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高超声速飞行器存在气动非线性强、复杂振动干扰等特点,参数不确定性大条件下传统依赖于精确模型的控制方法品质下降明显,需要进一步提高控制系统在线适应能力。本文针对弹性高超声速飞行器过载跟踪性能在线优化和弹性振动影响下的控制参数优化问题,提出了一种基于数据驱动的自学习控制方法,首先将高超声速飞行器输出反馈控制问题转化为状态反馈形式,采用鲁棒自适应动态规划算法设计了适用于过载跟踪问题的无模型控制参数在线优化方法,然后针对飞行器复杂弹性振动干扰的问题,提出了基于陷波滤波器的自适应动态规划控制方法,从而保证了振动影响下的控制参数在线优化效果。仿真结果表明,在不依赖于准确模型参数的条件下,本文所提的方法能够有效实现弹性振动干扰下的控制参数在线优化,并提高过载跟踪控制品质。 相似文献
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变外形飞行器机械结构复杂,在变外形过程中发生故障的概率大,传感器测量成本高,针对这些问题,提出了一种基于长短时神经网络进行飞行器测试故障诊断的方法。首先根据变外形飞行器的气动参数模型和非线性动力学模型,构建变外形飞行器执行机构故障特征数据库。然后针对变外形飞行器发生故障时的序列化特征数据,提出基于长短时神经网络的执行器故障诊断框架。利用蚁群优化算法对网络训练的超参数进行优化,提高故障诊断的准确性与泛化性。通过仿真验证了该方法可实现变外形飞行器的低成本,高效率,高精度的故障快速定位。 相似文献
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