基于WNN参数整定的ADRC在火箭炮伺服系统中的应用

《基于WNN参数整定的ADRC在火箭炮伺服系统中的应用》是一篇探讨先进控制算法在军事装备中应用的学术论文。该论文聚焦于如何通过优化控制策略，提高火箭炮伺服系统的动态性能和控制精度。随着现代战争对武器系统响应速度和稳定性要求的不断提高，传统的控制方法逐渐显现出局限性，因此研究更加智能化、自适应的控制算法成为当前的研究热点。

论文首先介绍了火箭炮伺服系统的基本结构及其工作原理。火箭炮伺服系统主要用于实现火炮的快速瞄准和稳定跟踪，其核心功能是将指令信号转化为机械运动，确保火炮能够准确命中目标。由于火箭炮在发射过程中会受到多种外部干扰，如风力、地面震动以及目标移动等，因此对伺服系统的控制精度和响应速度提出了更高要求。

针对传统PID控制方法在复杂工况下表现不佳的问题，论文引入了自抗扰控制（ADRC）技术。ADRC是一种具有较强鲁棒性的控制方法，能够有效抑制系统内部不确定性及外部干扰的影响。然而，ADRC的控制效果高度依赖于控制器参数的选择，而传统的人工调整方式不仅效率低，而且难以适应实时变化的工况。

为了解决这一问题，论文提出了一种基于WNN（小波神经网络）的参数整定方法。WNN结合了小波分析和神经网络的优势，能够在非线性系统中实现更精确的建模和预测。通过利用WNN的学习能力，论文设计了一种自适应参数调整机制，使ADRC控制器能够根据系统状态自动优化控制参数，从而提升整体控制性能。

论文中详细描述了WNN与ADRC相结合的控制结构，并通过仿真验证了该方法的有效性。实验结果表明，相比于传统PID控制和未整定的ADRC控制，基于WNN参数整定的ADRC在响应速度、稳态误差和抗干扰能力等方面均表现出显著优势。特别是在面对复杂多变的外部环境时，该控制策略能够保持较高的控制精度和稳定性。

此外，论文还对WNN参数整定过程进行了深入分析，探讨了不同输入特征对网络训练效果的影响，并提出了相应的优化建议。研究结果表明，合理选择输入变量和网络结构对于提高控制性能至关重要。同时，论文也指出了当前研究中存在的不足，如计算复杂度较高、训练数据获取困难等问题，并对未来的研究方向进行了展望。

总体而言，《基于WNN参数整定的ADRC在火箭炮伺服系统中的应用》是一篇具有较高实用价值的学术论文。它不仅为火箭炮伺服系统的控制提供了新的思路，也为其他高精度、高动态要求的控制系统提供了参考。随着人工智能技术的不断发展，基于智能算法的自适应控制方法将在更多领域得到广泛应用。