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摘要:
将一种直接基于非线性模型的带神经网络补偿信号的逆系统方法用于具有强非线性和受不确定扰动干扰的飞机自动着陆控制,并对神经网络补偿的方式进行了改进.采用神经网络补偿动态逆反馈线性化后伪系统的逆误差,使得非线性系统在参数受到摄动或外部扰动的情况下仍能保持良好的控制效果.可以证明该方法在理论上是收敛的,对于任意的状态初值和给定的期望输出信号,能控制到指定的精度.神经网络的权值是局部收敛的,同时大量仿真表明,经过较少的神经网络离线训练,即能够获得很好的控制效果.最后通过飞机着陆下滑段的仿真验证表明,该方法具有强的鲁棒性和良好的跟踪精度.
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文献信息
篇名 飞机自动着陆的一种非线性鲁棒控制器设计
来源期刊 电光与控制 学科 工学
关键词 逆系统 神经网络 鲁棒性 飞行控制 非线性系统
年,卷(期) 2005,(6) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 20-24
页数 5页 分类号 V249|TP273
字数 3963字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-637X.2005.06.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李春文 清华大学自动化系 114 1605 21.0 36.0
2 邹新生 清华大学自动化系 5 27 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
逆系统
神经网络
鲁棒性
飞行控制
非线性系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电光与控制
月刊
1671-637X
41-1227/TN
大16开
河南省洛阳市017信箱16分箱
1970
chi
出版文献量(篇)
4517
总下载数(次)
11
总被引数(次)
24286
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