基于模糊神经网络PID的舵机控制系统

卜庆伟,陈 雄,柴金宝,崔二伟

(南京理工大学航空宇航系,江苏 南京 210094)

0 引 言

近年来，随着现代战争对武器科技水平的要求越来越高，高精度制导技术已经成为国家制导导弹研究的重要方向。舵机是导弹制导系统的执行部件，舵机系统控制技术的水平不仅影响导弹的空中飞行姿态，而且在极大程度上决定了导弹的制导精度，因此，提高舵机系统的整体性能具有非常重要的意义。

直流无刷伺服舵机作为当前应用最广泛的制导导弹控制元件，具有低质量、体积小、高转速和能实现较大的转矩输出等特点[1]。传统的直流无刷舵机一般采用PID控制方式，该控制算法具有结构简单、参数调整方便、易于实现等优点，但其本质是一种线性控制，而直流无刷舵机是一个多变量、非线性、时变的复杂系统，传统PID控制算法对该复杂系统的特性变化不敏感，在实际中，往往达不到预期的控制效果[2-3]。模糊PID控制器可以改善传统PID控制效果，但其获取知识比较繁琐，模糊规则和模糊隶属度函数的调节主要依靠相关操作人员的经验[4]，具有较大的主观性，自学习能力较差。神经网络具有很高的自适应学习能力和非线性映射能力，然而其不适于表达基于规则的知识，系统行为不可理解，难以充分检验。

鉴于上述神经网络控制和模糊PID控制方式的优缺点，本文设计一种改进的模糊神经网络PID控制器，将模糊PID控制和神经网络控制适当地结合起来，吸取两者的长处，使其同时具备模糊系统的逻辑推理能力，能够有效地利用已有知识经验，又具备神经网络的自适应学习能力[5]，能够及时调整自身的控制规则和参数，最终满足控制系统对快速性和准确性的要求。……