光电稳定平台神经网络自抗扰控制方法.docx

光电稳定平台神经网络自抗扰控制方法
光电稳定平台神经网络自抗扰控制方法
摘要：光电稳定平台是一种用于保持传感器或其他设备在空间中定位稳定的控制系统。然而，由于外部扰动的存在，光电稳定平台容易受到干扰，导致其性能下降。为了解决这一问题，本文提出了一种基于神经网络的自抗扰控制方法。该方法利用神经网络模型来学习和预测外部扰动，并将其与控制器相结合，实现对光电稳定平台的自适应控制。通过实验验证，该方法能够有效地抑制外部扰动，提高光电稳定平台的稳定性和性能。
关键词：光电稳定平台；神经网络；自抗扰控制
1.引言
光电稳定平台是一种用于保持传感器、激光或其他设备在空间中定位稳定的控制系统。它广泛应用于航空航天、工业制造、医疗设备等领域。然而，由于外部扰动的存在，光电稳定平台容易受到干扰，导致其性能下降。因此，提高光电稳定平台的抗扰性能，成为研究人员的重要课题。
2.相关工作
过去的研究中，有许多方法被提出来改善光电稳定平台的抗干扰性能。其中，自抗扰控制是一种常用的方法，它基于模型预测控制技术，通过构建系统的数学模型来预测和抵消外部扰动。然而，模型预测控制方法对系统模型的准确性要求较高，且对扰动的预测能力较弱。
另一方面，神经网络是一种能够通过学习和适应来处理复杂问题的计算模型。它具有自适应性和非线性映射能力，广泛应用于控制领域。一些研究者将神经网络应用于光电稳定平台的控制中，取得了一定的成果。然而，这些方法往往对网络结构、参数的选择没有明确的指导，导致结果的可靠性和有效性不高。
3.神经网络自抗扰控制方法
为了解决上述问题，本文提出了一种基于神经网络的自抗扰控制方法。该方法首先建立光电稳定平台的数学模型，然后利用神经网络来学习和预测外部扰动，最后将预测结果与控制器相结合，实现对光电稳定平台的自适应控制。
具体而言，该方法分为三个步骤：1）系统建模。通过系统辨识技术，将光电稳定平台的动态特性建模为一个非线性函数；2）神经网络训练。采用适当的神经网络结构和训练算法，对扰动进行学习和预测；3）控制器设计。将神经网络的输出与目标位置和速度偏差进行比较，设计合适的控制策略来实现自适应控制。
4.实验验证
为了验证本文提出的方法的有效性，进行了一系列实验。首先，通过仿真实验对比了本文方法和传统的模型预测控制方法在抑制扰动方面的性能差异。结果表明，本文方法能够更好地抑制外部扰动，提高了光电稳定平台的稳定性和性能。
其次，搭建了一个实际的光电稳定平台实验平台。通过对比实验，验证了本文方法在实际系统上的有效性和稳定性。实验结果显示，光电稳定平台的位置误差和震动幅度明显减小，光电稳定性能得到了显著改善。
5.结论
本文提出了一种基于神经网络的自抗扰控制方法，应用于光电稳定平台中。通过神经网络的学习和预测能力，该方法能够抑制外部扰动，提高光电稳定平台的性能。实验结果验证了该方法的有效性和稳定性。未来的研究可以进一步优化神经网络结构和算法，提高光电稳定平台的控制精度和鲁棒性。
参考文献：
[1]黄进,朱剑秋,马林芹.基于神经网络的光电稳定平台控制[J].电子技术应用,2016(19):3-6.
[2]张乐,戴春雷,李明.光电稳定平台的神经网络控制[J].机械科学与技术,2017(6):70-73.
[3]王建忠,张甜甜.基于神经网络的光电稳定平台自抗扰控制方法[J].控制工程,2018(2):12-15.