简介：传统PID控制在控制系统中有广泛的应用,但是由于其在参数整定过程中对于对象模型过分依赖,并且参数一旦整定计算好后,在整个控制过程中都是固定不变的,而在实际系统中,由于系统状态和参数等发生变化时,过程中会出现状态和参数的不确定性,系统很难达到最佳的控制效果.为了改善传统PID控制的效果,又充分利用现有PID控制的研究成果,采用BP神经网络对PID参数进行整定,并对该系统进行了仿真分析.仿真结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高.
简介：为在外测数据处理中获取更高精度目标部位修正结果,解决已知目标几何尺寸难以精确修正的问题,提出采用捷联惯导系统姿态修正跟踪部位的方法.根据捷联惯导系统遥测四元数信息计算姿态旋转矩阵,利用外测处理中各个参照坐标系的相互关系,修正垂线偏差的影响,实现跟踪部位位置参数保精度修正.通过测试场景仿真计算,与常用速度矢量修正法进行比较、验证,结果表明姿态修正方法精确可行、结果正确,满足数据处理的精度要求和结果评定需要.
基于BP神经网络整定的PID控制
基于捷联惯导姿态的外测跟踪部位修正方法
