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基于BP神经网络的三轴增稳云台自抗扰控制 摘要：本文提出了一种基于BP神经网络的三轴增稳云台自抗扰控制方法，旨在解决三轴增稳云台伺服系统的非线性特性和PD控制抗扰能力差的问题。该方法利用BP神经网络的全局逼近能力和自我学习能力，组成复合控制器，并对自抗扰控制器的所有关键参数进行自整定寻优。仿真结果表明，该方法可行有效，具有更高的控制精度和更强的抗扰能力。 一、BP神经网络简介 BP神经网络是一种常用的神经网络算法，具有强大的学习和逼近能力。BP神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有多个。BP神经网络的学习过程是通过反向传播算法实现的，该算法可以使网络权值逐步收敛，提高网络的学习能力。 二、三轴增稳云台伺服系统简介 三轴增稳云台伺服系统是一种复杂的非线性系统，具有多个输入和输出变量。该系统的控制难点在于其非线性特性和PD控制抗扰能力差。传统的PD控制方法对该系统的控制效果不太理想，因此需要寻找新的控制方法来解决该问题。 三、基于BP神经网络的自抗扰控制方法 本文提出的基于BP神经网络的自抗扰控制方法可以解决三轴增稳云台伺服系统的非线性特性和PD控制抗扰能力差的问题。该方法将BP神经网络与自抗扰控制器组成复合控制器，对自抗扰控制器的所有关键参数进行自整定寻优。BP神经网络的全局逼近能力和自我学习能力使得该方法可以自动整定参数，并具有更高的控制精度和更强的抗扰能力。 四、仿真结果 仿真结果表明，该方法可以有效地解决三轴增稳云台伺服系统的控制问题，并具有更高的控制精度和更强的抗扰能力。与PD控制和参数固定的常规自抗扰控制器相比，该方法具有更好的应用价值。 五、结论 本文提出了一种基于BP神经网络的三轴增稳云台自抗扰控制方法，该方法可以解决三轴增稳云台伺服系统的非线性特性和PD控制抗扰能力差的问题，并具有更高的控制精度和更强的抗扰能力。该方法可以广泛应用于机器人、自动化控制等领域。