【摘 要】
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衡量负载模拟器系统性能的关键指标是多余力矩的抑制。针对无人机负载模拟器系统的非线性及多余力矩强扰动的特点,依据神经网络的非线性逼近和自学习特性,提出了一种基于神经
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衡量负载模拟器系统性能的关键指标是多余力矩的抑制。针对无人机负载模拟器系统的非线性及多余力矩强扰动的特点,依据神经网络的非线性逼近和自学习特性,提出了一种基于神经网络和前馈相结合的复合控制器,用来提高系统的性能。复合控制器利用前馈来补偿定常多余力,利用神经网络进行在线辨识、控制来补偿系统的非线性部分,很好地抑制了多余力矩。该文给出了具体的控制结构和算法。仿真结果还表明该方法极大地改善了系统动态加载性能,有很强的鲁棒性。
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