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381.
基于模糊模型的鲁棒自适应重构飞行控制 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种基于模糊模型的歼击机鲁棒自适应重构控制方案。整个控制方案基于T S模糊模型,将歼击机各飞行状态的局部线性调节器与鲁棒自适应神经网络重构控制器相结合,避免了传统的增益预置方法中控制律在不同工作点之间切换造成的参数突变对系统性能的影响,可以保证系统在全局上拥有局部工作点具有的期望性能,证明了重构系统的全局闭环渐近稳定性。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,可以有效地在线修正建模误差、外扰及操纵面故障等因素的影响,保证系统的操纵品质。仿真结果表明了所提出方法的有效性。 相似文献
382.
针对分布式并行系统,提出一种二维非结构网格多区域动态并行策略,可在计算过程中对各计算区域的网格进行局部自适应网格加密,可在不过多消耗计算机资源的情况下,快速,有效地实现多台同构计算机上的计算网格的动态负载平衡.并针对二维Euler方程,利用已有的高精度MmB有限体积格式,应用提出的并行计算策略,进行了多个数值试验,得到令人满意的效果. 相似文献
383.
384.
385.
研究了一种基于QR分解最小二乘(QRD-LS)算法消除ECG中工频干扰的方法,此方法采用基于数据域处理的QRD-LS算法进行权值的训练和更新,其直接针对输入数据矩阵进行递推,且可用并行Systolic处理结构高效地实现。并且能自适应消除工频干扰,提高信干比,仿真结果验证了理论。 相似文献
386.
387.
388.
389.
基于自适应连续蚁群算法的卫星星座设计(英文) 总被引:2,自引:0,他引:2
蚁群算法是一种解决多变量问题的新型启发式仿生算法。本文分析了卫星对地面的覆盖条件,提出用——/(n 1)重覆盖率来评价星座的覆盖性能,建立了以覆盖性能为目标函数的卫星星座参数优化模型。采用蚁群算法对卫星星座参数进行优化,为星座优化问题提供了一种新方法。在连续蚁群算法的基础上对算法进行改进,提出蚂蚁种群数量的自适应准则,有效的提高了搜索范围与收敛速度。通过仿真表明,与其他方法相比,蚁群算法在星座参数优化有着明显的效率。 相似文献
390.
基于自适应模糊滑模退步控制的直接力/气动力复合控制导弹自动驾驶仪设计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对直接力/气动力复合控制导弹所具有的强耦合非线性特性,提出了一种基于自适应模糊滑模退步控制的自动驾驶仪设计方法.该方法利用自适应模糊系统所具有的万能逼近特性,对大迎角飞行过程中导弹动力学方程中存在的非线性函数进行逼近,并利用变结构控制所具有对干扰的强鲁棒性,构造误差系统滑模面,克服了逼近误差和外界干扰对控制系统的影响,实现了对大机动指令的精确跟踪.仿真结果表明,所设计的自动驾驶仪对过载指令有良好的跟踪效果,对模型不确定性和外界干扰具有鲁棒性. 相似文献