【摘 要】
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根据KED方法建立了柔性支腿Stewart平台的动力学模型.针对该机构为一非线性、强耦合、多输入多输出等特点,提出一种干扰观测器和基于优化神经网络结构的PID控制器（PID-NNC）相结
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根据KED方法建立了柔性支腿Stewart平台的动力学模型.针对该机构为一非线性、强耦合、多输入多输出等特点,提出一种干扰观测器和基于优化神经网络结构的PID控制器（PID-NNC）相结合的控制算法来实现大射电望远镜（LT）馈源高精度轨迹跟踪.这种新方法通过构造干扰观测器来观测柔性Stewart平台的各种干扰,并对观测到的干扰信息进行补偿以抑制干扰对系统的影响,同时采用PID-NNC进行动态解耦控制.理论分析和仿真实验结果表明,该控制算法不仅能满足馈源轨迹跟踪高精度要求,而且具有较强的鲁棒性.
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