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72.
飞机航向神经网络PID参数自整定控制器研究 总被引:2,自引:0,他引:2
飞机航向操纵的模型参数具有非线性、慢时变特性。飞机航向操纵的传统控制方法的操纵性能不能令人满意。本文讨论一种应用BP神经网络实现PID参数自整定的控制方法。此法能根据飞机动态特性的变化,自动重新整定PID参数,从而改善了飞机航向的操纵性能和鲁棒性。 相似文献
73.
起落架载荷的自校正控制 总被引:2,自引:0,他引:2
通过建立自校正控制起落架的非线性模型和系统的ARMAX模型,对控制器进行了设计,并结合参数辨识,实现了起落架的自校正控制。计算机仿真结果表明,此方案有效地改善了飞机起落架的缓冲性能。 相似文献
74.
应用轨道约束自校准技术能够有效地修正系统误差和提高定轨精度。本文为了适应各种航天试验任务要求,将轨道约束自校准技术推广应用到直接解算轨道根数的定轨方法中,并导出了解算开普勒根数的轨道约束自校准公式。 相似文献
75.
利用航空发动机燃烧室噪声测试数据[1],采用门限自回归分析方法建立随机声载荷门限自回归模型SETAR(2;2;30,30),得到令人满意结果,并将拟合和预测均方误差与文献[1]非门限的自回归滑动平均模型ARMA(17,16)的结果进行了比较. 相似文献
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微下冲气流是最危险的低空风切变形式,为在起降阶段安全穿越该气流,飞翼布局的无人机控制律应具有快速响应能力和良好的鲁棒性。针对大展弦比飞翼布局无人机舵面附加升力大和低速状态俯仰操纵效能低的特点,提出了舵面附加升力和机体气动力相结合的复合控制方案,改进了以输出误差为参考量的非线性指令分配策略,设计了基于迎角保护的指令分配策略。将风干扰和模型的不确定性视为未知扰动,采用自抗扰控制(ADRC)理论设计飞翼布局无人机非线性控制律,使之对风干扰和模型的不确定性进行估计补偿。仿真结果表明,复合控制与ADRC相结合的方法加速了航迹倾角的单位阶跃响应速度,使上升时间缩短了64%,同时能够实现对风干扰的有效观测和补偿,使高度损失低于2m;能够在风切变中有效保护迎角,使其维持在5.5°以内。因此,该方法能够为飞翼布局无人机安全平稳地穿越微下冲气流提供一种参考方案。 相似文献
80.