【摘 要】
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采用自适应神经网络控制方法,设计出倾转旋翼机模拟平台姿态角控制器.实验结果表明:倾转旋翼机模拟平台的姿态角成功地跟踪了参考输入,并避免了传统方法的增益调参,也解决了模型的动态逆很难获得的问题.设计过程主要由推导模拟平台的动力学模型,运用神经网络求取模型的逆进行线性化变换,所设计的神经网络具有自适应能力,由神经网络来补偿求逆产生的动态误差.基于神经网络的自适应控制律能够确保跟踪误差和控制信号的有界性
【机 构】
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清华大学,智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;防空兵指挥学院,河南,郑州,450052
【出 处】
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2005年中国智能自动化会议(ICAC2005)
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采用自适应神经网络控制方法,设计出倾转旋翼机模拟平台姿态角控制器.实验结果表明:倾转旋翼机模拟平台的姿态角成功地跟踪了参考输入,并避免了传统方法的增益调参,也解决了模型的动态逆很难获得的问题.设计过程主要由推导模拟平台的动力学模型,运用神经网络求取模型的逆进行线性化变换,所设计的神经网络具有自适应能力,由神经网络来补偿求逆产生的动态误差.基于神经网络的自适应控制律能够确保跟踪误差和控制信号的有界性.由于倾转旋翼机模拟平台的纵向、横向、短舱之间存在很强的交叉耦合特性,模型有效地反映了短舱倾转角与飞机姿态之间的动态关系,在实验室内,平台可以模拟真实系统,为倾转旋翼机控制提供了可行的方法.
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