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一种基于神经网络补偿动态逆误差的方法 总被引:3,自引:0,他引:3
讨论了一种基于神经网络自适应补偿动态逆误差的方法,并应用于超机动飞机控制器设计中,飞机的基本控制采用非线性动态逆方法进行设计,对于模型不准确导致的逆误差采用神经网络进行在线补偿,仿真结果表明,采用神经网络补偿误差,弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点,而且可以简化动态逆控制律的设计,改善整个控制系统的性能。 相似文献
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将动态逆理论、神经网络和自适应控制相结合应用于非线性飞行控制系统设计中,通过动态逆控制律将非线性耦合系统转换为线性解耦系统,采用具有在线学习能力的神经网络来补偿反馈线性化中存在的逆误差,最后利用李亚普诺夫稳定性理论推导了在线网络权值的自适应调整规则。仿真结果表明,这种控制结构具有良好的跟踪能力和极强的鲁棒性。 相似文献
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基于神经网络的超机动飞机自适应重构控制 总被引:5,自引:2,他引:5
讨论了一种基于神经网络的超机动飞机直接自适应重构控制方法。飞机的基本控制律采用非线性动态逆方法设计,对于模型不准确和舵面故障等因素导致的逆误差采用神经网络进行在线补偿。通过仿真表明,在飞机发生舵面故障时,神经网络通过自适应地补偿逆误差,可以快速在线重构控制律,保持飞机稳定和一定的操纵品质。 相似文献
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自适应模糊-滑模控制在重构飞行控制中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
论述了综合运用非线性动态逆、自适应模糊系统和滑模控制的优点进行飞行控制律设计的方法。运用非线性动态逆理论对非线性系统进行近似线性化 ,用模糊自适应系统来抵消近似非线性逆带来的误差 ,最终的残差由滑模控制项补偿。根据李亚普诺夫稳定性理论推导了自适应系统权值的调整规律 ,从而保证了闭环系统的稳定性。将此方法应用于带推力矢量飞机重构飞行控制 ,对两类故障的仿真结果表明 :即使系统未检测到故障 ,在较大的舵面损伤情况下 ,飞控系统性能仍能得到很好的保持。 相似文献
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微小型飞行器(MAV)精确的数学模型很难得到,限制了单纯动态逆控制方法的使用,比例-积分-微分(PID)等传统的控制方法已不能满足要求。针对这一问题,研究了应用动态逆控制方法的新途径──神经网络动态逆。选取串接积分器的多层前向神经网络训练飞行控制系统的动态逆模型,并自适应补偿逆误差。用MATLAB的NNCTRL20工具箱并结合NNSYSID20工具箱建立了仿真系统。升降舵和方向舵联合控制转弯。用PID控制器、近似神经网络动态逆模块、在线神经网络补偿器构建了飞行控制系统。仿真结果表明,神经网络动态逆有较强的鲁棒性、稳定性和指令跟随能力,比PID更适合于微小型飞行器的姿态控制。 相似文献
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考虑到飞机带冰飞行的安全问题,对结冰飞机进行安全边界保护成为一种有效的解决手段。基于神经网络自适应动态逆跟踪性能好、鲁棒性强的优点,提出了以安全关键飞行参数限制值作为神经网络自适应动态逆的输入,获取可用舵面偏转角的边界保护方法。建立了飞机本体动力学模型,采用高精度的数值模拟方法获得结冰数据库。设计了神经网络自适应动态逆控制律,通过在动态逆环节引入单隐层神经网络,对不确定性逆误差进行自适应补偿,增强了控制系统的鲁棒性。以俯仰姿态保持模式为例设计了结冰飞行闭环安全边界保护系统。以结冰飞机最小平飞速度的估算值作为飞机最低飞行速度,设计自动油门控制系统,实现对飞行速度的保护。通过仿真验证了设计的控制律具有较强的鲁棒性。对结冰严重程度线性增加情形下飞机状态参数的动态响应进行了分析。仿真结果表明,所设计的结冰边界保护系统,能够实现飞机在容冰飞行过程中对安全关键参数如迎角、飞行速度的实时保护。 相似文献
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基于模糊模型的鲁棒自适应重构飞行控制 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种基于模糊模型的歼击机鲁棒自适应重构控制方案。整个控制方案基于T S模糊模型,将歼击机各飞行状态的局部线性调节器与鲁棒自适应神经网络重构控制器相结合,避免了传统的增益预置方法中控制律在不同工作点之间切换造成的参数突变对系统性能的影响,可以保证系统在全局上拥有局部工作点具有的期望性能,证明了重构系统的全局闭环渐近稳定性。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,可以有效地在线修正建模误差、外扰及操纵面故障等因素的影响,保证系统的操纵品质。仿真结果表明了所提出方法的有效性。 相似文献
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提出了鲁棒自适应模糊轨迹线性化控制(RAFTLC)方法并应用于空天飞行器(ASV)飞行控制系统设计.根据系统的先验知识, 设计出标称模糊系统对系统的未知干扰和不确定进行估计, 并通过鲁棒自适应控制项来克服标称模糊系统逼近误差和权值误差的影响.标称模糊系统逼近误差和权值误差的界在线调整.采用Lyapunov方法证明了闭环系统的所有信号一致最终有界.最后利用提出的控制方案设计了ASV飞行控制系统, 并在高超声速条件下进行了仿真验证.仿真结果表明了控制方案的有效性和鲁棒性. 相似文献
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基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器设计 总被引:7,自引:2,他引:5
利用新一代歼击机不同平衡点的多个非线性子模型对其机动飞行的全包络模型进行逼近。对于每一个子模型,设计相应的动态逆控制器,应用模糊神经网络产生控制器切换决策,实现不同飞行状态下不同模型控制器之间的相互切换。同时为了提高多模型飞行控制效果,对各模型控制器的输入及输出采样并作为神经网络的学习样本,形成一个全包络内的多模型统一神经网络控制器。最后通过歼击机的大迎角机动仿真来验证所设计的基于多模型的统一神经网络控制器的有效性,仿真结果表明所设计的统一神经网络控制器是有效的。 相似文献