基于混合神经网络的鲁棒自适应飞行控制器的设计

发布时间：2017-06-15 21:11

  本文关键词：基于混合神经网络的鲁棒自适应飞行控制器的设计，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对带有不确定项和干扰项的变形翼飞行器模型,提出了一种非线性控制方案。设计在线自适应补偿算法逼近干扰项,消除环境干扰对系统的影响,提高了系统的鲁棒性。然后,通过在线自适应调整神经网络的隐藏层的权重参数,使神经网络的输出逼近系统的不确定项。利用李亚普诺夫稳定理论证明了神经网络的鲁棒控制器能使系统的跟踪误差最终一致渐近稳定,并设计出了控制器参数的在线更新律。最后,仿真结果表明了该方法的有效性。
【作者单位】： 南京航空航天大学自动化学院;南航金城学院;
【关键词】： 自适应神经网络 变形翼飞行器 飞行控制 不确定项
【基金】：国家自然科学基金(61074063)
【分类号】：V249.1;TP183
【正文快照】： 0引言变形翼飞行器(Morphing Aircraft,MA)是一种全新概念的多形态、非常规布局的现代飞行器。近些年,受到了国内外飞行器研究领域的高度关注,已取得较多研究成果[1-2],主要包括鲁棒控制方法[3]、自适应神经网络控制方法[4-5]、径向基神经网络(RBFNN)的在线控制算法,提高跟踪

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本文编号：453517