CMAC神经网络驱动的电液负载模拟器自适应控制优化

本文主要探讨了"基于CMAC的电液负载模拟器自学习控制"这一主题，针对某飞行器舵机电液负载模拟器与操舵系统联动的工作情况，作者首先构建了一个动态数学模型，深入剖析了电液负载模拟器产生多余力的原理。多余力是电液负载模拟器在模拟实际负载过程中，由于内部非线性特性、系统参数变化或外部扰动等因素导致的额外力矩，这可能对系统的精确控制性能造成影响。 作者提出了利用结构不变性原理设计补偿环节，这是一种关键的设计策略，它确保了在面对负载干扰时，系统的控制器能够自动调整，保持其内在结构的稳定性。这里引入了CMAC（competitive multi-layer perceptron with local connections and adaptive resonance）神经网络，这是一种具有竞争性和局部连接的多层感知器，其自组织学习能力有助于适应复杂系统中的变化，并有效抑制多余力。 CMAC神经网络在本文中的应用，通过在线学习和自适应机制，能够在运行过程中不断优化控制策略，减少对系统动态特性的依赖，从而显著提高电液负载模拟器的动态加载性能。动态仿真结果证实了这种方法的有效性，它不仅能有效地消除多余力，还能提升系统的稳定性和响应速度，这对于飞行器的精确操控至关重要。 这篇文章的核心知识点包括电液负载模拟器的动态建模、多余力的分析与抑制、结构不变性原则在补偿环节设计中的应用、以及CMAC神经网络在自学习控制中的优势和实际效果。通过这些技术手段，可以提升电液负载模拟器的精度和可靠性，对于航空航天等领域中对高精度模拟设备的需求具有重要的实际意义。