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1.
一种非线性系统集员辨识算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对带有未知有界噪声的非线性动态系统的鲁棒辨识问题,提出了一种新的非线性动态系统的集员辨识算法.利用径向基函数神经网络的逼近能力,根据系统的输入输出数据,选用径向基函数神经网络对未知非线性系统建模.径向基函数神经网络的中心被确定之后,考虑到建模误差与系统噪声有界,利用径向基函数神经网络为参数线性模型的特点,使用参数线性集员辨识算法辨识径向基函数神经网络的输出权值.由于集员辨识算法所得到的是网络输出权值的集合估计,在系统运行过程中,可以很方便地利用所建模型预测实际系统的输出范围.仿真表明,集员辨识算法辨识网络的输出权值比最小二乘法较少的受未知动态系统噪声分布的影响. 相似文献
2.
3.
变结构控制在导弹制导中的应用综述 总被引:10,自引:3,他引:10
简要介绍了变结构控制理论和导弹制导律,对基于变结构控制的导弹制导律进行了比较详细的研究。重点介绍了各种制导律中滑模面的选择和制导律的设计,并给出了一些仿真结果。研究表明,由于变结构控制的应用.使得制导律具有很强的鲁棒性,比传统的比例导引律有更多的优越性。 相似文献
4.
过失速机动飞机的鲁棒非线性控制律设计 总被引:1,自引:1,他引:1
采用非线性动态逆和结构奇异值综合方法设计了过失速飞行条件下飞控系统控制律,解决了飞控设计中面临的非线性和鲁棒性问题。应用非线性动态逆的目的就是对过失速机动飞行条件下高度非线性的飞机动力学进行线化;从而围绕线性的快逆回路应用结构奇异值综合方法设计相应的鲁棒控制器,以提供对驾驶员指令的鲁棒跟踪。所设计的飞控系统将达到期望的飞行品质,确保系统对过失速机动飞行过程中因非定常气动力效应引起的系统参数摄动鲁棒性良好。高逼真度、非线性的仿真验证了这一点。 相似文献
5.
一种适用于大气层外动能拦截器的末制导律 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大气层外动能拦截器拦截问题,设计了一种简单有效的末制导律。推导出计算零控脱靶量一种新的解析表达式,由于在推导过程中考虑了两飞行器间重力差影响,得出的表达式相对于将两飞行器重力差简化为零重力模型得到的解析式具有更高的精度;根据平行接近法原理利用此表达式推导出一种简单的末制导律;详细介绍了脉宽调制(PWM)式实现变推力控制的方案,仿真中在考虑发动机工程约束的情况下,利用PWM技术对提出的制导律进行验证。对机动目标进行拦截仿真显示,提出的制导律在取得良好拦截精度的同时表现出较强的鲁棒性。 相似文献
6.
应用模型参考变结构最终滑态控制方案设计了某型中距拦射空空导弹变结构自动驾驶仪。理论分析证明,该方案有效地改善了系统的动态品质,并且对系统的不确定性因素具有较强的鲁棒性,数字仿真结果表明,所设计的变结构自动驾驶仪具有良好的指令跟踪性能,对于系统参数的变化不敏感。 相似文献
7.
8.
针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。 相似文献
9.
10.
大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。 相似文献