三轴转台是测试惯性元件的关键设备之一。随着航空、航天工业的发展,对其关键性设备惯性元件要求的精度不断提高,同时对转台性能指标的要求也越来越高。本文以三轴转台为研究背景,结合神经网络控制的方法,着重对影响性能的摩擦干扰问题进行补偿及对神经网络PID控制器进行了理论分析设计,实现基于RTX的转台系统控制软件。 首先,文章通过理论分析推导三轴转台的数学模型,并根据实际参数建立了三轴转台的状态方程。根据逆系统理论讨论了系统可解耦性,证明并得出解耦系统。通过解耦,三轴转台系统成为三个单输入,单输出线性系统,为理论分析设计控制系统提供了转台模型。 其次,对影响转台系统的控制精度的主要因素摩擦力矩,进行理论分析。主要介绍了产生摩擦力的原因,包括机械和分子两个作用。介绍常用的摩擦力模型,概括总结摩擦力矩对转台系统的影响,对当前补偿摩擦力的方法进行归纳总结。 探讨BP神经网络结构、特点,及其算法。在此基础上,文中主要探讨了神经网络控制在三轴转台系统中的应用。通过神经网络的设计,实现摩擦力矩的补偿。设计了基于BP神经网络的PID控制器,实现PID控制器参数自学习、自整定。引入权值拟熵作为目标函数的惩罚函数,简化网络结构,减少运算量。同时分析了系统的收敛性和稳定性,仿真结果显示该方法满足转台系统的性能指标。