系统中非线性力矩干扰导致光束跟踪性能下降的问题,采用神经网络算法实现光电跟踪系统的非线性控制。分析了径向基函数神经网络监督控制算法应用于光电跟踪系统的优势,设计了光束跟踪实验,数据显示神经网络能够智能输出非线性控制量抑制摩擦力矩干扰,提高光束跟踪性能,对幅度3°、频率在1Hz以内的光束扰动抑制比达到-28~-51dB,比初始未优化的PID控制提高15dB以上。实验结果表明,神经网络算法可以自动建立反馈量与控制量的非线性映射,适用于复杂系统的非线性控制。
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