[发明专利]一种面向光电跟踪系统的神经网络控制方法

权利要求书

1.一种面向光电跟踪系统的神经网络控制方法，包括速度环控制器(7)的主控单元(1)，一个驱动单元(2)和包含一套陀螺(11)的陀螺稳定平台(5)的运动平台(3)，其特征在于，主控单元(1)还包括第一神经网络控制器NN1(6)和第二神经网络控制器NN2(8)，运动平台(3)还包括一套惯性测量单元(4)，陀螺稳定平台(5)上的轴系被控对象(10)和旋转变压器(12)，进行以下步骤：

在主控单元(1)中根据运动平台(3)的振动情况设定所需校正的角速度期望值x_1d，陀螺稳定平台(5)反馈测量的角速度y至主控单元(1)；

惯性测量单元(4)采集由振动d对运动平台(3)外部扰动产生的角速度ω_d信号，陀螺稳定平台(5)的陀螺(11)和旋转变压器(12)分别采集运动平台(3)的角速度y和位置θ_m信号，并将所述的角速度y和位置θ_m信号输入到主控单元(1)得到角速度的误差量e和综合误差量S；

主控单元(1)中神经网络控制器的第一神经网络控制器NN1(6)接收角速度ω_d信号，通过对神经网络自身的自适应前馈控制器输入运动平台(3)外部扰动控制量的补偿，经神经网络自身的自适应前馈控制器输出得到前馈控制补偿量u_od；主控单元(1)中神经网络控制器的第二神经网络控制器NN2(8)接收位置θ_m信号，通过对神经网络自身的自适应前馈控制器输入运动平台(3)上轴系被控对象(10)的内部扰动控制量的补偿，经神经网络自身的自适应前馈控制器输出得到前馈控制补偿量u_id；主控单元(1)输入角速度的误差量e传输给速度环控制器(7)的模型输出得到闭环反馈控制量u_c；

由所述速度环控制器(7)输出的闭环反馈控制量u_c、所述第一神经网络控制器NN1(6)的第一神经网络控制模型输出的前馈控制补偿量u_od和所述第二神经网络控制器NN2(8)的第二神经网络控制模型输出的前馈控制补偿量u_id得到综合控制量u，并将综合控制量u输出至驱动单元(2)；

由主控单元(1)输出的综合控制量u经驱动单元(2)传输至轴系被控对象(10)；

轴系被控对象(10)接收到驱动单元(2)由综合控制量u转换的控制作用，对运动平台(3)和陀螺稳定平台(5)进行惯性稳定。

2.根据权利要求1所述的神经网络控制方法，其特征在于，所述主控单元(1)中神经网络控制器的第一神经网络控制器NN1(6)接收角速度ω_d信号，通过对神经网络自身的自适应前馈控制器输入运动平台(3)外部扰动控制量的补偿，经神经网络自身的自适应前馈控制器输出得到前馈控制补偿量u_od包括：

主控单元(1)中神经网络控制器的第一神经网络控制器NN1(6)接收惯性测量单元(4)输入的角速度ω_d信号，通过对神经网络自身的自适应前馈控制器输入运动平台(3)外部扰动控制量的补偿，采用Sigmoid函数作为神经网络的激活函数，经神经网络自身的自适应前馈控制器的第一神经网络控制模型输出得到神经网络前馈控制补偿量u_od；

所述主控单元(1)中神经网络控制器的第二神经网络控制器NN2(8)接收位置θ_m信号，通过对神经网络自身的自适应前馈控制器输入运动平台(3)上轴系被控对象(10)的内部扰动控制量的补偿，经神经网络自身的自适应前馈控制器输出得到前馈控制补偿量u_id包括：

主控单元(1)中神经网络控制器的第二神经网络控制器NN2(8)接收旋转变压器(12)输入的位置θ_m信号，通过对神经网络自身的自适应前馈控制器输入运动平台(3)上轴系被控对象(10)的内部扰动控制量的补偿，采用径向基函数作为神经网络的激活函数，经神经网络自身的自适应前馈控制器的第一神经网络控制模型输出得到神经网络前馈控制量前馈控制补偿量u_id。