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针对倾转翼飞机过渡段控制存在的时变、欠驱动、强耦合等非线性特点,采用滑模控制来对其进行控制,然后在此基础上引入RBF神经网络,利用其非线性映射能力有效解决了滑模控制中存在的误差问题,进一步改善了系统的动态性能。研究表明,采用基于RBF神经网络的滑模控制方法,可有效提高倾转翼飞机过渡段定高飞行的控制精度,同时也证明了在处理时变、欠驱动、强耦合的非线性系统时,滑模控制与神经网络结合具有其独特的优势。