基于模糊神经网络PID算法的舵机控制与仿真

作者:和江[1];文建刚[2];侯文[3] 刊名:中北大学学报:自然科学版 上传者:李德刚

【摘要】针对某型号导弹舵机系统在非线性时变的复杂条件下传统的PID控制器控制精度低、适应能力差的缺点,本文通过对模糊神经网络算法的研究,并结合传统PID控制器,设计了模糊神经网络PID控制器.通过对系统进行仿真可以看出:舵机最大舵偏角反馈值从19.12°增大到19.62°,相位滞后减小了6°;提高了系统的频率响应;阶跃响应超调明显减小,上升时间从40ms减小到30ms,并且大大减小了系统稳态误差.研究表明,相比于传统的PID控制器,模糊神经网络PID控制器在对电动舵机位置环控制上效果有很大提升.

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2016年 第 37卷 第 2期 中 北 大 学 学 报(自然科学版) Vo1.37 No.2 2016 (总第 166期) JOURNAL OF NORTH UNIVERSITY OF CHINA(NATURAL SCIENCE EDITION) (Sum No.166) 文章 编号 :1673—3193(2016)02—0150~07 基于模糊神经 网络 PID算法 的舵机控 制与仿真 知 江 ,文建刚。,侯 文。 (1.中北大学 仪器与电子学院,山西 太原 030051;2.中国航天科技集团第四研究院第四十一所 ,陕西 西安 710025; 3.中北大学 信息与通信工程学院,山西 太原 030051) 摘 要: 针对某型号导弹舵机系统在非线性时变的复杂条件下传统的 PID控制器控制精度低、适应能力差 的缺点,本文通过对模糊神经网络算法的研究,并结合传统 PID控制器,设计了模糊神经网络 PID控制器. 通过对系统进行仿真可以看出:舵机最大舵偏角反馈值从 19.12。增大到 19.62。,相位滞后减小了 6。;提高了 系统的频率响应;阶跃响应超调明显减小 ,上升时间从 40 ms减小到30 ms,并且大大减小了系统稳态误差. 研究表明,相比于传统的 PID控制器,模糊神经网络 PID控制器在对电动舵机位置环控制上效果有很大提 升. 关键词: 电动舵机 ;PID控制器;模糊神经网络 PID算法;MATLAB仿真 中图分类号 : TJ765.2 文献标识码 :A doi:10.3969/j.issn.1673~3193.2016.02.010 Control and Simulation of Servo Based on Fuzzy Neural Network PID Algorithm HE Jiang ,W EN Jian-gang。。HOU Wen。 (1.School of Instrument and Electronics,North University of China,Taiyuan 030051,China; 2.China Aviation Technology Group Corp.No.4 Research Institute No.41 Institute,Xi’an 710025。China; 3.School of Information and Communication Engineering,North University of China,Taiyuan 03005 1,China) Abstract:Under the complicated condition of the nonlinear time variation,the traditiona1 PID controller of one missile servo has shortages of low-accuracy and bad self-adaptation.Acorrding to the study of the fuzzy neural network algorithm,the fuzzy neural network PID controller which combines the traditional PID controller with the fuzzy neural network controller is designed. Through some simulation of the syste

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