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《西安电子科技大学》 2007年
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舰载三轴ATP稳定跟踪平台研究

蔺辉  
【摘要】:大气激光通信非常适合于在海军舰艇编队内构建通信网。为了能进行可靠的通信,就需要研究专门的捕获、瞄准和跟踪(Acquisition, Pointing and Tracking简称ATP)系统。其作用是通过发射信标光,完成捕获、跟踪、瞄准,从而在通信端点之间建立链接,实现信号的快速捕获和高精度跟踪。由于海上环境恶劣,加上舰艇的摇摆,光路的对准范围的限制,从而给实现信号的快速捕获和高精度跟踪带来巨大难度。这就需要有能够隔离舰艇摇摆的精密稳定跟踪平台,始终将ATP系统处于水平状态且快速实现系统的粗对准,因此研制高精度和快速跟踪的稳定跟踪平台是实现ATP系统的关键技术。 本文以舰载ATP装置的三轴稳定跟踪平台为研究对象,主要包含三个部分:首先论述了在稳定跟踪伺服系统设计中应注意的问题,设计了一种稳定跟踪平台,并应用Ansys对其进行了受力分析,然后根据平台的性能指标要求以及平台所受风载荷及其他载荷的大小对平台的主要驱动装置电动机以及传动装置齿轮箱进行了合理有效的选择,推导了系统中各个部分的传递函数;最后根据稳定跟踪平台的各种要求以及实际状态中平台所受到的各种干扰应用经典的PID控制理论对平台的稳定和跟踪性能进行了仿真,根据仿真结果指出了经典PID控制在平台跟踪中阶跃响应和正弦响应均存在一定滞后的不足,提出了应用基于BP神经网络参数自整定PID的控制方法,设计了一种神经网络控制器,并应用此控制器对跟踪系统进行了仿真,仿真结果表明了基于BP神经网络参数自整定PID控制方法在平台跟踪回路中的有效性。
【关键词】:稳定跟踪平台 伺服系统 传动装置 PID BP神经网络
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:U674.7
【目录】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 第一章 绪论8-14
  • 1.1 课题研究的来源及意义8-11
  • 1.1.1 课题的来源与背景8-9
  • 1.1.2 国内外稳定平台的研制情况9-11
  • 1.2 论文工作的意义和主要内容11-14
  • 第二章 稳定跟踪平台的结构形式分析及其载荷的计算14-26
  • 2.1 稳定平台的结构型式14-16
  • 2.1.1 电机驱动双框式水平稳定平台15
  • 2.1.2 电机驱动单框式水平稳定平台15-16
  • 2.2 稳定跟踪平台载荷分析16-19
  • 2.2.1 风载荷分析16-17
  • 2.2.2 惯性载荷分析17-18
  • 2.2.3 摩擦载荷分析18
  • 2.2.4 载荷综合18-19
  • 2.3 驱动装置设计19-26
  • 2.3.1 电动机的选取原则19-20
  • 2.3.2 电动机的初选计算20-22
  • 2.3.3 传动比的计算原则22
  • 2.3.4 常用的传动装置22
  • 2.3.5 电机的实际选取22-26
  • 第三章 系统建模26-36
  • 3.1 稳定回路的组成及工作原理26
  • 3.2 粗跟踪回路的组成及工作原理26-27
  • 3.3 系统各组成部分的传递函数27-36
  • 3.3.1 陀螺仪27
  • 3.3.2 前置放大27-28
  • 3.3.3 带通滤波28
  • 3.3.4 相敏解调28-29
  • 3.3.5 低通滤波29
  • 3.3.6 校正环节29-30
  • 3.3.7 PWM功率转换电路30-31
  • 3.3.8 无刷直流电动机的基本方程与动态数学模型31-33
  • 3.3.9 速度与电流检测环节33-34
  • 3.3.10 摩擦环节的模型34-36
  • 第四章 系统仿真36-48
  • 4.1 控制系统的动态结构图36-37
  • 4.1.1 无刷直流电动机的动态结构图36
  • 4.1.2 无刷直流电动机双闭环速度控制系统的动态结构图36-37
  • 4.1.3 稳定跟踪伺服控制系统的结构图37
  • 4.2 稳定跟踪伺服控制系统的设计与计算机仿真分析37-48
  • 4.2.1 电流环的设计与计算机仿真分析37-38
  • 4.2.2 电流环的仿真分析38-39
  • 4.2.3 速度环的设计与计算机仿真分析39-41
  • 4.2.4 速度环的仿真分析41-42
  • 4.2.5 位置环的设计与计算机仿真42-48
  • 第五章 基于BP神经网络参数自整定PID的仿真48-58
  • 5.1 智能控制理论的介绍48-49
  • 5.2 多层前馈网络与BP学习算法49-50
  • 5.2.1 BP神经网络结构49
  • 5.2.2 BP学习算法49-50
  • 5.3 活化函数50-51
  • 5.4 神经网络的学习规则51-52
  • 5.4.1 无监督Hebb学习规则51
  • 5.4.2 有监督的Delta学习规则51
  • 5.4.3 有监督的Hebb学习规则51-52
  • 5.5 基于BP神经网络的整定原理52-55
  • 5.6 方位跟踪轴的神经网络仿真55-58
  • 第六章 结论与展望58-60
  • 6.1 结论58
  • 6.2 展望58-60
  • 附录60-66
  • 附录 A60-62
  • 附录 B62-66
  • 致谢66-68
  • 参考文献68-70
  • 作者在读期间研究成果70-71

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