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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
1
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。
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关键词
无人机
递归小波神经网络
二阶参考模型
自
适应
反演
控制方法
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职称材料
题名
基于递归小波神经网络的无人机反演控制
被引量:
8
1
作者
刘斌
王洁
何广军
徐啟云
机构
空军工程大学防空反导学院
出处
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2016年第2期116-121,共6页
文摘
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。
关键词
无人机
递归小波神经网络
二阶参考模型
自
适应
反演
控制方法
Keywords
UCAV
Recurrent wavelet neural networks
Second-order reference model
Adaptive inversion control method
分类号
V273 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于递归小波神经网络的无人机反演控制
刘斌
王洁
何广军
徐啟云
《计算机仿真》
CSCD
北大核心
2016
8
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