發(fā)布時間：2020-11-22 10:35

　　 現(xiàn)代戰(zhàn)爭對火炮的機動性、快速性、可靠性和準確性均提出了較高的要求。炮控系統(tǒng)作為火炮的控制核心,配合現(xiàn)代化智能彈藥,是實現(xiàn)“先敵開火,首發(fā)命中”的取要保證。由于在火炮調(diào)轉和射擊時炮控系統(tǒng)負載端受力復雜多變,產(chǎn)生的干擾力矩對炮控系統(tǒng)性能影響較大。電動負載模擬器能夠實時模擬炮控系統(tǒng)負載端的載荷變化,在炮控系統(tǒng)研制總裝前對其動態(tài)性能進行調(diào)試和考核,可有效地縮短炮控系統(tǒng)的研制和生產(chǎn)周期。由于電動負載模擬器自身存在復雜的非線性,傳統(tǒng)控制方法難以保證較高的控制精度。因此,對電動負載模擬器數(shù)學模型辨識和控制策略進行深入研究,可進一步提高電動負載模擬器力矩電機的跟蹤精度,具有重要的理論論意義和工程應用價值。本論文的主要研究工作集中在以下幾個方面:(1)分析炮控系統(tǒng)電動負載模擬器的結構組成和工作原理,并采用矢量控制方法推理交流永磁同步電機的數(shù)學表達式;在研究該型電動負載模擬器的電流環(huán)、速度環(huán)、和位置環(huán)基礎上,分別建立炮控系統(tǒng)電動負載模擬器力矩電機和位置電機的數(shù)學模型;研究討論該系統(tǒng)中存在的不確定性因素,并深入分析其對系統(tǒng)性能的影響,為系統(tǒng)辨識、控制和半實物仿真的研究奠定了理論基礎。(2)由于電動負載模擬器存在復雜的非線性因素,難以建立系統(tǒng)的精確數(shù)學模型,因此提出基于自適應差分進化的變結構小波神經(jīng)網(wǎng)絡的智能算法進行系統(tǒng)辨識。選取偽隨機多幅值和線性調(diào)頻信號作為辨識輸入數(shù)據(jù),結合文中提出的多種辨識算法,利用t檢驗對相關性能指標進行重要性評估,比較各種智能算法對系統(tǒng)辨識的精度,驗證所提出辨識算法的有效性和實用性。此外,構建的精確辨識模型對電動負載模擬器控制器的研究提供了仿真平臺,可有效評估相應控制器的有效性和實用性。(3)在模糊控制、滑模變結構控制、粒子群、小波神經(jīng)網(wǎng)絡等智能算法的基礎上,綜合考慮智能算法內(nèi)在優(yōu)點和電動負載模擬器自身特點,規(guī)避相關算法存在的缺點,分別提出了基于動態(tài)補償模糊多分辨率的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(DCFMWNN)控制器和基于雙滑模面粒子群變結構的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(2S-PSOWNN with SL)控制器,并在Lyapunov穩(wěn)定意義下分別分析所提出控制器的穩(wěn)定性。最后通過收斂分析、階躍響應、正弦跟蹤等仿真與試驗,表明兩種控制器均能夠滿足系統(tǒng)辨識指標要求。(4)介紹炮控系統(tǒng)電動負載模擬器的硬件組成和軟件設計,搭建炮控系統(tǒng)電動負載模擬器半實物仿真試驗平臺。并將上文提出的DCFMWNN和2S-PSOWNN with SL控制器,分別應用在電動負載模擬器的多余力矩抑制能力、變梯度加載試驗和魯棒性能試驗中。試驗結果表明兩種控制器均能滿足系統(tǒng)的性能指標要求,且2S-PSOWNN with SL控制器較DCFMWNN控制器擁有較高的控制精度和較強的魯棒性。結合上述提出的電動負載模擬器對炮控系統(tǒng)位置電機進行階躍調(diào)轉、等速跟蹤和等效正弦測試,試驗結果均滿足該型炮控系統(tǒng)性能指標要求,對實際工程應用有較好的指導和參考作用。
【學位單位】：南京理工大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2017
【中圖分類】：TJ303;TP273
【部分圖文】：

的研究概況??器驅動方式的不同，主要分為機械式、電液式和電特點和性能要求，選収扣應形式的負載模擬器。??載模擬器??０年代，機械式負載模擬器系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)，主要通進行加載，在加載對象運動時，產(chǎn)生對應的反作用不叼彈性系數(shù)的加載扭桿和慣量塊進行調(diào)Ｖ／。該方木低；缺點是靈活性弱，只能模擬變化規(guī)律簡單加載［１１１。??模擬器在高低溫和振動臺環(huán)境試驗時的加戧粘度，法等，在上述結構的基礎上設計了機械式反操縱負于可同吋實現(xiàn)滿足多級加載梯度條件的桿件組，保［１２，１３］。???Ｑ??Ｉ＿＿??

在高速加載系統(tǒng)中產(chǎn)生的慣性和脈動力矩比前者明顯減小。直流力步電機性能比較如表１．２。??表１．２宣流力矩電機Ｎ永磁同步電機性能比較??Ｔ．，．電機名稱??Ｍ?Ｈ????????直流力矩電機?永磁同步１１１機??體枳?大?小??質量?大?小??力矩慣量比?比永磁同步電機高５０％?低??調(diào)速范丨＇ｆ彳?小?大??力矩脈動?大?小??單位電流產(chǎn)生的力矩?Ｘ????電動負載模擬器具有上述優(yōu)點，但是其自身存在較大的干擾力矩。目前擬器干擾力矩的研究在理論上還沒有形成完整的體系，利用理論推導和逑立相對準確的電動負載模擬器數(shù)學模型，以及采用傳統(tǒng)控制與智能控復合控制策略，成為提高電動負載模擬器加載性能的重要方法ｐ（）］。常見負載模擬器結構原理如圖１．３。??舵機系統(tǒng)慣量盤底座力矩傳感器聯(lián)軸器?力矩電機??．?．?．一．．．—

圖１．４丨：耍研究內(nèi)界Ｕ章１Ａ安排結構丨招??第：京，炮控系統(tǒng)電動負載模擬器的數(shù)￥校咽。吖先對炮控系統(tǒng)屯動負載模擬器的??組成馬丨：作原理進行分析；然后結合系統(tǒng)中的加載電機、位置屯機、減速箱、力矩傳感??器等進行數(shù)學模型分析；最后綜合分析系統(tǒng)中存在的摩擦、間隙、彈性變形、運動耦合??等非線性因素，建立炮控系統(tǒng)電動負載模擬器數(shù)學模型。??第三章，炮控系統(tǒng)電動負載模擬器的ｔ：？線忡辨識。首先分析系統(tǒng)辨識中常用激勵七７??兮的特點，確定辨識對象的輸入輸出數(shù)據(jù)；然后對提出的ｎ適）、ｖ：差分演變算法、小波神??經(jīng)網(wǎng)絡算法、變結構算法等進行詳細介紹，幾？設計基于自適應左分進化的變結構小波神??經(jīng)網(wǎng)絡的辨ｍ兌法：最后搭建半實物仿貰平臺，ｍ過常川的樸：能評價指標進行分析比較，??凸顯提出方案的實用性。??第四章，炮控系統(tǒng)電動負載模擬器的融合智能控制研究。符先對模糊控制觀論、沿??模變結構理論等進行詳細介紹，以及結合第？：章的變結構小波祌經(jīng)ｍ絡，設ｔｉ?／投糊丨＇丨??１３??
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本文編號：2894564