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航天成像光谱扫描仪是风云系列卫星的有效载荷之一,它是一项国际性前沿光学探测技术.成像光谱仪是融合了成像技术与光谱技术为一体的新型光学遥感仪.它是当今遥感的有效手段和重要工具,有着广阔的应用前景.扫描镜驱动机构是成像光谱仪中的一个子系统,是成像光谱仪的关键技术之一.该文主要对扫描镜数字控制系统的结构组成、功能部件的选择和数字控制器进行了设计和研究.并在此基础上,介绍了神经网络常用的结构和算法,对应用神经网络抑制直流无刷力矩电机的波动力矩进行了探讨.首先,根据系统的需要,由于神经网络能以任意精度逼近任意非线性函数且对复杂不确定问题具有自适应和自学习能力,故对人工神经网络的模型、原理及其常用网络和算法进行了讨论,并用仿真实验对性能进行了比较.其次,优选了扫描镜控制系统的各部分的功能部件,包括激光编码器、扫描电机、80C196KC单片机控制器和PWM功放等,并对各个部分所选部件的性能进行了分析.该系统中使用的直流无刷力矩电机采用的是简化线性模型,而实际电机系统是复杂的非线性时变参数系统,因此要了解应用低阶的线性定常集中参数模型时引入系统模型的不确定性,对扫描镜系统数字控制器的设计采用了模拟化设计方法.最后,阐述了直流无刷电机波动力矩的产生来源、波动力矩抑制原理和几种抑制方法,利用神经网络的学习能力和网络逼近任意函数的能力提出了应用神经网络来抑制电机力矩波动的方案.由于实际的控制对象模型不可能精确的得到,给实际的补偿带来了很大的困难,具体的参数必须在实际调试中不断的改变来寻求较好的控制效果.为了得到无刷直流电机良好的输出速率平稳性,在得到波动力矩的神经网络模型之后,设计了补偿环节来实时补偿波动力矩所带来的速率波动,并给出了补偿效果的仿真实验结果.