【摘 要】
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针对无人机(UAV)仿真伺服系统的驱动模型,提出了一种将误差反传算法用于UAV仿真伺服系统在线学习设计的新方案.在该算法中采用了BP神经网络的基本思想,设计了两输入、单隐层
【机 构】
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南京航空航天大学,南京航空航天大学,中国科学院
【基金项目】
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国家航空基础科学基金，江苏省333新世纪科学技术带头人培养工程
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针对无人机(UAV)仿真伺服系统的驱动模型,提出了一种将误差反传算法用于UAV仿真伺服系统在线学习设计的新方案.在该算法中采用了BP神经网络的基本思想,设计了两输入、单隐层、两输出在线学习策略,输入层分别为给定指令信号和反馈数字解算后的位置信号;隐含层单元数为12个;输出层设为2个输出单元,即经在线学习误差反传算法学习训练后的数字位置和速度,其中位置控制器采用自调节比例-积分-微分(PID)控制,速度通过数字/模拟(D/A)转换后传送到速度控制器,设定精度误差指标为0.05,训练样本数为30.用研制的UA
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