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	基于神经网络的直接自适应飞行控制
	胡亭亮 ; 朱纪洪 ; 胡春华 ; 孙增圻 ; Ji-hong Zhu ; Ting-liang Hu ; Chun-hua Hu ; Zeng-qi Sun
	2010-07-15 ; 2010-07-15
会议名称	2005年中国智能自动化会议论文集 ; 2005年中国智能自动化会议 ; 中国青岛 ; CNKI ; 中国自动化学会智能自动化专业委员会、中国科学院自动化研究所
关键词	直接自适应控制 神经网络 非线性系统 飞行控制 direct adaptive control,neural networks,nonlinear system,flight control. V249
其他题名	Neural Networks-based Direct Adaptive Flight Control
中文摘要	根据飞机的动态特性,将飞机动态分为角速度快速动态与滚转角、迎角与侧滑角表示的慢动态。以角速度作为慢动态的控制输入,控制慢动态,得到的控制量作为快动态的期望指令。采用两级神经网络直接自适应控制,利用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络参数的在线自适应规则。神经网络参数的自适应规则保证飞行控制系统的稳定性以及输出跟踪误差趋于零点小邻域内的收敛性。针对F-16飞机的非线性模型进行仿真,验证了神经网络直接自适应控制器的有效性。; In terms of the aircraft characteristics, the aircraft dynamics are divided into fast dynamics of angle speeds and slow dynamics of roll angle, angle of attack and sideslip angle. The angle speeds are used to control the slow dynamics and the obtained angle speeds are supposed to be the desired commands of the fast dynamics simultaneously. The scheme of two level neural networks direct adaptive control is used. The on-line updating rules of the neural networks parameters are obtained by Lyapunov stability theory. All signals in the closed-loop system are bounded and the output tracking error converges to a small neighborhood of zero. In this sense the stability of the closed-loop system is guaranteed. The effectiveness of the control scheme is verified by the simulation of F-16 nonlinear model.
语种	中文 ; 中文
内容类型	会议论文
源URL	[http://hdl.handle.net/123456789/69952]
专题	清华大学
推荐引用方式 GB/T 7714	胡亭亮,朱纪洪,胡春华,等. 基于神经网络的直接自适应飞行控制[C]. 见:2005年中国智能自动化会议论文集, 2005年中国智能自动化会议, 中国青岛, CNKI, 中国自动化学会智能自动化专业委员会、中国科学院自动化研究所.

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