题目：神经网络模型参考自适应控制在伺服系统中的应用与研究

三轴飞行仿真转台是一种高精度的伺服控制系统，存在诸如摩擦力矩、电机力矩波动、耦合力矩、干扰力矩等非线性因素以及负载的不平衡力矩、轴系间的力矩耦合和系统未建模动态等一系列不确定性因素。随着转台系统技术指标的不断提高，转台系统中存在的非线性和不确定性因素制约系统性能提高的作用越来越明显地体现出来了。传统的基于对象精确数学模型的方法都难以满足转台高性能的控制要求。实现飞行仿真转台的自适应控制具有重要的理论意义和现实意义。本论文首先介绍了飞行仿真转台系统中的不确定因素，分析了系统数学模型，研究小脑模型神经网络的结构及工作原理。在此基础上，针对转台伺服系统中的不确定性和外界干扰，提出了模型参考自适应控制和神经网络控制相结合的方法，文中给出了具体结构和基于Lyapunov稳定性理论的神经网络迭代算法，分析了神经网络的稳定性。最后，进行了数字仿真并将理论设计和研究的结果应用在飞行转台系统上。从响应曲线和误差曲线可以得到，当系统存在强非线性不确定性和大时变负载干扰时，所设计的自适应控制器能有效抑制参数摄动及外力干扰，保证控制系统具有良好的跟踪特性。仿真和实际的结果均表明该方法的有效性。