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摘要:
应用倾斜转弯(Bank to Turn, BTT)及推力矢量控(Thrust Vector Control, TVC)技术设计并建立了空空导弹六自由度模型. 在此基础上考虑气动参数变化和建模不确定性引起的误差对导弹控制系统的影响, 为消除误差影响, 引入RBF神经网络分别对快慢回路进行补偿, 利用李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性定理推导了神经网络权值、中心及带宽的自适应规律, 并证明了闭环系统的稳定性. 通过对某型空空导弹大机动仿真研究, 结果表明RBF神经网络自适应控制方法补偿作用显著, 不仅改善了控制系统的动态性能, 而且使系统具有良好的抗干扰和容错能力.
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文献信息
篇名 基于RBF神经网络的空空导弹控制器设计
来源期刊 航空兵器 学科 工学
关键词 空空导弹 控制律设计 六自由度模型 推力矢量 RBF神经网络
年,卷(期) 2007,(6) 所属期刊栏目 导航、制导与控制技术
研究方向 页码范围 6-12
页数 7页 分类号 TJ765.3
字数 4882字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-5048.2007.06.002
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 姜长生 南京航空航天大学自动化学院 380 3810 27.0 38.0
2 俞卫树 南京航空航天大学自动化学院 3 16 2.0 3.0
3 周忠旺 南京航空航天大学自动化学院 2 7 2.0 2.0
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推力矢量
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期刊影响力
航空兵器
双月刊
1673-5048
41-1228/TJ
大16开
河南省洛阳市030信箱3分箱
1964
chi
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