【摘 要】
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以某型飞行器50%的垂直尾翼模型为研究对象,针对模型结构振动主动控制系统的不确定性和非线性特性,研究了该系统的神经网络建模问题。分别采用单频信号和不同频率范围的扫频
【机 构】
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南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室,东北林业大学机电工程学院
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以某型飞行器50%的垂直尾翼模型为研究对象,针对模型结构振动主动控制系统的不确定性和非线性特性,研究了该系统的神经网络建模问题。分别采用单频信号和不同频率范围的扫频信号作为激励信号,基于外时延反馈的双BP神经网络,采用改进的非线性自回归滑动平均模型（NARMA）对模型结构振动主动控制系统进行辨识和动态建模。试验结果表明：此方法的辨识精度高,训练时间短,所建网络模型具有很好的泛化能力,辨识结果合理可靠。
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