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题名一种基于BP神经网络算法PID控制器的研究与仿真
被引量：3
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作者
刘玉儒
张振华
刘陵顺
刘迪
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机构
海军航空工程学院控制工程系
烟台大学工程实训中心
海军驻成都地区航空军代表室
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出处
《电子设计工程》
2012年第12期140-142,共3页
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文摘
文中将BP神经网络的原理应用于参数辨识过程,结合传统的PID控制算法,形成一种改进型BP神经网络PID控制算法。该算法利用BP神经网络建立系统参数模型,能够跟踪被控对象的变化,取得较高的辨识精度。针对BP神经网络对权系初始值敏感的缺点,优化BP神经网络的初始权系数。通过BP算法修正BP网络自身权系数,实现PID参数的在线调整。仿真结果显示了该算法收敛速度快、精度高、鲁棒性强、稳定性好,表明了该算法的可行性与有效性。
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关键词
BP神经网络
PID控制算法
收敛
鲁棒性
系统辨识
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Keywords
BP neural network
PID control algorithm
convergence
robustness
system identification
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分类号
TN927.23
[电子电信—通信与信息系统]
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题名无人机弹射作业流程设计
被引量：1
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作者
徐伊达
杨申林
唐克兵
何世伟
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机构
成都飞机工业(集团)有限责任公司
海军驻成都地区航空军代表室
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出处
《舰船电子工程》
2018年第1期17-20,99,共5页
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文摘
无人机上舰是海军发展的必然趋势,安全、可靠、高效的弹射起飞是保证航母形成战斗力的根本。弹射作业流程是弹射型无人机上舰前亟需解决的关键问题之一,也是舰载无人机实现弹射协同、流畅作业的必要保障。针对舰载无人机如何与航母甲板弹射装置结合完成弹射起飞的问题,提出一套分段式、模块化的弹射作业流程,用于规划、解决航母甲板复杂环境下的弹射起飞工作。在舰载无人机流程设计中,把各段活动划分成单独模块,适当调节不同模块的工作阶段,满足不同量级的舰载无人机弹射起飞需求。
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关键词
无人机
弹射作业流程
分段式、模块化
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Keywords
shipborne UAVs
process about shipborne UAVs
sectional
modular
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分类号
V11
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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题名舰载无人机弹射战位及指挥系统设计
- 3
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作者
唐克兵
李彤
徐伊达
何世伟
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机构
成都飞机工业(集团)有限责任公司
海军驻成都地区航空军代表室
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出处
《舰船电子工程》
2018年第3期21-25,共5页
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文摘
弹射战位及指挥体系的设计开发是舰载无人机弹射流程的核心。论文针对舰载无人机弹射特点,通过战位布置设计、作业手势及口令研究、指挥系统探索,提出一套简洁、规范的无人机弹射战位与指挥体系,用于解决航母复杂环境下无人机弹射起飞指挥的难题,达到按作业流程安全、有序、高效实现弹射起飞的目的。
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关键词
战位
指挥体系
舰载无人机
弹射流程
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Keywords
combat position
command system
carrier-borne UAV
catapulting process
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分类号
V11
[航空宇航科学与技术—人机与环境工程]
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