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基于神经网络模型的动态非线性气动力辨识方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在标准径向基函数(RBF)神经网络模型的基础上发展了带输出反馈的RBF神经网络。将计算流体力学(CFD)方法计算的时域气动载荷作为输入信号,建立跨声速非定常非线性气动力模型,并进一步运用CFD方法验证模型的精度。算例表明带输出反馈的RBF神经网络较标准RBF神经网络精度更高,能更准确描述跨声速激波大幅振荡时的非线性和非定常特性,并可推广用于多自由度运动的动态非线性气动力建模。用多级信号训练,预测简谐信号输入下的气动力算例表明带输出反馈的RBF神经网络能够预测不同振幅、不同频率的信号激励下的非线性气动力。 相似文献
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对一类非线性不确定导弹控制系统,采用自适应方法进行了基于滑模理论的变结构控制器设计。该方案使得采用反演手段产生的微分爆炸问题得到较好的回避,同时构造自适应律,消除了不确定性对系统的影响,最后通过构造Lyapunov函数方法,确保了系统的鲁棒稳定性。文末仿真结果表明了该方案的有效性。 相似文献
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针对微型涡轮发动机测控要求,设计了集试车、控制系统半物理模拟、电动供油试验功能于一体的综合测控系统.各传感器调理信号并接到测控计算机与电子控制器;电子控制器通过串口接受测控计算机操纵指令,并采集p2进行转速间接闭环控制.详细介绍了转速测量方法、电动油泵(pulse width modulation,PWM)驱动设计,并分析、设计了发动机控制律.测试软件以Lab Windows/CVI为平台,采用多线程技术设计.应用表明,系统结构简单、试验效率高,可为同类发动机研发提供支持. 相似文献
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