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复合舵机的神经网络自校正控制  
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【英文篇名】 Artificial-neural-network adaptive control of compound actuator
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【作者】 温肇东; 王占林; 祁晓野; 鲍莉娜;
【英文作者】 Wen Zhaodong Wang Zhanlin Qi Xiaoye (School of Automation Science and Electrical Engineering; Beijing University of Aeronautics and Astronautics; Beijing 100083; China)Bao Lina(Department of Integration Engineering; China Academy of Space Technology; Beijing 100086; China);
【作者单位】 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院; 中国空间技术研究院总体部 北京;
【文献出处】 北京航空航天大学学报 , Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 编辑部邮箱 2007年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 舵机; 非线性; 神经网络; 系统辨识; 自校正控制;
【英文关键词】 actuator; nonlinear; neural networks; system identification; self-turning control;
【摘要】 针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果.
【英文摘要】 To solve time-varying and nonlinear problem of the compound actuator,the neural-network adaptive control principle was proposed.Establish the dynamic model of compound actuator using nonlinear auto-regressive moving average model,multi-layer perception neural network was used to identify the nonlinear model.The controller was based on the theory of generalized inverse and the network weights were deduced with respect to the error between the object and the identified model.The self-turning control was reali...
【基金】 国防空军预研项目(102010501)
【更新日期】 2008-01-04
【分类号】 TP183;V227
【正文快照】 随着飞机的飞行速度及高度范围的扩大,飞机已不能保证在各种飞行状态下都有良好的自身稳定性,因此现代飞机普遍采用带有复合舵机的增稳系统来改善飞机的稳定性和阻尼特性.复合舵机是一种有较强非线性的电液位置伺服系统,由于液压系统中的软参数较多,呈现出时变特性.自适应控制?

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