无人机涡喷发动机的自适应神经网络控制研究

• 作者: 杨育武 王镛根 马静
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 航空航天
• 关键词: 自适应控制 神经网络 近似PID控制 共轭梯度算法
• 年，卷（期）: 2004,（7）
• 所属期刊栏目: 军事领域仿真
• 页码范围: 30-32,16
• 页数: 4页
• 分类号: V233
• 字数: 2358字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2004.07.010

摘要

该文介绍了一种新型的神经网络自适应控制方式,它由基于多层BP网络的近似PID构成的神经网络控制器和基于带自反馈的Elman神经网络构成的模型辨识器共同组成.Elman网络是一种新型的动态递归神经网络,具有很好的逼近能力和性能;改进的自反馈网络具有更大的灵活性.为加快收敛速度,文中采用了共轭梯度算法,选择共轭方向作为最小化方向;在用于无人机涡喷发动机的不同状态的控制中被证实是非常有效的,具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨育武	西安远东公司军品所	2	15	2.0	2.0