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摘要:
为提高传统卫星姿态控制系统精度,提出了一种基于小脑模型(CMAC)神经网络的比例-积分-微分(PID)的复合控制器.给出了具在线学习功能的复合控制器结构,并证明了神经网络学习收敛条件与最终控制目标的一致性.仿真结果表明,设计的控制器具有较好的自适应性和鲁棒性.与传统控制器相比,进入稳定状态的速度更快,指向精度更高.
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PID神经网络控制器的设计及仿真研究
PID控制
神经网络
稳定性
收敛性
计算机仿真
内容分析
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文献信息
篇名 卫星CMAC神经网络姿态控制器设计及仿真
来源期刊 上海航天 学科 工学
关键词 卫星姿态控制 神经网络 比例-积分-微分控制器 控制精度 动态特性
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 38-41
页数 4页 分类号 TP391.9
字数 1934字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-1630.2007.01.009
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 杨涛 国防科学技术大学航天与材料工程学院 54 243 7.0 11.0
2 戴金海 国防科学技术大学航天与材料工程学院 19 68 5.0 8.0
3 孙志兵 国防科学技术大学航天与材料工程学院 3 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
卫星姿态控制
神经网络
比例-积分-微分控制器
控制精度
动态特性
研究起点
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期刊影响力
上海航天
双月刊
1006-1630
31-1481/V
上海元江路3888号南楼
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