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舰载捷联式猎雷声纳基阵GA-NN稳定控制研究

作　者: 杜延春
导　师: 刘胜
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 猎雷声纳基阵数学平台对角回归神经网络遗传算法神经网络解耦协调控制
分类号: U666.7
类　型: 博士论文
年　份: 2006年
下　载: 129次
引　用: 2次
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内容摘要

在各种反水雷方法中，猎雷以其快速性、主动性、安全性而被各国海军认为是重要的反水雷手段。舰载捷联式猎雷声纳基阵作为猎雷声纳的载体，它的姿态控制的优劣将决定猎雷的成功与否。在舰载捷联式猎雷声纳基阵(SMSA)控制系统数学平台中，由于舰船摇摆运动引起的猎雷声纳基阵的线位移和三角函数变换带来的间断点问题，本文提出了修正的指令方位角ψ_t和俯仰角β_t，并用它们来取代原数学平台中的指令方位角ψ_g和俯仰角β_g，推导出了修正的猎雷声纳基阵控制系统数学平台模型，该数学平台成功解决了线位移和间断点问题。针对遗传算法搜索速度慢，本文给出了一种改进遗传算法(IGA)，在此基础之上，提出了基于改进遗传算法的对角回归神经网络(GA-DRNN)，也就是用IGA对DRNN输入层、隐含层和输出层学习速率(η_I，η_D，η_O)，以及隐含层神经元数目(q)进行优化，由优化的参数构成DRNN。仿真结果表明，选用由IGA优化得到的DRNN具有优良的品质。猎雷声纳基阵三轴运动系统是一个强耦合系统，本文提出了用神经网络对猎雷声纳基阵控制系统进行解耦，建立了基于DRNN的分散式解耦器，推导出猎雷声纳基阵控制系统分散式GA-DRNN解耦器的训练算法。该解耦器在仿真中实现了补偿猎雷声纳基阵三轴运动耦合影响的作用。将DRNN和GA-DRNN应用到猎雷声纳基阵运动姿态的伺服系统之中，设计了猎雷声纳基阵方位角、俯仰角和横滚角的DRNN及GA-DRNN伺服系统。DRNN和GA-DRNN伺服系统进行仿真表明，系统的跟踪误差小，调整时间短，当参数出现摄动时也能够保持系统的稳定性，具有较强的鲁棒性。研究了猎雷声纳基阵三轴运动主从协调控制策略。首次提出并建立了猎雷声纳基阵指向误差数学模型。提出了猎雷声纳基阵控制系统分层递阶智能控制系统，给出了由系统管理和数学平台组成的组织级，由解耦器、运动轨迹规划、速度规划和数据传输协调组成的协调级，由三轴直流伺服系统组成的执行级和由传感器信息管理等组成的信息融合级构成的猎雷声纳基阵控制系统分层递阶智能控制系统。针对猎雷声纳基阵运动轨迹规划，首次推导出

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-13
第1章绪论  13-25
  1.1 课题背景与意义  13-16
  1.2 国内外猎雷声纳基阵及其稳定控制系统概述  16-22
    1.2.1 国外猎雷声纳基阵及其稳定控制系统概述  16-19
    1.2.2 国内猎雷声纳基阵及其稳定控制系统现状  19-22
  1.3 遗传算法和神经网络概述  22-23
  1.4 本文的主要工作  23-25
第2章舰载捷联式猎雷声纳基阵控制系统数学平台  25-43
  2.1 引言  25
  2.2 猎雷声纳基阵  25-27
  2.3 坐标系的定义  27-28
  2.4 坐标变换  28-30
  2.5 猎雷声纳基阵控制系统数学平台  30-39
    2.5.1 舰船摇摆运动  31
    2.5.2 舰船摇摆运动+线位移  31-35
    2.5.3 间断点问题  35-36
    2.5.4 修正的猎雷声纳基阵控制系统数学平台  36-39
  2.6 修正的猎雷声纳基阵控制系统数学平台仿真  39-42
  2.7 本章小结  42-43
第3章遗传算法-神经网络研究  43-67
  3.1 引言  43
  3.2 遗传算法  43-54
    3.2.1 遗传算法构成要素  44-47
    3.2.2 遗传算法的性能评估  47
    3.2.3 改进遗传算法  47-50
    3.2.4 基于改进遗传算法的收获系统最优控制  50-54
  3.3 神经网络  54-61
    3.3.1 神经元模型  54-55
    3.3.2 网络结构  55-56
    3.3.3 对角回归神经网络  56-57
    3.3.4 对角回归神经网络稳定性分析  57-60
    3.3.5 对角回归神经网络应用实例  60-61
  3.4 基于遗传算法的对角回归神经网络  61-66
    3.4.1 基于遗传算法的对角回归神经网络  61-64
    3.4.2 遗传算法-对角回归神经网络仿真  64-66
  3.5 本章小结  66-67
第4章舰载捷联式猎雷声纳基阵控制系统神经网络解耦  67-88
  4.1 引言  67
  4.2 猎雷声纳基阵动力学模型  67-69
  4.3 神经网络解耦  69-76
    4.3.1 神经网络解耦方式  69-71
    4.3.2 神经网络解耦目标函数  71-73
    4.3.3 神经网络解耦算法研究  73-76
  4.4 基于 DRNN的分散式神经网络解耦  76-82
    4.4.1 神经网络解耦方式  76-78
    4.4.2 基于 DRNN的分散式神经网络解耦  78-79
    4.4.3 DRNN分散式神经网络解耦算法  79-82
  4.5 猎雷声纳基阵控制系统神经网络解耦  82-85
    5.5.1 猎雷声纳基阵控制系统神经网络解耦  82
    5.5.2 猎雷声纳基阵控制系统神经网络解耦算法  82-85
  4.6 猎雷声纳基阵控制系统神经网络解耦仿真  85-87
  4.7 本章小结  87-88
第5章舰载捷联式猎雷声纳基阵伺服系统神经网络控制  88-103
  5.1 引言  88
  5.2 猎雷声纳基阵稳定控制系统的组成  88-90
  5.3 方位角神经网络控制伺服系统  90-98
    5.3.1 方位角 DRNN伺服系统  90-92
    5.3.2 DRNN控制器  92-94
    5.3.3 方位角 DRNN伺服系统仿真  94-96
    5.3.4 方位角 GA-DRNN伺服系统  96-98
  5.4 俯仰角神经网络控制伺服系统  98-100
  5.5 横滚角神经网络控制伺服系统  100-102
  5.6 本章小结  102-103
第6章舰载捷联式猎雷声纳基阵控制系统分层递阶协调控制  103-127
  6.1 引言  103
  6.2 猎雷声纳基阵指向误差  103-106
    6.2.1 指向误差描述  103-105
    6.2.2 猎雷声纳基阵指向误差建模  105-106
  6.3 猎雷声纳基阵控制系统分层递阶智能控制  106-112
    6.3.1 系统结构  106-107
    6.3.2 系统组织级  107-109
    6.3.3 系统协调级  109-110
    6.3.4 系统执行级  110-111
    6.3.5 猎雷声纳基阵控制系统分层递阶智能控制  111-112
  6.4 猎雷声纳基阵控制系统协调控制  112-122
    6.4.1 猎雷声纳基阵运动轨迹规划  113-115
    6.4.2 猎雷声纳基阵运动速度规划  115-118
    6.4.3 猎雷声纳基阵控制系统主从协调控制策略  118-120
    6.4.4 猎雷声纳基阵控制系统 Petri网建模  120-122
  6.5 猎雷声纳基阵控制系统协调控制仿真  122-126
  6.6 本章小结  126-127
结论  127-128
参考文献  128-139
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果  139-141
致谢  141

舰载捷联式猎雷声纳基阵GA-NN稳定控制研究

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