基于PID神经网络的滑翔增程制导炮弹解耦控制系统设计

作者：孙东阳; 易文俊

来源：计算技术与自动化, 2011, (02): 21-25.

• PID神经网络
• 解耦控制
• 粒子群优化
• 动量项
• 自适应学习速率 PID neural network
• decoupling control
• particle swarm optimization
• momentum
• adaptive learning rate

针对低速旋转的滑翔增程制导炮弹存在的俯仰和偏航通道控制耦合性问题,阐述利用基于PID神经网络进行双通道解耦控制设计。首先描述滑翔增程炮弹动力学模型,基于对该模型的分析基础上提出PID神经网络的结构和计算方法,并采用增加动量项的权值修正和自适应可变学习率对其进行改进。在此基础上,通过粒子群优化算法对网络的初始权值进行优化。通过matlab仿真并对其结果进行分析可以得到,该设计方法较好地满足了系统的解耦控制要求,且能迅速接近控制目标,同时可以很好地克服弹体处于不同马赫时气动参数变化对控制系统造成的影响,能实现较为理想的控制效果。

• 单位
  瞬态物理国家重点实验室