【摘 要】
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为了提高稳定平台的抗干扰能力,使雷达天线指向稳定保证成像清晰,该文提出一种神经网络PID控制方案,此方案是利用神经网络的非线性映射能力和自学习自适应能力,找到最优的PID三个控制参数,使稳定平台这种非线性系统具有良好的控制效果.通过MATLAB仿真实验证明,神经网络PID控制方案的超调量仅有1.05％,稳态时间只有0.61 s.远远小于PID控制,而其对扰动的响应幅值仅为PID控制的18.6％,与传统的PID控制相比,神经网络PID控制具有更优秀的抗干扰能力,这种控制方案更加适合在复杂环境下工作的稳定平台
【机 构】
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常州大学机械工程学院,常州213164
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为了提高稳定平台的抗干扰能力,使雷达天线指向稳定保证成像清晰,该文提出一种神经网络PID控制方案,此方案是利用神经网络的非线性映射能力和自学习自适应能力,找到最优的PID三个控制参数,使稳定平台这种非线性系统具有良好的控制效果.通过MATLAB仿真实验证明,神经网络PID控制方案的超调量仅有1.05％,稳态时间只有0.61 s.远远小于PID控制,而其对扰动的响应幅值仅为PID控制的18.6％,与传统的PID控制相比,神经网络PID控制具有更优秀的抗干扰能力,这种控制方案更加适合在复杂环境下工作的稳定平台,有效保证其精度和稳定性.
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