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基于神经网络动态逆的歼击机自适应跟踪控制 总被引:6,自引:0,他引:6
基于神经网络动态逆方法,给出了一种非线性模型参考自适应跟踪控制方案。应用神经网络直接对非线性系统求逆方法解决了逆系统方法的两个“瓶颈”问题,并且克服了传统的控制设计中将过程模型线性化,从而将不可忽视的非线性关系用线性关系代替或者忽略的弊端。对由于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,通过自组织模糊小脑模型关节控制器(Self—organizing fuzzy cerebellar model articulation controller,SOFCMAC)神经网络在线进行修正。SOFCMAC神经网络扩大了寻优空间,使其能更好地重构系统逆误差,最终实现准确的鲁棒自适应跟踪控制。通过将这种方法用于某型歼击机姿态系统控制的仿真研究,表明了本文方法的有效性和可行性。 相似文献
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