基于二阶Adaline网络的位标器自适应逆控制方法

为了提高导引头成像传感器视轴在系统参数时变时的稳定度，对基于二阶Adaline网络的位标器自适应逆控制方法进行了研究。先是对位标器的动力学模型和机电模型进行了数学推导与分析，接着通过对Adaline网络学习算法的研究，提出了一种不易受噪声影响的变步长LMS算法用于增强其学习能力。在最后设计的位标器双闭环控制系统中，电流环采用变速PID控制，速度环利用系统输出误差，按改进的二阶Adaline网络算法来实现其自适应逆控制的调节过程。内场实验表明，与PID控制相比，所提出的方法显著提高了位标器系统的控制精度，具有很强的鲁棒稳定性。