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针对运载火箭姿态系统跟踪问题,考虑干扰、执行器故障和模型不确定因素的影响,设计了一种基于自适应神经网络的非线性容错控制律。该控制算法结合了连续的终端滑模控制,径向基神经网络和自适应控制方法。首先,基于滑模控制理论,设计了一种快速终端滑模面,保证系统跟踪误差能够在有限时间收敛至零。然后,在终端滑模面基础上,提出了一种基于自适应径向基神经网络估计的终端滑模控制律。利用自适应参数的神经网络逼近系统参数并提高抗干扰性能,采用平滑连续控制策略消除了终端滑模中的颤动现象。通过李雅普诺夫的分析方法证明了闭环系统的收敛性和全局稳定性。采用数值仿真,验证了提出的基于自适应径向基神经网络的终端滑模控制律具有较好的跟踪性能和精度。 相似文献
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基于神经网络的自适应非线性控制及仿真研究 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了神经网络非线性动态系统的自适应控制方法,首先利用改进的非线性自回归滑动平均模型,采用多层前向神经网络辨识非线性系统模型,然后直接由辨识结果设计出控制器,并根据控制误差对控制律作在线修正.利用导弹模型进行了控制仿真,仿真结果表明采用此方法可以得到较好的控制效果,而且在模型不确定和有噪声干扰的情况下仍能正常跟踪给定的迎角信号,具有较好的鲁棒性. 相似文献
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一种基于混沌神经网络的拟人智能控制方法 总被引:4,自引:2,他引:2
提出一种基于混沌神经网络(CNN)的拟人智能控制方法.首先利用拟人智能控制理论得到定性控制律(线性或非线性),然后利用CNN实现控制律的定量化.Hopfield神经网络具有快速的优化能力,但容易陷入局部极小,将遍历性的渐变混沌噪声引入其中,形成具有快速全局优化能力的CNN.对二级倒立摆控制的仿真和实验结果均表明该方法有效. 相似文献
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神经网络数据融合机动目标跟踪算法 总被引:6,自引:0,他引:6
利用神经网络方法解决雷达/红外双模制导中的数据融合问题.红外数据经过异步数据融合处理与经过卡尔曼滤波处理后的雷达数据同步,共同作为神经网络的输入,神经网络作为同步融合中心,输出为目标的最优融合估计.研究结果表明这种方法可以在融合中心不知道协方差信息的情况下进行数据融合. 相似文献
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为了保证精确打击机动目标,导弹可以采用主/被动雷达切换探测目标。考虑到作战的隐蔽性和生存性,提出基于多传感器信息融合的被动优先跟踪方法:跟踪开始时,令主/被动雷达同时对目标进行探测和跟踪,将二者的信息进行融合,同时自适应地学习融合结果与二者信息的偏差,经过一段时间学习,融合偏差稳定,此时令主动雷达停止工作,由被动雷达单独工作,而目标的运动信息则由被动雷达的信息和学习得到的融合偏差合成。如果目标机动较大,则定期令主动雷达工作以进一步修正融合偏差。该方法既保证了跟踪的精度,同时又减少了主动雷达的工作时间,从而提高了作战的隐蔽性和生存性。将该方法应用于导弹的目标跟踪,仿真结果表明该方法有效。 相似文献
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