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基于位置域迭代学习的激光导引头测试系统时变周期干扰抑制

霍鑫 吴瑷菁 王孟渝 邢宝祥

霍鑫, 吴瑷菁, 王孟渝, 邢宝祥. 基于位置域迭代学习的激光导引头测试系统时变周期干扰抑制[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(9): 913002-0913002(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0913002
引用本文: 霍鑫, 吴瑷菁, 王孟渝, 邢宝祥. 基于位置域迭代学习的激光导引头测试系统时变周期干扰抑制[J]. 红外与激光工程, 2019, 48(9): 913002-0913002(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0913002
Huo Xin, Wu Aijing, Wang Mengyu, Xing Baoxiang. Time-varying periodic disturbance suppression of laser seeker testing system based on spatial iterative learning control[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(9): 913002-0913002(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0913002
Citation: Huo Xin, Wu Aijing, Wang Mengyu, Xing Baoxiang. Time-varying periodic disturbance suppression of laser seeker testing system based on spatial iterative learning control[J]. Infrared and Laser Engineering, 2019, 48(9): 913002-0913002(8). doi: 10.3788/IRLA201948.0913002

基于位置域迭代学习的激光导引头测试系统时变周期干扰抑制

doi: 10.3788/IRLA201948.0913002
基金项目: 

国家自然科学基金(61773138,61427809)

详细信息
    作者简介:

    霍鑫(1981-),男,副教授,硕士生导师,主要从事系统辨识、迭代学习方面的研究。Email:huoxin@hit.edu.cn

    通讯作者: 吴瑷菁(1995-),女,硕士生,主要从事迭代学习方面的研究。Email:aijingwuhit@163.com
  • 中图分类号: TP273

Time-varying periodic disturbance suppression of laser seeker testing system based on spatial iterative learning control

  • 摘要: 激光导引头测试系统是对激光导引头进行参数标定及性能测试的专用测试设备,其性能和精度决定了导引头的品质。为了提高某激光导引头测试系统的性能,抑制时变周期干扰对测试系统的影响,提出一种基于位置域的迭代学习控制方法。通过对不同转速下干扰成分的时域/位置域频谱分析,得到时变周期干扰具有角位置定周期的特征,基于迭代学习的思想提出一种位置域的迭代学习控制结构,依据算法的收敛性条件和滤波器的相位延迟特性,给出控制参数的整定准则和相位补偿方法,并对其应用效果进行了实验验证。在最大转速指令下的实验表明,采用位置域迭代学习控制方法后,角位置稳态跟踪精度提高了65.8%,在此基础上,对位置域迭代周期进行修正,角位置稳态跟踪精度进一步提高了61.5%。
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-05-07
  • 修回日期:  2019-06-13
  • 刊出日期:  2019-09-25

基于位置域迭代学习的激光导引头测试系统时变周期干扰抑制

doi: 10.3788/IRLA201948.0913002
    作者简介:

    霍鑫(1981-),男,副教授,硕士生导师,主要从事系统辨识、迭代学习方面的研究。Email:huoxin@hit.edu.cn

    通讯作者: 吴瑷菁(1995-),女,硕士生,主要从事迭代学习方面的研究。Email:aijingwuhit@163.com
基金项目:

国家自然科学基金(61773138,61427809)

  • 中图分类号: TP273

摘要: 激光导引头测试系统是对激光导引头进行参数标定及性能测试的专用测试设备,其性能和精度决定了导引头的品质。为了提高某激光导引头测试系统的性能,抑制时变周期干扰对测试系统的影响,提出一种基于位置域的迭代学习控制方法。通过对不同转速下干扰成分的时域/位置域频谱分析,得到时变周期干扰具有角位置定周期的特征,基于迭代学习的思想提出一种位置域的迭代学习控制结构,依据算法的收敛性条件和滤波器的相位延迟特性,给出控制参数的整定准则和相位补偿方法,并对其应用效果进行了实验验证。在最大转速指令下的实验表明,采用位置域迭代学习控制方法后,角位置稳态跟踪精度提高了65.8%,在此基础上,对位置域迭代周期进行修正,角位置稳态跟踪精度进一步提高了61.5%。

English Abstract

参考文献 (15)

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