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401.
对于复杂的非线性导弹制导系统 ,很难求得其解析的最优制导律 ,只能求得开环的数字解 ,不能适用于具有时变不确定性的导弹制导系统。利用神经网络的学习和推广能力 ,对开环的数字最优制导律进行离线的学习 ,作为闭环的神经最优制导律在线应用。研究分别选择系统状态变量和视线角速率等不同的神经网络输入对制导系统性能的影响 ,以及各种制导律的鲁棒性问题 ,并采用模块化神经网络结构提高神经网络的学习和推广能力 ,仿真结果得到一些有益的结论。 相似文献
402.
基于RBF神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用RBF神经网络逼近非线性函数,并把逼近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。H^∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后给出的算例验证了该方法的有效性。 相似文献
403.
为了实现全面、实时的在轨卫星充放电风险分析,基于在相同环境下,不同材料表面充电的关联性,利用BP神经网络建立了一种由Kapton材料表面充电电位反演卫星其他常用介质材料表面电位的模型。以Kapton材料的表面电位以及材料厚度为输入,其他介质材料的表面电位作为模型输出,使用COMSOL建立的表面充电模型对神经网络进行训练,将反演误差降低到10%以下,并利用Kapton与Teflon材料表面充电地面试验数据验证反演模型的准确性,结果显示Teflon表面电位的反演值与实测值间的相对误差小于16%。 相似文献
404.
405.
一种小波神经网络与遗传算法结合的优化方法 总被引:3,自引:3,他引:0
提出一种基于小波神经网络(简称WNN)与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值流场优化计算.小波神经网络由输入层、隐含层和输出层组成.在隐含层用Morlet小波母函数取代了误差反向传播(BP)神经网络中常用的Sigmoid激励函数.Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集.典型算例表明:该算法快速、高效,能高精度的完成非线性函数的逼近与映射,其泛化能力很强. 相似文献
406.
在两节点分布式多传感器系统中,一些航迹关联算法可以化为广义经典分配问题。广义经典分配问题是一个组合优化问题。当目标数目较多时,很难得到问题的最优解,而且其计算量容易呈现指数爆炸现象。文章提出了用Hopfield神经网络和平均场网络解决此问题的方法。仿真结果表明,采用文章提出的人工神经网络模型求解广义经典分配问题,不仅使航迹关联具有较高的关联正确率,而且计算时间不会出现指数爆炸现象。仿真结果还表明,平均场网络相比Hopfield神经网络更易于得到问题的最优解。 相似文献
407.
基于逆模型的非线性系统控制器设计方法已得到了快速发展,并成为设计控制系统的一种重要方法。但对大量复杂、未知和不确定的非线性对象,建立具有一定通用性的逆模型控制器,在实际非线性系统设计中是非常困难的。文中基于系统内模控制(IMC)原理和神经网络(ANN)的非线性映射、大规模并行处理等特性,设计了非线性系统的ANN正模型辨识器及逆模型控制器,基于IMC原理和ANN理论建立了非线性系统的IMC结构方案。大量仿真研究表明,设计的基于ANN逆模型的IMC结构方案是有效的,ANN逆模型控制器具有良好控制性能,且其结构简单,具有一定通用性。 相似文献
408.
409.
针对经验公式存在的精度低、适用范围受限的缺点,采用广义回归网络代替经验公式计算气动特性,并将其嵌入到优化设计流程之中,提出了一种基于神经网络的飞行器总体优化设计方法。神经网络的训练样本输入、输出数据通过试验设计和涡格法计算得到。以高空长航时无人机为例,选取航时与机翼结构重量系数作为目标函数,应用所提出的方法进行总体优化设计。计算结果表明,提出的方法是可行的,能够满足设计要求,同时降低优化过程的复杂程度,减少迭代次数。 相似文献
410.
基于模糊基函数网络的系统故障检测 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了基于T-S模型的模糊基函数网络(FBFN),并提出了一种基于FBFN的未知系统故障信息检测通用方法.将未知系统分为已知部分和未知部分.系统的实际输出包括已知部分输出、未知部分输出和故障信息等三部分.已知部分用数学模型描述.未知部分包括系统的建模误差、噪声干扰等不确定性,用FBFN逼近.因此,根据系统的实际输出、数学模型输出和FBFN输出可估计出故障信息.最后给出了某飞机的微波着陆系统故障信息检测仿真实例. 相似文献