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281.
基于非线性干扰观测器的空天飞行器轨迹线性化控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究一种新的空天飞行器基于非线性干扰观测器的轨迹线性化飞行控制方案。轨迹线性化控制是一种新颖有效的非线性跟踪和解耦控制方法,但空天飞行器飞行过程中存在的建模误差和外界干扰等不确定因素将导致其性能下降甚至失效。为了满足空天飞行器高精度高稳定控制的要求,本文利用非线性干扰观测器对系统中存在的不确定进行估计,其输出用以设计新的补偿控制律,从而使当前轨迹线性化方法的控制性能得到改善。最后利用该方案设计出空天飞行器飞行控制系统,通过高超声速飞行条件下的仿真,验证了该方法的有效性。  相似文献   
282.
软土基坑开挖诱发地表沉降分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于进化BP神经网络的智能方法,充分利用人工神经网络对非线性函数强大的映射能力、自学习能力和推广能力,文章建立了基于MATLAB神经网络工具箱的优化智能软土基坑开挖诱导地表沉降分析系统,同时采用贝叶斯规则化法对系统进行改善,大幅提高了泛化能力和工程适用性.  相似文献   
283.
超机动飞行的神经网络动态逆控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据反馈线性化理论,讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离的原则,采用动态逆方法设计了快回路和慢回路控制器;其次提出了模型的神经网络非线性直接自适应控制方案,其中设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明,该控制方案具有较好的自适应能力的鲁棒性。  相似文献   
284.
探讨了直升机旋翼下洗流的形成、分布和影响。首先研究了空空导弹发射后最初阶段,穿越该下洗流区域的运动特性和弹道轨迹变化;其次研究了这种变化对空中攻击精度的影响。在此基础上还研究了降低这种影响、提高直升机空中攻击精度的方法。用某型直升机空中攻击的仿真证明,该方法是有效的。上述结论对直升机火控系统设计具有重要的参考价值。  相似文献   
285.
一类不确定非线性系统的鲁棒自适应L2-增益控制   总被引:2,自引:1,他引:2  
基于Backstepping递推设计方法对一类复杂不确定非线性系统提出了鲁棒自适应L2-增益控制方法。该方法结合了自适应控制和L2-增益控制≤γ的优点。它不仅使系统具有鲁棒性还使其对干扰具有L2-增益控制。同时,把常规设计方案需要过多参数进行辨识问题简化为只需与未知干扰个数相同参数进行辨识,简化了控制器结构。本文由于所研究对象为一般非线性系统,因此其结果具有一般性。最后。通过仿真算例验证了本文所设计控制方法的有效性。  相似文献   
286.
基于Backstepping方法的一类混沌系统的同步自适应控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
将Backstepping方法用于混沌系统的同步自适应控制。利用递归思想选择一系列的Lyapunov函数.设计同步控制器。该方法是一种系统化的方法.能够处理一系列的混沌同步问题.这在混沌通讯安全方面具有重要意义。最后,以Lorenz系统同步为例,进行了数值仿真,仿真结果说明该方法的有效性,并与线性反馈控制器作了比较.仿真结果表明.Backstepping方法设计的控制器性能优于线性反馈控制器。  相似文献   
287.
针对一类具有未知界扰动和子系统部分已知的非线性大系统,结合神经网络逼近方法、滑模控制研究了一种新的分散鲁棒自适应控制方法。所设计的分散控制器分为两部分,一是等效控制器,二是滑模控制器。滑模控制器用来减小系统的跟踪误差,起鲁棒控制作用。文中用神经网络逼近非线性未知函数,将网络权值误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。仿真算例证明了所设计的鲁棒分散控制器是有效的。  相似文献   
288.
讨论了专家系统的人工神经网络相结合的一种控制方法,并将这种方法成功地用于直升机飞行控制系统设计。根据系统特征模型的划分、精心设计专家系统的知识库、数据库、规则库和推理机。然后,用专家系统控制器训练了三层BP神经网络。同时,针对某型直升机用数字仿真证明了这种方法的优点和良好效果。  相似文献   
289.
利用人工神经网络仿真GPS误差信号   总被引:4,自引:0,他引:4  
GPS(Global positioning system)是一种在军事和民用方面广泛应用的定位系统。如何降低成本,提高精度是一个重要的课题。本文应用人工神经网络能够实现高度非线性的特点,在对地理位置已知点进行大量GSP实际测量的基础上,设计出一种BP网络,作为GPS误差信号模拟器。在给出时间和天气情况的条件下,该模型器能够输出GPS的实时误差,为应用系统中对GPS误差进行补偿提供依据。通过与实际测试数据相比较,证明这种方法具有较好的模拟效果。  相似文献   
290.
一种直升机的组合智能飞行控制系统的设计   总被引:4,自引:6,他引:4  
讨论了模糊逻辑控制与神经网络相结合的一种控制方法,给出了一种增益自适应调整的模糊控制方法和BP网络自适应变步长学习算法,前者提高了系统对参数变化的适应能力,同时也提高了系统的控制精度,改善了系统品质,后者缩短了网络的学习时间,有利于实时控制的实现。这两种方法成功地用于直升机飞控系统的设计。同时,针对某型直升机用数字仿真证明了该方法的优点和良好效果  相似文献   
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