论文研究基于神经网络的接近觉目标定位方法研究.pdf
为提高轻武器伺服跟踪系统的位置跟踪精度,提出一种基于干扰观测器的CMAC-PD复合控制方法。将摩擦、电机力矩波动和模型参数不确定性等影响系统性能的因素视为干扰,采用一种新型的干扰观测器对其进行估计并加以补偿。在此基础上,提出一种基于CMAC与PD的复合控制方法。对比仿真实验表明,基于干扰观测器的CMAC-PD复合控制能更有效地抑制干扰对轻武器伺服跟踪系统动态性能的影响,进而使系统获得更高的跟踪精度。
为提高轻武器伺服跟踪系统的位置跟踪精度,提出一种基于干扰观测器的CMAC-PD复合控制方法。将摩擦、电机力矩波动和模型参数不确定性等影响系统性能的因素视为干扰,采用一种新型的干扰观测器对其进行估计并加以补偿。在此基础上,提出一种基于CMAC与PD的复合控制方法。对比仿真实验表明,基于干扰观测器的CMAC-PD复合控制能更有效地抑制干扰对轻武器伺服跟踪系统动态性能的影响,进而使系统获得更高的跟踪精度。