检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
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
作 者:孙逊[1] 章卫国[1] 张金红[1] 杨婷婷[1]
机构地区:[1]西北工业大学自动化学院,陕西西安710072
出 处:《系统仿真学报》2008年第5期1262-1264,1278,共4页Journal of System Simulation
摘 要:提出了一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法。该方法以经模拟退火粒子群算法优化的小波神经网络实现非线性模型的逆,能够更加细致地逼近非线性模型,并针对自适应控制的鲁棒性与瞬态性能差的缺点,将滑模控制与自适应控制相结合共同补偿逆误差,提高了自适应控制的鲁棒性与瞬态性。仿真结果表明:所设计的自适应模糊滑模大包线飞行控制器具有优良的控制性能。An improved adaptive fuzzy sliding mode large envelope flight control method was approved. The method realized the inversion of the nonlinear model using wavelet neural network. In order to approach the nonlinear model accurately, the wavelet neural network was optimized using simulated annealing particle swarm optimization algorithm. The sliding mode control was used to compensate the inversion error with adaptive control for improving robustness and transient characteristic performance. The simulation results show the design adaptive fuzzy sliding mode large envelope flight controller has excellent control performance.
关 键 词:非线性控制 自适应控制 小波神经网络 滑模控制 模拟退火
分 类 号:V273[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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