基于自适应神经网络的飞控系统辨识技术研究
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篇1：基于自适应神经网络的飞控系统辨识技术研究
基于自适应神经网络的飞控系统辨识技术研究
建立复杂的非线性飞行器辨识模型对提高系统的.状态监控和控制性能具有重要意义.文中提出一种变结构的在线径向基神经网络学习算法,使用梯度下降法对网络参数进行优化.利用径向基神经网络对某型飞机非线性动力学系统进行辨识,仿真结果表明设计的算法满足在线辨识的要求.
作 者：杜向党 刘小雄 DU Xiang-dang LIU Xiao-xiong 作者单位：杜向党,DU Xiang-dang(西北工业大学航海学院,西安,710072)刘小雄,LIU Xiao-xiong(西北工业大学自动化学院,西安,710072)
刊 名：弹箭与制导学报 PKU英文刊名：JOURNAL OF PROJECTILES, ROCKETS, MISSILES AND GUIDANCE 年，卷(期)： 27(1) 分类号：V249 关键词：飞行控制系统 径向基神经网络 辨识篇2：升力式再入飞行器的神经网络自适应逆控制系统设计
升力式再入飞行器的神经网络自适应逆控制系统设计
分析了升力式再入飞行器的动力学模型,针对现有的再入控制方法的'缺陷,提出了利用神经网络自适应逆来设计再入控制系统,使再入飞行器控制系统克服现有的控制方法的缺陷,无需大量的增益调节,自动适应非线性、强耦合的对象特性,适应大范围环境变化,减小对不同飞行条件下气动与结构参数的依赖性,自动补偿不确定因素.最后通过simulink建模对控制系统进行了仿真,验证了此控制系统能很好地跟踪输入,并且能抑制大范围的外部扰动.
作 者：黎科峰 田源 任章 Li Kefeng Tian yuan Ren Zhang 作者单位：北京航空航天大学精确制导技术研究中心,北京,100083 刊 名：导弹与航天运载技术 ISTIC PKU英文刊名：MISSILES AND SPACE VEHICLES 年，卷(期)： “”(4) 分类号：V448.2 关键词：升力式再入飞行器 神经网络 自适应逆 控制系统篇3：一类非线性系统的神经网络自适应控制
一类非线性系统的神经网络自适应控制
针对一类单输入单输山不确定非仿射型非线性系统,基于多层神经网络提出了一种直接自适应控制方法.该设计方法首先应用多层神经网络自适应模拟逼近逆解中的.未知部分,然后应用逆设计和自适应反演设计出虚拟控制量,最后应用反馈线性化设计方法和神经网络设计了直接自适应控制律.并利用Lyapunov稳定性定理推导了神经网络的参数调节律,保证了闭环系统的所有信号均最终一致有界.
作 者：晋玉强 梁瑞胜 申浩 JIN Yuqiang LIANG Ruisheng SHEN Hao 作者单位：晋玉强,JIN Yuqiang(海军航空工程学院控制工程系,山东,烟台,264001)梁瑞胜,LIANG Ruisheng(海装驻沈阳地区航空军事代表室,辽宁,沈阳,110034)
申浩,SHEN Hao(91336部队,河北,秦皇岛,066326)
刊 名：海军航空工程学院学报 ISTIC英文刊名：JOURNAL OF NAVAL AERONAUTICAL ENGINEERING INSTITUTE 年，卷(期)： 22(2) 分类号：V232.4 关键词：非线性系统 神经网络 自适应控制 反演篇4：基于鲁棒自适应观测器的飞控系统传感器故障隔离与重构
基于鲁棒自适应观测器的飞控系统传感器故障隔离与重构
考虑到飞行控制系统闭环反馈及实时的'特性,设计了多个鲁棒自适应观测器用于传感器的故障隔离与重构.这样有效的抑制了噪声和模型不确定性,以及闭环传感器输出之间的相互影响.同时对残差进行时序概率比检验,避免了故障误报和漏报.应用某型战斗机地形跟随控制系统进行仿真验证,在保证闭环反馈系统稳定的前提下,实现了传感器的在线故障隔离与重构,达到了预期的效果.
作 者：刘小雄 章卫国 武燕 黄宜军 LIU Xiao-xiong ZHANG Wei-guo WU Yan HUANG Yi-jun 作者单位：刘小雄,章卫国,黄宜军,LIU Xiao-xiong,ZHANG Wei-guo,HUANG Yi-jun(西北工业大学自动化学院,西安,710072)武燕,WU Yan(西安电子科技大学理学院,西安,710071)
刊 名：传感技术学报 ISTIC PKU英文刊名：CHINESE JOURNAL OF SENSORS AND ACTUATORS 年，卷(期)： 19(6) 分类号：V2 关键词：故障隔离与重构 鲁棒自适应观测器 飞行控制系统篇5：平流层飞艇巡航姿态自适应神经网络补偿控制
平流层飞艇巡航姿态自适应神经网络补偿控制
研究了一种基于自适应神经网络补偿的平流层飞艇前向速度与姿态控制系统设计方法.针对近似模型进行常规线性动态补偿器设计,并引入自适应径向基函数(RBF,radial basis function)神经网络对模型误差进行补偿.根据Lyapunov方法得到神经网络权值自适应律,保证了闭环系统误差信号一致最终有界.仿真结果表明对于两类不同的`飞艇模型,所设计的控制器在响应性及对未知环境风速作用的鲁棒性方面均具有良好的效果.
作 者：刘其睿 李勇 LIU Qirui LI Yong 作者单位：刘其睿,LIU Qirui(北京控制工程研究所,北京100190;空间智能控制技术国家级)李勇,LI Yong(中国空间技术研究院研究发展中心,北京,100094)
刊 名：空间控制技术与应用 英文刊名：AEROSPACE CONTRD AND APPLICATION 年，卷(期)： 35(4) 分类号：V448 关键词：平流层飞艇 巡航姿态 神经网络 自适应篇6：基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统
基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统
将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的`均方误差最小化.仿真实例结果表明,基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高,有较好的网络的泛化和适应能力,能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出.
作 者：陈聆 闫海波 毛万标 CHEN Ling YAN Hai-bo MAO Wan-biao 作者单位：陈聆,CHEN Ling(成都理工大学信息管理学院,数学地质四川省重点实验室,成都,610059)闫海波,YAN Hai-bo(新疆财经学院,乌鲁木齐,830012)
毛万标,MAO Wan-biao(西昌卫星发射中心技术部,四川,西昌,615000)
刊 名：成都理工大学学报(自然科学版) ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF CHENGDU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(SCIENCE & TECHNOLOGY EDITION) 年，卷(期)：2007 34(6) 分类号：O231.2 关键词：模型参考自适应控制系统 粒子群优化算法 BP神经网络 参考模型【基于自适应神经网络的飞控系统辨识技术研究】相关文章：
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