用自适应小波神经网络辨识动态实验数据

• 作者: 贾区耀 陈农
• 来源期刊: 飞行力学
• 学科: 工学
• 关键词: 动态气动实验 非线性模型 小波神经网络 动稳定性
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 所属期刊栏目: 试验与应用
• 页码范围: 67-69
• 页数: 3页
• 分类号: TJ760.11
• 字数: 1430字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0853.2001.01.017

摘要

在气动动态实验中，往往飞行器气动模型是非线性的，很难对动态系统进行正确建模，因此无法得到准确的气动参数值。而采用自适应小波神经网络，无需对该动态系统建模，就可准确地辨识出气动动稳定特性，同时，精度较高、收敛速度较快。采用该方法对某导弹模型风洞自由飞实验结果进行了辨识与动稳定性分析，结果表明用自适应小波神经网络辨识完全可行。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈农		3	17	3.0	3.0
2	贾区耀		5	22	4.0	4.0