基于自结构动态递归模糊神经网络的无人机姿态控制

• 作者: 李迪 白越 续志军 陈向坚
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 自结构动态递归模糊神经网络 优化网络结构 响应速度快
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 3387-3389
• 分类号: TP18|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.09.052

摘要

针对无人机非线性、强耦合等特点,提出了基于该自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统,给出了基于Lyapunov函数的系统稳定性证明.对四层模糊神经网络进行了优化和改进,设计了自结构动态递归模糊神经网络,该网络可以根据系统状态在线更新权值、创建/删除节点、优化网络结构.仿真表明:该控制方法的突出优点是,在兼顾考虑了系统中的不确定性因素、非线性因素及外部干扰并存的情况下,保证系统的稳定性和跟踪性能；同时此网络结构比固定结构的模糊神经网络响应速度快,因此更具优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	续志军	中国科学院长春光学精密机械及物理研究所	44	572	14.0	22.0
2	白越	中国科学院长春光学精密机械及物理研究所	50	332	11.0	15.0
3	陈向坚	中国科学院长春光学精密机械及物理研究所	5	101	4.0	5.0
4	李迪	中国科学院长春光学精密机械及物理研究所	15	125	5.0	11.0