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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]西北工业大学电子信息学院,西安710072 [2]光电控制技术重点实验室,河南洛阳471009
出 处:《计算机工程与应用》2011年第34期5-7,133,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:航空科学基金资助项目(No.20105152029;No.2010ZC1312);光电控制技术重点实验室资助项目
摘 要:针对具有参数摄动和状态时延的时滞不确定飞行系统,提出了一种神经网络非脆弱H∞控制方案。该方案将鲁棒H∞控制和神经网络控制结合起来,利用径向基神经网络的非线性逼近能力,对飞行系统的非线性不确定项进行逼近。由线性矩阵不等式(LMI)设计系统标称部分的鲁棒控制器,然后利用神经网络的输出来消除系统控制输入中的不确定部分。Lyapunov稳定性分析中,综合考虑了系统参数摄动、时延和神经网络逼近误差的影响,并证明了在所设计的飞行控制器作用下,闭环系统的稳定性。仿真实例验证了提出的飞行控制方案的可行性和有效性。The neural network non-fragile H∞ control scheme is presented for time-varying uncertain flight systems with parameter perturbation and state time delay.This flight control scheme combines the robust H∞ controller with neural network controller. The Radial Basis Function Neural Network(RBFNN) is adopted to approximate the nonlinear uncertain term of the flight system.The robust controller is designed using Linear Matrix Inequality(LMI) for the nominal linear flight system.And then, the uncertain nonlinear input term is compensated using the neural network.The stability analysis has been given for considering the effects of the parameter perturbation,the time delay and the neural network weight via the Lyapunov analysis.The closed-loop system stability has been proved under the proposed flight control scheme.Simulation results illustrate that the flight control scheme is effective.
分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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