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电液伺服系统由于其具有非线性、时变参量多、难以精确建模等特点，采用传统控制理论并不能满足较高的控制精度。对此，本文设计出了一种基于混合维的云模型智能控制器，并将其应用于电液伺服加载装置的控制过程中。仿真结果表明，该控制器结构简单，控制性能良好，鲁棒性强，并且较常规模糊控制器具有更好的控制品质。
关键词：云模型；混合维云控制器；智能控制；电液伺服加载装置
舰载武器在射击过程中，会因海浪等因素造成射击线的偏移，这就要求该武器系统的随
动装置应具有较高的动态跟踪精度；又由于武器在射击过程中的不连续性，还要求该装置应具有大功率、大变惯量、大变不平衡力和摩擦阻力矩，这大大增加了系统的控制难度。电液伺服加载装置是为了保证武器系统的射击精度，缩短伺服系统的调试周期而研制出的一种伺服系统模拟加载试验装置，它可以较好的模拟该武器的实际负载情况和考查随动系统动静态技术指标等优点。但是该装置在加载过程中会受到诸多因素的影响，系统参数可能会发生变化，并且液压系统存在很多非线性因素，因此难以确定其准确模型。对其采用传统的控制方法，系统的综合性能较差[1]。
云模型是用语言值表示的定性概念与其定量表示之间的不确定性的转换模型，它在传统
的模糊集理论上，引入概率统计思想，将随机性和模糊性有机的结合在一起，构成定性和定量间的映射[2]。目前，它已应用于数据挖掘、人工智能、智能控制等领域并取得了一些成果。
本文针对电液伺服加载装置的特点，以一维、二维云模型及其推理为基础，设计出了基于混合维云模型控制器。仿真结果验证了该智能控制器具有良好的控制性能，对不确定因素具有较强的鲁棒性，较常规模糊控制器具有更好的控制品质。
关键词：云模型；混合维云控制器；智能控制；电液伺服加载装置
舰载武器在射击过程中，会因海浪等因素造成射击线的偏移，这就要求该武器系统的随
动装置应具有较高的动态跟踪精度；又由于武器在射击过程中的不连续性，还要求该装置应具有大功率、大变惯量、大变不平衡力和摩擦阻力矩，这大大增加了系统的控制难度。电液伺服加载装置是为了保证武器系统的射击精度，缩短伺服系统的调试周期而研制出的一种伺服系统模拟加载试验装置，它可以较好的模拟该武器的实际负载情况和考查随动系统动静态技术指标等优点。但是该装置在加载过程中会受到诸多因素的影响，系统参数可能会发生变化，并且液压系统存在很多非线性因素，因此难以确定其准确模型。对其采用传统的控制方法，系统的综合性能较差[1]。
云模型是用语言值表示的定性概念与其定量表示之间的不确定性的转换模型，它在传统
的模糊集理论上，引入概率统计思想，将随机性和模糊性有机的结合在一起，构成定性和定量间的映射[2]。目前，它已应用于数据挖掘、人工智能、智能控制等领域并取得了一些成果。
本文针对电液伺服加载装置的特点，以一维、二维云模型及其推理为基础，设计出了基于混合维云模型控制器。仿真结果验证了该智能控制器具有良好的控制性能，对不确定因素具有较强的鲁棒性，较常规模糊控制器具有更好的控制品质。
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