坦克炮控系统RBF神经网络自适应鲁棒控制方法研究

作     者：王一珉 杨国来 王丽群 WANG Yimin;YANG Guolai;WANG Liqun

作者机构：南京理工大学机械工程学院南京210094 

出 版 物：《振动与冲击》 (Journal of Vibration and Shock)

年 卷 期：2022年第41卷第24期

页      面：72-78页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：博士后创新人才支持计划(BX2021126) 国家自然科学基金(52105106) 江苏省基础研究计划青年基金(BK20210646) 江苏省博士后科研资助计划A类项目(2021K008A) 南京留学人员科技创新项目择优资助计划(MCA21121) 

主　　题：车炮系统多体动力学 非线性 稳定系统 自适应鲁棒控制 神经网络 机电一体化 

摘      要：随着新一代坦克的发展,对其射击精度、炮口动能均提出了更高的要求,已有的坦克炮系统建模方法和控制策略已不能满足要求。为此,考虑车炮系统中非线性多因素,搭建了坦克行进间车炮系统多体动力学模型,并设计了基于RBF(radial basis function)神经网络补偿未建模扰动估计项的自适应鲁棒坦克炮控系统控制器。以行进间坦克的炮口扰动因素为优化目标,根据控制指令设计自适应律,实现未知系统参数的实时更新。仿真结果表明,新控制方法与传统的相比,具有更好跟踪效果和更强的鲁棒性。