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501.
针对复杂海洋环境中水下机器人的可靠性问题,将在线学习的RCMAC递归小脑神经网络应用于水下机器人时变、非线性故障的辨识和容错控制中。在OUTLAND的ROV水下机器人Model1000上设置各种传感器和推进器故障进行水下故障辨识和容错控制实验,实验结果证明了RCMAC网络在水下机器人故障辨识和容错控制中的有效性。 相似文献
502.
基于神经网络动态逆的歼击机自适应跟踪控制 总被引:6,自引:0,他引:6
基于神经网络动态逆方法,给出了一种非线性模型参考自适应跟踪控制方案。应用神经网络直接对非线性系统求逆方法解决了逆系统方法的两个“瓶颈”问题,并且克服了传统的控制设计中将过程模型线性化,从而将不可忽视的非线性关系用线性关系代替或者忽略的弊端。对由于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,通过自组织模糊小脑模型关节控制器(Self—organizing fuzzy cerebellar model articulation controller,SOFCMAC)神经网络在线进行修正。SOFCMAC神经网络扩大了寻优空间,使其能更好地重构系统逆误差,最终实现准确的鲁棒自适应跟踪控制。通过将这种方法用于某型歼击机姿态系统控制的仿真研究,表明了本文方法的有效性和可行性。 相似文献
503.
基于FPGA的并行遗传算法硬件实现的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
遗传算法具有天然的并行性。FPGA(Field programmable gate arrays)本质上的并行特性使其很适合用于实现并行的遗传算法。结合两者的并行特性,本文提出了一种基于FPGA的并行遗传算法。选用了适合硬件实现的选择、交叉、变异算子,并将它们设计成流水线结构。整个设计采用了XILINX公司的XC2V1000型号FPGA芯片。算法利用VHDL语言来描述。实现后的测试表明,这种硬件遗传算法有效减少了运行时间,使其在一些实时性要求较高的场合得到很好应用。 相似文献
504.
TF/TA飞行航迹控制器设计 总被引:4,自引:1,他引:4
提高现代武装飞机的生存能力,基于TF/TA的超低空突防能力是飞行控制系统首先要求具备的功能,本文研究了在已知理想航迹的基础上飞机航迹跟踪控制器的设计方法,给出了控制器结构和算法。首先根据理想飞行航迹和实际飞行航迹之间的误差,计算航迹控制指充;然后,为了改善飞机的动态性能,使飞机能跟踪航迹控制指令而完成TF/TA飞行,用非线性解耦控制理论设计了飞行控制系统,仿真结果表明,该方法具有较好的航迹跟踪性能 相似文献
505.
非线性系统的神经网络控制器设计 总被引:5,自引:2,他引:5
神经网络是解决非线性系统控制问题的一种新颖而有效的方法。文中主要讨论了神经网络在非线性控制中的应用,针对一个典型的非线性系统,采用不同的神经网络控制结构,设计了不同的控制器,并进行了数字仿真。比较了它们的优缺点。作者的研究对神经网络在控制领域当中的应用具有一定的理论指导作用。 相似文献
506.
507.
航天器姿态的非线性鲁棒分散控制器设计 总被引:3,自引:2,他引:3
研究了具有外部干扰力矩及参数不确定性的航天器姿态控制问题。针对这类多输入-多输出的不确定非线性系统,基于一种非线性鲁棒分散控制理论,设计了结构简单而易于实现的控制器。该控制器中包含的积分环节可以补偿系统的各种未知因素,同时确保恒值调节系统不存在稳态误差。仿真结果表明:所设计的鲁棒分散控制器与非线性动态逆控制器相比,具有更优越的抗干扰能力和对模型不确定的适应能力。即使系统存在外部干扰及模型小确定性,仍可在闭环系统中实现精确的姿态控制。该控制器有效地提高了航天器姿态控制的鲁棒性和适应性。 相似文献
508.
509.
510.