【摘 要】
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针对无人机舵面电动加载系统具有非线性及多余力矩的特点,提出了一种自适应CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络与自适应神经元控制器并联构成复合控制
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,
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针对无人机舵面电动加载系统具有非线性及多余力矩的特点,提出了一种自适应CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络与自适应神经元控制器并联构成复合控制结构.该控制策略以系统的指令输入和实际输出作为CMAC的激励信号,以系统的当前控制误差作为CMAC的训练信号.提出了利用误差在线自适应调整学习率的方法,消除了常规前馈型CMAC的过学习和不稳定现象.建立了无人机舵面电动加载系统的数学模型,给出了具体的控制结构和算法.仿真结果表明:该方法有效抑制了加载系统的多余力矩,增强了系统的稳定性,明显改善了舵面电动加载系统的动态性能.
In view of the non-linear and extra torque of UAV’s rudder surface electric loading system, an adaptive CMAC neural network and adaptive neuron controller are constructed in parallel to form a composite control structure. The command input and actual output of the system are used as the excitation signal of CMAC and the current control error of the system is used as the training signal of CMAC.A method to adaptively adjust the learning rate by using error online is proposed to eliminate the over learning and not The mathematical model of the UAV’s rudder surface electric loading system is established and the concrete control structure and algorithm are given.The simulation results show that this method can effectively restrain the extra torque of the loading system and enhance the stability of the system, Improve the dynamic performance of the rudder electric loading system.
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