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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安远东公司军品所,陕西西安710073 [2]西北工业大学,陕西西安710072
出 处:《计算机仿真》2004年第7期30-32,16,共4页Computer Simulation
摘 要:该文介绍了一种新型的神经网络自适应控制方式,它由基于多层BP网络的近似PID构成的神经网络控制器和基于带自反馈的Elman神经网络构成的模型辨识器共同组成。Elman网络是一种新型的动态递归神经网络,具有很好的逼近能力和性能;改进的自反馈网络具有更大的灵活性。为加快收敛速度,文中采用了共轭梯度算法,选择共轭方向作为最小化方向;在用于无人机涡喷发动机的不同状态的控制中被证实是非常有效的,具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点。This thesis introduces a new self-adaptive controlling method of the neural network, which is made up by the neural network controller based on similar PID of the multiple BP network and the model identifier of the self-adaptive neural network. Elman network is a new dynamic recursive neural network, and it has good approaching capability and function; and the ameliorated self-adaptive network is of better flexibility. In order to accelerate the speed of convergence, the conjugation grads arithmetic is adopted with choosing the conjugation direction as the minimized direction. The method is proved effective in the control of the Pilotless Aircraft Turbojet Engine and has such merits as good robustness , sensitive response , and minimal stable error.
关 键 词:无人机涡喷发动机 自适应控制 神经网络 近似PID控制 共轭梯度算法
分 类 号:V233.759[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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