【摘 要】
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本文基本思想是采用在线神经网络来消除由于模型不精确和飞机故障所引起的动态逆控制器的求逆误差,并对整个系统的稳定性给出了严格数学证明.全文主要工作包括以下一些内容:
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院(南京)
【出 处】
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中国航空学会第九次飞行器控制与操纵学术交流会
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本文基本思想是采用在线神经网络来消除由于模型不精确和飞机故障所引起的动态逆控制器的求逆误差,并对整个系统的稳定性给出了严格数学证明.全文主要工作包括以下一些内容:首先,基于奇异摄动原理,将无人机非线性运动方程分为快慢两个模态,采用解析求逆的方法建立无人机动态逆控制器;然后基于李雅普诺夫方法,在保证闭环系统稳定的前提下,得出了用以补偿逆误差(也可以认为是增强鲁棒性、对故障适应性)的在线神经网络权值调整算法,本部分研究了两种在线网络(线性权值网络和单隐层网络)权值调整规则,并详细分析了网络结构;考虑作动器未建模动态对自适应控制的不利影响,本文采用两种方法改善了存在输入动态时系统的跟随性能.最后对本文控制器进行了仿真分析,控制器的鲁棒性、对故障的重构能力也得到了仿真验证.
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