惯性稳定平台变置信度优化平滑CMAC复合控制

提出了一种基于变置信度(MC)及优化平滑算法(OS)的改进型小脑模型关节控制器(CMAC)复合控制方法,用于提高航空遥感惯性稳定平台控制系统指向精度及稳定性.首先,以CMAC学习过程中存储单元被激活的次数为依据,对存储单元设置不同的置信程度,提高了CMAC控制器的学习效率与控制精度,避免了系统动态跟踪中过学习发散现象而导致的控制系统精度下降甚至崩溃;其次,针对常规CMAC算法系统输出波动较大问题,加入优化权值算法,改善系统输出平滑性,提高了CMAC控制器的稳定性,避免了系统输出波动对电机及传动系统损害;最后对提出方法进行了仿真分析并利用实验室某三轴惯性稳定平台进行实验验证.实验结果表明:采用基于MC&OS的改进型CMAC复合控制方法后,稳定平台系统控制精度,响应速度及输出平滑稳定性均得到有效提高,动基座推车实验框架角位置水平跟踪误差RMS值为0.021 6°,相对PID与常规CMAC控制方法分别降低了55.09%和30.55%.更多还原