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介绍了多变量系统的模糊神经控制模型、直升机飞行模糊控制规则建立的思路;建立了一个直升机模糊神经控制模型,并给出利用神经网络学习模糊控制规则的方法和步骤。 相似文献
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直升机神经网络反馈线化飞行控制 总被引:1,自引:0,他引:1
以SH-2G为控制对象,采用基于神经网络的非线性系统反馈性化控制方法,进行直升机机动飞行仿真,仿真结果表明,所设计的神经网络具有逢适应能力,能够在线补偿反馈线性化所产生的逆变换误差,这种方法无须获得动态逆模型,而只需某一个状态下的动力学模型,就能在全包线提供有效的控制,既避免了传统方法的增益调参,又解决了难以获得动态逆模型及计算量大的问题,是一种很有发展潜力的智能控制方法。 相似文献
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直升机涡环状态边界的飞行试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
直升机涡环状态边界的确定对直升机飞行安全具有重要意义。为验证辛宏,高正通过模型试验得出的理论涡环边界线,研制开发了一套涡环状态边的机载测试设备,制定了一套飞行试验方案,在R22直升机上进行了飞行试验,通过试飞,明确了直升机进入涡环状态的首要特征现象是机头开始出现航向摆动,摸清了直升机进入涡环状态后的一些运动规律。通过对试飞数据的处理,得到了实测涡环边界线以及对应的临界垂直下降率和安全下滑角,本文首次提出了涡环状态过渡区的概念,指出当直升机进入过渡区时应立即顶杆增速,便可有效改出涡环状态,同时也得出结论,直升机一旦陷入涡环状态,如不施加有效操纵是不会自行退出的,并且愈来愈严重。 相似文献
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