3 仿真分析

　　采用參數 BP 網絡自整定 PID 控制對 50m 縮比實驗模型進行了數值仿真，圖 4 給出了仿真結果。參數 BP 網絡自整定 PID 控制器參數選取如下：神經網絡結構為 3-5-3，學習率 η =0.26、動量項因子α =0.29、權系數初始值取區間[-0.5,0.5]上的隨機數，采樣周期為 T=0.05s。

　　從參數 BP 網絡自整定 PID 控制器系統的輸出響應，可調參數的調整情況、控制器輸出曲線以及大多數點的軌跡跟蹤誤差為±7mm左右(低于文獻[4]帶有學習功能的多變量調節器所得到的軌跡跟蹤誤差 10mm左右)，可以看出參數 BP 網絡自整定功能對克服懸索-饋源艙這樣一個非線性慢時變大滯后柔性特性有明顯作用。因此，該控制器能很好地跟蹤期望信號，并能在很短的時間內穩定在跟蹤精度要求范圍內。

　　4 結 論

　　針對 LT 懸索-饋源艙這樣一個非線性慢時變大滯后柔性系統：

　　(1)提出用參數 BP 網絡自整定 PID 控制器來實現饋源艙軌跡跟蹤策略。通過對大射電望遠鏡懸索-饋源艙系統的時變大滯后系統的數值仿真，證明該控制算法可以滿足饋源艙軌跡跟蹤精度要求，為新一代大射電望遠鏡國際合作項目的工程實現奠定了基礎。

　　(2)該控制策略設計簡單，易于實現，系統輸出響應快，超調量減小并且消除了極限環振蕩現象，提高了穩態精度。神經網絡與 PID 控制結合，將使PID 控制器具備處理更復雜的非線性系統的能力。

　　參考文獻

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　　2 Su Y X, Duan B Y. The Mechanical Design and KinematicsAccuracy Analysis of a Fine Tuning Stable Platform for theLarge Spherical Radio Telescope. Mechatronics, 2000, 10(7):819～834.

　　3 須田信英. PID 制御.システム制御情報ライブラリ—6，朝倉書店, 1992.

　　4 邱金波, 段寶巖, 彭勃, 等. 大型球面射電望遠鏡控制系統研究. 自動化學報, 2001, 27(1): 93～97.

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　　7 蘇玉鑫, 段寶巖. 大射電望遠鏡饋源艙軌跡跟蹤自適應控制. 控制理論與應用, 2002, 19(1): 121～124.