基于神经网络动态逆的歼击机自适应跟踪控制

• 作者: 孙国强 胡寿松
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 动态逆 神经网络 自组织模糊小脑模型关节控制器
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 页码范围: 516-519
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 字数: 3110字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2615.2004.04.023

摘要

基于神经网络动态逆方法,给出了一种非线性模型参考自适应跟踪控制方案.应用神经网络直接对非线性系统求逆方法解决了逆系统方法的两个"瓶颈"问题,并且克服了传统的控制设计中将过程模型线性化,从而将不可忽视的非线性关系用线性关系代替或者忽略的弊端.对由于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,通过自组织模糊小脑模型关节控制器(Self-organizing fuzzy cerebellar model articulation controller,SOFCMAC)神经网络在线进行修正.SOFCMAC神经网络扩大了寻优空间,使其能更好地重构系统逆误差,最终实现准确的鲁棒自适应跟踪控制.通过将这种方法用于某型歼击机姿态系统控制的仿真研究,表明了本文方法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡寿松	南京航空航天大学自动化学院	185	3001	28.0	46.0
2	孙国强	南京航空航天大学自动化学院	1	19	1.0	1.0