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题名曲线链式回转弹仓动力学模型不确定参数辨识
被引量：3
- 1
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作者
文浩
侯保林
林瑜斌
金鑫
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机构
南京理工大学机械工程学院
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1460-1471,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(52105022)。
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文摘
为了准确模拟曲线链式回转弹仓输送弹药过程中的非线性动力学特性,根据系统的拓扑结构和控制原理建立包含不确定参数的动力学模型。利用优化设计思想,基于系统测试数据建立不确定参数辨识模型。提出一种函数型时间序列相似度作为辨识准则,采用基于径向基函数的高维模型表示和径向基函数分别构建从机械系统和控制系统不确定参数到辨识准则的代理模型。将麻雀搜索算法嵌入岛屿模型进行多种群结构化,形成岛屿麻雀搜索算法,进行寻优求解。以工况1测试数据为基准,对机械系统和控制系统的不确定参数进行辨识。研究结果表明,辨识后的动力学模型对两种工况的输出结果与测试数据相似度较高,验证了建模的准确性和辨识的有效性,为动作可靠性分析和故障诊断研究提供了可靠的样本数据来源。
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关键词
曲线链式回转弹仓
参数辨识
函数型时间序列相似度
岛屿麻雀搜索算法
高维代理模型
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Keywords
curved chain rotary shell magazine
parameter identification
functional time series similarity
island sparrow search algorithm
high dimensional surrogate model
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分类号
TJ303
[兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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题名链式回转弹仓的自适应鲁棒控制
被引量：12
- 2
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作者
邹权
钱林方
徐亚栋
蒋清山
刘艳辉
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机构
南京理工大学机械工程学院
齐齐哈尔北方机器有限公司
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第11期1922-1927,共6页
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文摘
针对链式回转弹仓的精确定位控制问题,提出了一种带有积分型滑模面的自适应鲁棒控制算法。在常规自适应鲁棒控制的基础上引入积分型滑模面,减小了稳态位置误差;采用非线性鲁棒反馈增益代替常规的定常鲁棒反馈增益,改善了系统的动态性能;理论上证明了文中提出的控制算法具有更好的动态性能以及稳态性能。空载、半载和满载3种情况下的仿真结果表明,文中提出的控制算法对系统参数变化和外部扰动不敏感,与常规自适应鲁棒控制相比,具有更高的控制精度以及更好的控制性能。
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关键词
兵器科学与技术
弹药自动装填系统
链式回转弹仓
自适应鲁棒控制
非线性摩擦补偿
积分型滑模面
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Keywords
ordnance science and technology
automatic ammunition loading system
rotational chain shell magazine
adaptive robust control
nonlinear friction compensation
integral sliding surface
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名链式回转弹仓的RBF神经网络滑模控制
被引量：4
- 3
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作者
唐逸雄
陈龙淼
高波
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机构
南京理工大学机械工程学院
陆军研究院炮兵防空兵研究院
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出处
《兵器装备工程学报》
CAS
北大核心
2018年第11期135-139,共5页
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文摘
提出了一种基于神经网络最小参数学习法的RBF网络自适应鲁棒滑模控制方法,在设定预期轨迹的前提下,利用RBF神经网络对未知参数进行自适应逼近,通过参数估计代替神经网络权值的调整,加快了自适应律的求解。在空载、半载、满载3种情况下的仿真结果表明,该控制算法对系统参数的大范围变化和外界的不稳定扰动可以进行自适应调整,具有较好的学习性能和控制精度。
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关键词
兵器科学与技术
自动装填系统
链式回转弹仓
RBF神经网络
滑模控制
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Keywords
weapons science and technology
automatic loading system
rotational chain shell magazine
RBF neural networks
sliding mode control
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名考虑输出约束和输入饱和的弹仓自适应控制
被引量：2
- 4
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作者
鲍丹
卫俞凯
金鑫
侯保林
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机构
南京理工大学机械工程学院
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期789-797,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(52105022)。
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文摘
针对存在参数不确定性和外部扰动的某链式回转弹仓的位置跟踪控制问题,提出一种自适应控制方案。该方案基于神经模糊系统(Neuro-Fuzzy System,NFS)、非线性扰动观测器(Nonlinear Disturbance Observer,NDO)及障碍Lyapunov函数(Barrier Lyapunov Function,BLF),在实现高精度控制的同时满足输出约束和输入饱和的工程条件。通过BLF的设计,保证弹仓的位移跟踪误差约束在给定范围内。结合神经网络的函数逼近能力和模糊逻辑系统的推理能力,用于估计系统中的不确定性,减小对模型的依赖;两者结合的NFS作为NDO的一部分,进一步补偿估计误差和外部扰动,提高控制性能。此外,控制器设计考虑了运动过程中的执行器输入饱和问题。仿真结果表明,所设计的控制器在3种典型工况以及系统参数变化情况下均可实现弹仓的高精度位置跟踪控制,满足系统的约束条件。
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关键词
链式回转弹仓
自适应控制
神经模糊系统
输出约束
输入饱和
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Keywords
chain rotary magazine
adaptive control
neuro-fuzzy system
output constraint
input saturation
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分类号
TJ301
[兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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