基于RBF神经网络的火箭速度自适应控制

• 作者: 唐超颖
• 来源期刊: 弹箭与制导学报
• 关键词: RBF神经网络 模型参考自适应控制 不确定性 速度控制
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 火箭技术(7)
• 页码范围: 1168-1171
• 页数: 4页
• 分类号: V488.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-9728.2006.02.371

摘要

针对一类非线性不确定连续系统,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络的模型参考自适应控制方案.控制器的非线性部分由RBF神经网络实现,根据系统输出与参考模型输出之间的误差调整神经网络的权值,以补偿系统中的非线性因素.引入权值学习误差的概念,以此为基础利用李雅普诺夫原理分析推导了网络权值的调整规律,并证明了系统的稳定性.在单级火箭速度控制中应用该方案进行了设计,仿真结果表明,火箭速度3s后即能完全跟踪参考模型的输出; RBF神经网络在2s后即能逼近非线性项,网络权值收敛.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐超颖	南京航空航天大学自动化学院	31	205	8.0	13.0