摘要：介绍了一种能够实时模拟出火箭炮随动系统在不同带弹量、不同位置下的不平衡力矩的电液加载仿真台。实验结果表明,本文采用的基于模糊自适应PID控制算法设计的控制器可以使电液伺服加载系统具有良好的控制效果,有效地抑制负载变化和外界干扰,满足系统的要求。

摘要：根据某火箭炮液压伺服系统的特点以其及动态的快速性和稳态高精度的指标要求 ,设计了一种神经网络非线性PID控制器 。

摘要：针对以舰船为射击平台的舰载火箭炮,由于海上风、浪、流等多种因素的作用,射击线受到舰船摇摆而影响射击精度的问题,应用模糊控制理论和灰色预测理论,设计了一种基于预测步长自调整的灰色预测模糊控制器,通过对实时状态的模糊判决,实现对灰预测步长的自适应调整,从而改善控制效果。陆上及海上实验表明,系统达到了规定的动静态技术指标。

摘要：研究爆破扫雷器电液伺服系统的控制问题。针对液压系统的非线性、发射架位置和带弹量不同引起的系统负载及转动惯量变化,常规控制方法难以得到满意的动静态性能指标。在分析电液伺服系统传递函数的基础上,设计了基于RBF神经网络的模糊控制器,并采用改进遗传算法对控制器的节点中心矢量和权值等参数进行优化,在优化目标函数中使用控制量平方项,增大其影响力。最后对系统在不同模拟负载及转动惯量的情况下进行了仿真,系统动态响应快、超调小,为优化设计提供了依据。

摘要：舰载火箭炮以舰船为射击平台,会受到风、浪、流等各种因素的综合作用。舰船的摇摆影响了射击线的稳定,采用常规的 PID 控制往往不能达到理想的消摇摆稳定效果。系统采用 Bang-Bang 控制、Fuzzy控制和 PID 控制相结合的智能模糊控制,其中 Bang-Bang 控制用于改善系统的快速性,Fuzzy 控制有利于改善系统的动态性能,PID 控制改善系统的动态特性和消除稳态误差。陆上及海上实验表明,系统达到了规定的动、静态技术指标。

摘要：针对大功率电液伺服系统存在严重非线性和时变性,将神经网络与模糊控制理论相结合,根据系统的误差及误差变化对神经网络的学习速率和动量因子进行模糊修正,有效地改善了神经网络的学习速率。实验表明,所设计的神经网络控制器能够保证大功率电液伺服系统的静、动态性能。

摘要：针对某武器系统要求能对扫雷犁进行自动定深的要求,采用BP神经网络对扫雷犁电液伺服控制系统进行系统辨识,采用模糊逻辑与神经网络构造系统的自学习模糊神经网络智能控制器,并实现控制器的离线优化和在线学习。仿真试验和实际系统的使用结果表明所设计的智能控制器可以使系统具有良好的动、静态性能,实现了扫雷犁入土深度±10mm误差范围的精确控制。

摘要：为了扩大并联机器人的工作空间,减少整体尺寸,设计一种新型的六自由度并联机器人,它由6个SPS支链连接动平台与滑块,滑块绕定平台旋转以改变动平台位姿。通过在静平台与动平台分别建立静坐标系与动坐标系得到变换矩阵,进而求得六自由度并联机器人的位姿反解,即每个滑块的位置。在得到此并联机器人位姿信息后将每个支链视为二力杆求出每个滑台的受力情况,进而计算得到此并联机器人各位姿驱动力。并提出一种通过线圈拖拽钕磁铁的驱动方式。该新型并联机器人具有Z轴转动不受限制的特点,极大地扩展了其运动范围,且相对常规并联机器人结构尺寸极大减少。

摘要：为满足某火箭炮伺服加载系统在复杂作战环境实时监控、快速定位、精确打击等性能指标,提出一种高性能电动伺服加载系统的设计方案。方案中高低机、方向机的驱动原件为永磁同步电机,硬件控制平台采用DSP+FPGA的体系结构,结合集中控制模块化思想进行设计。鉴于现有轴角检测系统的不足,文中依据DSP和AD2S83设计的角位置与检测系统具有自动零位校准及角位置实时测量的优点。实验表明,系统工作稳定可靠,并且集成度高、实时性好、抗干扰能力强。

摘要：针对炮控系统电动负载模拟器存在的摩擦、间隙、弹性形变、对象参数时变和位置扰动等复杂非线性,传统的控制方法难以得到良好的动静态性能指标。结合电动负载模拟器系统组成和工作原理,建立了加载数学模型,利用炮控系统位置控制信号进行前馈补偿,设计了RBF神经网络控制器,并采用改进遗传算法对控制器的权值、节点和中心矢量等参数进行优化。实验结果表明:该控制策略能够有效抑制多余力矩,保证了系统静、动态加载时的控制精度和稳定性。