【摘 要】
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针对传统控制方法无法解决飞机舵机电液负载模拟器受多余力等非线性因素严重干扰的问题,给出了一种基于神经网络辨识器及控制器的复合控制结构,结合了神经网络系统辨识与自适
【基金项目】
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天津市自然科学基金(17JCYBJC18200),中央高校基本科研业务费项目(3122018C002),中国民航大学研究生科技创新基金项目(201930),大学生创新创业训练计划项目(201910059120,201910059121)
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针对传统控制方法无法解决飞机舵机电液负载模拟器受多余力等非线性因素严重干扰的问题,给出了一种基于神经网络辨识器及控制器的复合控制结构,结合了神经网络系统辨识与自适应实时控制的工作特点。根据电液负载模拟器控制结构及工作原理,采用反向传播(back propagation,BP)神经网络辨识器在线辨识,获得系统辨识模型以替代理论数学模型。然后,采用Adaline神经网络控制器实时控制,利用系统误差信号与BP神经网络反向递归计算Adaline网络权值调整信息,获得系统控制参数,实现复合控制器的有效监督与智能控制
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