一、交流全电炮控系统的研究与影响（论文文献综述）
袁树森,邓文翔,姚建勇,杨国来[1]（2021）在《基于Mworks的坦克随动系统建模与仿真研究》文中研究表明为准确拟合坦克随动系统的动态特性,优化综合性能,获得更好的控制跟踪效果,建立了坦克随动系统轴间耦合负载非线性动力学数学模型、方位子系统驱动端数学模型、俯仰子系统驱动端数学模型。采用基于Modelica语言的仿真软件Mworks建立坦克随动系统的仿真模型库,并进行仿真研究。结果表明:基于Mworks建立的模型能够准确地对坦克随动系统进行仿真验证,稳定精度满足坦克随动系统的要求;基于Mworks的坦克随动系统建模简便、直观,随动系统间的复杂关系可通过Mworks中各子模块直接建立,且建好的坦克随动系统综合动力学模型重复利用性好,提高了建模效率。
周文彬[2]（2020）在《某型坦克炮控系统故障在线检测研究》文中进行了进一步梳理随着近些年来科学技术的快速发展,坦克炮控系统中各类技术、工艺在不断的更新进步,这也导致了其结构日趋复杂,故障定位日趋困难,对坦克炮控系统进行智能故障检测的难度越来越大。同时,对故障坦克的维修工作还存在着难以第一时间进行诊断作业,确定故障位置耗时过长,检测过程复杂,检测成本高昂等问题。为解决这些问题,本文以某型坦克为研究对象,对其炮控系统故障在线检测进行了研究。具体的研究内容如下:首先,研发了一套坦克炮控系统故障在线检测专家系统。将动态故障树引入坦克炮控系统的故障检测中,并采用T-S模型和动态故障树相结合的分析方法,用于坦克炮控系统故障检测专家系统的知识获取。对导致坦克炮控系统故障发生的原因进行系统的分析,从系统构造和工作原理方面出发,建立多个坦克炮控系统T-S动态故障树。建立了基于T-S动态故障树的故障评估流程,求得各个时间段中各部位的故障率大小,用于确定指定时间段内故障检测的先后顺序并进行检测。归纳总结具体的故障原因,通过产生式表示方法构建坦克炮控系统故障检测专家系统知识库,并借助数据库Access2016来实现知识库的建立和存储。其次,为了在故障发生的第一时间获取故障数据并发送至维修部门,使维修部门快速响应,及时、高效得进行维修作业,设计了一款应用于坦克炮控系统的在线检测装置。该装置可安装于坦克内部,体积较小不会过多占用坦克内部空间,并在一定程度上提高了故障检测的精准度。最后,采用C#编程结合数据库Access2016编写了坦克炮控系统故障检测专家系统的软件部分,设计了坦克炮控系统故障检测专家系统的工作流程,实现了各模块的功能。
吕家兵,侯远龙,高强,金鹏程[3]（2020）在《坦克炮控系统的复合自抗扰控制研究》文中研究表明坦克炮行进在颠簸的路面中身管的稳定是保证射击精度前提,同时坦克炮控系统自身存在的诸多非线性因素。基于自抗扰控制对被控系统参数变化和外部扰动不敏感,可自抗扰控制参数众多,整定复杂,而且参数选择直接影响到坦克炮控系统的性能。因此,设计了神经网络对非线性扩张状态观测器（NESO）和非线性控制率（NLSEF）的参数在线整定,同时对神经网络的重要参数采用改进的粒子群算法在线寻优。仿真结果表明,该方法可以提高系统的抗干扰能力和鲁棒性。
胡继辉,侯远龙,高强,陈宇政,童仲志[4]（2018）在《坦克炮控系统神经网络自适应滑模控制方法》文中研究说明针对坦克炮控系统的时变性和非线性,设计一种神经网络自适应滑模控制方法。基于滑模控制强鲁棒性的优点,用RBF神经网络对系统摄动参数和未建模动态进行自适应逼近,可有效地降低切换增益,抑制系统的抖振。将滑模控制和神经网络逼近相结合,既保证了系统的鲁棒性又削弱了系统的抖振。仿真结果表明该设计能够有效地提高系统的动静态性能,优于经典的控制方法,为坦克炮控系统的设计提供了一种可行的设计方法。
冒鹏程[5]（2018）在《基于模糊推理的炮控系统故障诊断专家系统的研究与应用》文中研究表明国内在炮控系统故障诊断方面仍然存在很多不足。一方面,故障检测的形式单一、效率不足;另一方面,能够用于实际诊断的产品并不多且大多只能检测到电路板级别的故障。针对以上两点,本文设计了可以诊断元器件级别故障的炮控系统故障诊断专家系统。同时,为了解决干扰信号影响正常推理的问题,在炮控系统故障诊断故障诊断专家系统中引入模糊推理,并进行了相关的研究。为了获得较为完备的用于精确推理的知识,利用故障树分析法和电路原理分析,系统地获取元器件级别的故障诊断规则。最终,提高了故障诊断的精度等级。同时,引入故障等级简化规则,提高推理效率。利用神经网络搭建T-S模糊推理系统,并分析了炮控系统故障诊断模糊推理输入项的选取。为了获取复杂电路的故障诊断规则,提出针对炮控系统的减法聚类算法。改进的减法聚类可以有效地实现规则约简,去除无关的炮控系统故障诊断规则。最终,形成了精确推理与模糊推理相结合的可以诊断出元器件级别故障的炮控系统故障诊断专家系统。专家系统根据输入的数据完成推理,并给出故障诊断结果、故障部位、推理解释和维修建议。
陈遵川[6]（2018）在《基于自抗扰控制的坦克炮控系统研究》文中研究说明坦克炮控系统是保证坦克战斗力有效提升、坦克火力充分发挥的重要手段,现代坦克炮控系统的发展趋势是大功率数字交流全电炮控系统。针对炮控系统高响应速度和强抗扰能力的需求,本文基于自抗扰控制开展坦克炮控系统的研究。首先,本文设计了大功率数字交流全电炮控系统的总体结构,介绍了炮控系统的工作原理。根据炮控系统的性能要求和坦克特殊的工作环境,对火炮和炮塔的动力源,即驱动电机提出了特殊要求。针对炮控系统的控制结构进行对比分析,确定选取双模双环的控制结构以提高系统的响应速度。其次,本文建立了炮控系统的数学模型,设计了常规的三环控制器。驱动电机是炮控系统的核心组成部分,在详细分析驱动电机的数学模型、矢量控制和驱动技术后,建立了理想情况下炮控系统的数学模型。在设计电流、速度和位置调节器的基础上,通过仿真分析了三环结构响应缓慢的原因。然后,本文采用双模双环的控制结构,设计了基于自抗扰的炮控系统控制器。由于非线性因素严重阻碍了炮控系统性能的大幅提高,本文采用自抗扰控制以提高炮控系统的抗扰能力,同时根据炮控系统所处的工作状态对控制器实行切换控制。为了进一步增强炮控系统对转动惯量变化的鲁棒性,设计了基于模型参考自适应的转动惯量辨识器。最后,本文进行了仿真分析和初步实验。针对炮控系统的瞄准性能、稳定性能和抗干扰能力作了多次仿真分析,结果表明,采用双模双环的基于自抗扰控制的炮控系统,不仅满足瞄准速度变化范围大的要求,而且动态响应迅速、稳定精度高,同时能够有效提高炮控系统的抗干扰能力,提升炮控系统的整体性能。
王超,周勇军,闫守成,周文君,张德磊,唐雄[7]（2018）在《基于补偿滑模神经网络的某炮控系统位置控制》文中研究表明针对某炮控系统存在较强的非线性和不确定性特征,提出了基于补偿滑模的自组织神经网络控制策略。引入了补偿滑模面设计方法,构成了自组织神经网络控制器和辅助补偿器。自组织神经网络控制器由Hermite多项式、变结构神经网络和神经元参数自学习算法构成,其减小了计算复杂度,提高了自适应能力;梯度下降法对神经网络的参数进行自学习,提高了系统的收敛速度;辅助补偿器的引入进一步减小了系统稳态误差,满足了该炮控系统的基本指标要求,保证了系统在Lyapunov意义下的稳定性和鲁棒性。半实物仿真试验表明:该控制策略有效地提高了系统的控制精确度和鲁棒性,减小了外界干扰对系统性能的影响。
胡继辉,侯远龙,高强,陈宇政,瞿生鹏[8]（2018）在《基于干扰观测器的坦克炮控系统滑模控制》文中认为针对坦克炮控系统低速运行时存在"爬行"、振荡等现象,提出一种基于干扰观测器的滑模变结构控制策略。研究了坦克炮控系统电流、转速双闭环数学模型,设计了滑模变结构控制器。对控制律中时变的负载转矩和摩擦转矩,设计干扰观测器进行实时观测。仿真结果表明,该控制策略既解决了坦克炮控系统低速运行时的"爬行"、振荡现象,又削弱了由于建模不确定性而存在的滑模抖振现象。
胡继辉[9]（2018）在《非平衡坦克炮炮控系统研究》文中研究表明坦克炮控系统也称稳定器,主要用来克服行进间坦克车体振动对身管稳定性能的影响,实现坦克身管不因路面颠簸而偏离稳定位置。由于坦克身管存在非平衡质量,坦克炮控系统存在非平衡扰动,且受到行进间路况的随机扰动,使得炮身轴线容易脱离瞄准目标。且全电式炮控系统存在的诸多非线性因素,同样影响着系统的稳定精度。因此如何克服这些因素的影响,提高坦克炮控系统行进间的稳定性能,是现阶段需要研究的问题。本文以数字全电式坦克炮控系统为研究对象,介绍了坦克炮控系统的组成结构以及工作原理。建立了坦克炮控系统的数学模型,并运用经典控制理论,对坦克炮控系统的电流环和速度环进行了设计,为非平衡扰动及非线性因素的研究奠定了基础。对全电式炮控系统中存在的非平衡扰动、摩擦力矩、齿隙非线性和外界其他干扰,从形成机理、对系统性能的影响和数学模型三个方面进行了分析和研究。建立了综合考虑这些因素的坦克炮控系统数学模型,仿真验证设计的PID控制器已经不能达到理想的控制效果。研究了坦克炮控系统的电流环,设计了基于自适应滑模变结构的电流环控制器。将非平衡扰动、摩擦力矩和外界扰动力矩看作一个总扰动,并设计滑模干扰观测器对其进行观测,使用观测量对系统给定电流量进行实时前馈补偿。研究了坦克炮控系统的速度环,设计了 RBF神经网络滑模控制器。针对滑模变结构控制固有的抖振现象,使用RBF网络实时调整控制器中的切换增益,在获得滑模控制强鲁棒性的同时,削弱了系统的抖振。通过仿真验证本文设计的控制策略的有效性。搭建了半实物实验平台,通过实验来验证本文设计的控制策略的有效性。实验结果表明:该控制策略稳定性能良好。
陈宇政[10]（2018）在《基于压力环控制的某非平衡身管随动控制系统设计及仿真》文中提出随着对火炮的发射精度和射程等军事打击能力需求的不断提高,火炮身管口径及长径比不断加大,这使得火炮身管本身非平衡特征对系统性能的影响越为严重。针对炮控身管的定位与平衡问题研究,本文通过借鉴交流伺服系统的三环控制结构,以非平衡身管电液伺服系统为研究对象,提出了一种基于压力环控制的精确定位控制策略。本文首先对非平衡身管电液伺服系统进行了设计,对系统中各个元件进行了选型和介绍。在此基础上提出了基于压力环控制的思路,对非平衡身管随动控制系统模型进行了建立,并对炮管平衡造成影响的非线性因素进行了详细分析。然后针对压力环控制器提出了基于干扰观测器的RBF神经网络自适应滑模控制的控制方案。由于滑模控制的等效控制项有许多不确定的时变项,通过RBF神经网络自适应系统进行逼近,与此同时,利用RBF神经网络对滑模控制的切换增益进行动态调节,用以消除滑模控制抖振现象。为了进一步提高系统的抗干扰能力,又引入了干扰观测器,并对整体压力环控制器进行了 Matlab仿真验证。接着采用模糊自适应滑模控制策略对位置环控制器进行了详细设计,利用模糊自适应系统对滑模等效控制中的非线性项进行逼近。针对滑模控制的抖振问题,通过模糊系统对切换增益进行动态调节,并利用Matlab对位置环控制器进行仿真验证。最后通过搭建半实物仿真平台,对整体控制策略进行了验证,结果表明本文所设计的控制方案不仅能满足炮控系统的性能指标,而且有效提高了系统的控制精度与响应速度。
二、交流全电炮控系统的研究与影响（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、交流全电炮控系统的研究与影响（论文提纲范文）
（1）基于Mworks的坦克随动系统建模与仿真研究（论文提纲范文）
| 1 Mworks介绍 |
| 2 坦克随动系统非线性建模 |
| 2.1 坦克随动系统轴间耦合负载非线性动力学数学模型 |
| 2.2 方位子系统驱动端数学模型 |
| 2.3 俯仰子系统驱动端数学模型 |
| 3 基于Mworks的系统建模及仿真 |
| 3.1 坦克随动系统轴间耦合负载非线性动力学建模 |
| 3.2 方位子系统驱动端建模 |
| 3.3 俯仰子系统驱动端建模 |
| 3.4 坦克随动系统仿真分析 |
| ①工况1。 |
| ②工况2。 |
| 4 结束语 |
（2）某型坦克炮控系统故障在线检测研究（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 坦克炮控系统简介 |
| 1.4 论文的研究内容与组织结构 |
| 第二章 炮控系统故障在线检测专家系统的设计 |
| 2.1 专家系统的基本概念 |
| 2.2 T-S动态故障树分析方法 |
| 2.3 基于T-S动态故障树的专家系统知识获取 |
| 2.3.1 启动系统故障分析 |
| 2.3.2 液压系统故障分析 |
| 2.3.3 坦克高低向炮控系统故障分析 |
| 2.3.4 坦克水平向炮控系统故障分析 |
| 2.3.5 射击电路故障分析 |
| 2.4 专家系统知识库的构建 |
| 2.5 专家系统推理机的设计 |
| 2.6 本章小节 |
| 第三章 炮控系统故障在线检测装置的设计 |
| 3.1 在线检测装置的整体设计 |
| 3.2 故障检测终端的设计 |
| 3.3 数据采集单元的设计 |
| 3.3.1 单片机主芯片 |
| 3.3.2 电源电路的设计 |
| 3.3.3 信号处理电路的设计 |
| 3.3.4 防干扰隔离设计 |
| 3.4 本章小节 |
| 第四章 炮控系统故障在线检测专家系统的软件设计 |
| 4.1 模块设计 |
| 4.2 工作流程 |
| 4.3 系统实现 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
（5）基于模糊推理的炮控系统故障诊断专家系统的研究与应用（论文提纲范文）
| 学位论文数据集 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内坦克及炮控系统的发展 |
| 1.3 故障诊断的发展 |
| 1.4 炮控系统故障诊断的现状 |
| 1.5 专家系统的概述 |
| 1.6 论文研究内容及组织结构 |
| 第二章 知识库及知识获取 |
| 2.1 知识库概述 |
| 2.2 炮控系统故障树的建立和故障分析 |
| 2.2.1 炮控箱故障分析 |
| 2.2.2 陀螺仪组故障分析 |
| 2.2.3 电机放大机控制盒故障分析 |
| 2.3 炮控系统产生式规则提取和知识库建立 |
| 2.3.1 产生式规则提取 |
| 2.3.2 知识库的搭建 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 模糊推理 |
| 3.1 模糊推理简介 |
| 3.2 炮控系统的模糊推理 |
| 3.3 T-S模糊推理 |
| 3.3.1 T-S模糊推理简介 |
| 3.3.2 T-S模糊推理的神经网络模型 |
| 3.3.3 炮控系统故障诊断的T-S模糊推理神经网络的搭建 |
| 3.4 聚类划分 |
| 3.4.1 减法聚类 |
| 3.4.2 改进的减法聚类 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 炮控系统故障诊断系统的设计与实现 |
| 4.1 系统硬件设计 |
| 4.2 系统软件设计 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 作者简介 |
| 导师简介 |
| 附件 |
（6）基于自抗扰控制的坦克炮控系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 坦克炮控系统的发展趋势 |
| 1.4 论文的主要工作和章节安排 |
| 2 坦克炮控系统的组成和工作原理 |
| 2.1 坦克炮控系统的结构与原理 |
| 2.2 坦克炮控系统对驱动电机的特殊要求 |
| 2.3 坦克炮控系统的控制结构 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 坦克炮控系统的数学模型及其三环控制 |
| 3.1 永磁同步电机的数学模型 |
| 3.2 永磁同步电机的矢量控制 |
| 3.3 坦克炮控系统的数学模型 |
| 3.4 三环控制器的设计与仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 坦克炮控系统的自抗扰控制 |
| 4.1 炮控系统中的非线性因素 |
| 4.2 自抗扰控制的基本原理 |
| 4.3 基于自抗扰的炮控系统控制器设计 |
| 4.4 基于模型参考自适应的转动惯量辨识 |
| 4.5 炮控系统的仿真分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 初步实验 |
| 5.1 参数测试实验 |
| 5.2 反电势实验 |
| 5.3 稳态实验 |
| 5.4 暂态实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）基于补偿滑模神经网络的某炮控系统位置控制（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 某武器炮控系统 |
| 2 补偿滑模自组织神经网络控制器 |
| 2.1 自组织神经网络控制器设计 |
| 2.1.1 基于Hermite多项式的神经网络控制器 |
| 2.1.2 变结构神经网络 |
| 2.1.3 神经元参数自学习 |
| 2.2 辅助补偿器设计 |
| 3 稳定性分析 |
| 4 半实物仿真试验 |
| 5 结论 |
（8）基于干扰观测器的坦克炮控系统滑模控制（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 坦克炮控系统及其数学模型 |
| 1.1 坦克炮控系统结构 |
| 1.2 坦克炮控系统的数学模型 |
| 2 滑模变结构控制器设计 |
| 3 干扰观测器设计 |
| 4 仿真分析 |
| 5 结论 |
（9）非平衡坦克炮炮控系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 坦克炮控系统概述 |
| 1.2.1 电液式坦克炮控系统 |
| 1.2.2 全电式坦克炮控系统 |
| 1.3 坦克炮控系统非平衡特性研究现状 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 2 坦克炮交流伺服系统及数学模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 坦克炮交流伺服系统结构 |
| 2.3 坦克炮交流伺服系统数学建模 |
| 2.3.1 永磁同步电机(PMSM)数学模型 |
| 2.3.2 PMSM矢量控制分析 |
| 2.3.3 坦克炮交流伺服系统整体数学模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 坦克炮控系统非平衡扰动及非线性因素研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 坦克炮控系统非平衡特征及非线性因素分析 |
| 3.2.1 坦克垂直向炮控系统动力学分析 |
| 3.2.2 摩擦非线性分析 |
| 3.2.3 传动间隙非线性分析 |
| 3.2.4 其他扰动因素分析 |
| 3.3 优化后的炮控系统模型仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 身管平衡及电流环控制策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 身管平衡和电流环控制方案设计 |
| 4.3 炮控系统电流环控制器设计 |
| 4.3.1 滑模变结构控制 |
| 4.3.2 自适应滑模变结构控制 |
| 4.3.3 自适应滑模变结构控制器设计 |
| 4.4 干扰观测器(DOB)设计 |
| 4.4.1 滑模干扰观测器设计 |
| 4.4.2 非平衡扰动和其他扰动力矩补偿 |
| 4.5 电流环控制策略仿真研究 |
| 4.5.1 干扰观测器仿真验证 |
| 4.5.2 自适应滑模变结构控制仿真验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 炮控系统速度环控制器设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 滑模变结构控制器设计 |
| 5.3 基于RBF神经网络的滑模变结构控制器设计 |
| 5.3.1 RBF神经网络结构设计 |
| 5.3.2 RBF神经网络学习算法设计 |
| 5.3.3 RBF神经网络对参数ε的辨识 |
| 5.4 速度环及整体控制策略仿真研究 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 实验研究 |
| 6.1 交流伺服系统实验平台系统组成 |
| 6.1.1 实验平台工作原理 |
| 6.1.2 实验平台机械装置部分 |
| 6.1.3 实验平台硬件部分 |
| 6.2 实验平台的控制软件 |
| 6.3 实验结果分析 |
| 6.3.1 阶跃响应实验分析 |
| 6.3.2 稳定性能试验分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）基于压力环控制的某非平衡身管随动控制系统设计及仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 炮控系统概述 |
| 1.2.1 电液伺服控制系统 |
| 1.2.2 全电式伺服控制系统 |
| 1.3 电液伺服系统控制策略研究现状 |
| 1.4 炮控系统身管定位与平衡研究现状 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 2 非平衡身管随动控制系统综述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 非平衡身管随动控制系统组成及工作原理 |
| 2.3 液压系统设计 |
| 2.3.1 液压系统原理 |
| 2.3.2 关键液压元件技术指标 |
| 2.4 伺服控制系统设计 |
| 2.4.1 STM32微控制器设计 |
| 2.4.2 数据采集卡 |
| 2.4.3 旋转变压器与RDC数字转换模块 |
| 2.4.4 压力传感器 |
| 2.4.5 伺服放大板 |
| 2.4.6 工业控制计算机 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 非平衡身管随动控制系统数学模型及控制策略分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 非平衡身管随动控制系统模型的建立 |
| 3.2.1 恒流源液压放大器的数学模型 |
| 3.2.2 动力液压缸的数学模型 |
| 3.2.3 比例减压阀的数学模型 |
| 3.2.4 非平衡身管随动控制系统的传递函数 |
| 3.2.5 非平衡身管随动控制系统稳定性分析 |
| 3.3 非平衡身管随动控制系统非平衡因素分析 |
| 3.4 非平衡身管定位与平衡控制策略分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于干扰观测器的RBF神经网络自适应滑模的压力环控制器设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 压力环控制器原理分析 |
| 4.3 滑模变结构控制理论 |
| 4.3.1 滑模控制原理分析 |
| 4.3.2 滑动模态可达性和存在条件 |
| 4.3.3 滑模变结构控制动态品质 |
| 4.3.4 滑模控制系统固有的抖振现象 |
| 4.4 RBF神经网络理论基础 |
| 4.5 基于干扰观测器的RBF神经网络自适应滑模的压力环控制器设计 |
| 4.5.1 基于RBF神经网络自适应的等效控制器设计 |
| 4.5.2 基于控制增益调节的RBF神经网络切换控制器设计 |
| 4.5.3 干扰观测器设计 |
| 4.5.4 压力环控制器Matlab仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于模糊自适应滑模控制的位置环控制器设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模糊自适应控制理论 |
| 5.2.1 模糊控制系统组成 |
| 5.2.2 模糊控制系统的逼近性能 |
| 5.2.3 模糊自适应控制 |
| 5.3 基于模糊自适应滑模控制的位置环控制器设计 |
| 5.3.1 基于模糊自适应的等效滑模控制器设计 |
| 5.3.2 基于切换增益模糊系统动态调节的切换控制器设计 |
| 5.3.3 位置环控制器Matlab仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于压力环控制的某非平衡身管随动控制系统实验研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 非平衡身管随动系统实验平台介绍 |
| 6.3 非平衡身管随动系统实验平台的控制软件设计 |
| 6.4 实验结果 |
| 6.4.1 阶跃响应实验 |
| 6.4.2 正弦跟踪实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、交流全电炮控系统的研究与影响（论文参考文献）
- [1]基于Mworks的坦克随动系统建模与仿真研究[J]. 袁树森,邓文翔,姚建勇,杨国来. 弹道学报, 2021(01)
- [2]某型坦克炮控系统故障在线检测研究[D]. 周文彬. 北京石油化工学院, 2020(06)
- [3]坦克炮控系统的复合自抗扰控制研究[J]. 吕家兵,侯远龙,高强,金鹏程. 自动化技术与应用, 2020(04)
- [4]坦克炮控系统神经网络自适应滑模控制方法[J]. 胡继辉,侯远龙,高强,陈宇政,童仲志. 火力与指挥控制, 2018(06)
- [5]基于模糊推理的炮控系统故障诊断专家系统的研究与应用[D]. 冒鹏程. 北京化工大学, 2018(02)
- [6]基于自抗扰控制的坦克炮控系统研究[D]. 陈遵川. 华中科技大学, 2018(06)
- [7]基于补偿滑模神经网络的某炮控系统位置控制[J]. 王超,周勇军,闫守成,周文君,张德磊,唐雄. 电机与控制学报, 2018(06)
- [8]基于干扰观测器的坦克炮控系统滑模控制[J]. 胡继辉,侯远龙,高强,陈宇政,瞿生鹏. 电光与控制, 2018(03)
- [9]非平衡坦克炮炮控系统研究[D]. 胡继辉. 南京理工大学, 2018(01)
- [10]基于压力环控制的某非平衡身管随动控制系统设计及仿真[D]. 陈宇政. 南京理工大学, 2018(01)