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吸气式高超声速飞行器自适应神经网络跟踪控制算法
【摘 要】
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本文主要研究了一类吸气式高超声速飞行器的跟踪控制问题。因为这类飞行器的动力学模型具有较高的非线性,复杂的耦合性和参数不确定性的特点。而传统控制方法并不能很好的解决跟踪控制研究中的实时性以及精度问题。所以,现有的吸气式高超声速飞行器的飞行控制设计仍然是一个开放的挑战。针对这类跟踪控制问题,本文提出了两种新的控制器设计方法,自适应神经网络控制算法和带有死区误差的自适应神经网络控制方法。仿真实验表明了上
【出 处】
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天津理工大学
【发表日期】
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2021年01期
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