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基于递归小波神经网络的无人机反演控制 被引量:8
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作者 刘斌 王洁 +1 位作者 何广军 徐啟云 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2016年第2期116-121,共6页
针对无人机受到参数摄动和外界扰动的问题,为提高系统的稳定性,提出一种采用递归小波神经网络的无人机反演控制方法。引入二阶参考模型对输入受限问题建立数学模型,仿真状态量和输入量的幅值、速率和带宽约束。采用递归小波神经网络逼... 针对无人机受到参数摄动和外界扰动的问题,为提高系统的稳定性,提出一种采用递归小波神经网络的无人机反演控制方法。引入二阶参考模型对输入受限问题建立数学模型,仿真状态量和输入量的幅值、速率和带宽约束。采用递归小波神经网络逼近面向控制模型中的非线性函数,弱化控制律对模型的依赖。并将神经网络逼近方法与自适应反演设计方法相结合,建立无人机在复杂情况下的输入受限自适应反演控制方法。通过控制系统的轨迹跟踪仿真分析,验证了改进方法的可行性和有效性,提高了无人机飞行控制的实时性和鲁棒性。 展开更多
关键词 无人机 递归小波神经网络 二阶参考模型 适应反演控制方法
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