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《南京航空航天大学》 2002年
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武装直升机大机动、高敏捷性神经网络鲁棒自适应飞行控制研究

张锐  
【摘要】: 本文就武装直升机大机动、高敏捷性神经网络鲁棒自适应飞行控制系统的设计问题展开研究。内容涉及神经网络控制算法研究,神经网络的硬件实现及分布式武装直升机三维动画实时飞行仿真系统的设计等方面。 武装直升机模型具有较强的耦合性、不稳定性、模型参数呈现出较强的非线性,特别是当武装直升机做高敏捷性的大机动飞行时,模型参数变化剧烈。文中首先研究了非线性系统的神经网络辨识方法,提出基于有界误差的在线回归神经网络模型的一种连续时间σ-修正梯度学习算法,严格证明其收敛性,并应用于武装直升机模型参数的在线辨识中。 在非线性SISO系统神经网络控制理论研究中,提出一种基于神经网络的鲁棒自适应控制方法。并应用到武装直升机总距通道控制系统设计中。在此基础上,进一步对该方法进行了深入研究,并将其推广到非线性MIMO系统控制理论,严格证明了该方法的收敛性。 随后本文基于动态逆思想设计了武装直升机姿态角控制回路。其基本思想是根据内/外回路控制策略,在内环控制器设计中采用动态逆方法实现通道间解耦,外环针对独立通道设计模糊神经网络控制器,并引入滑模控制思想以增强控制系统的鲁棒性。对于内环由于模型不精确所引起的动态逆控制器的逆误差,采用在线自适应神经网络实现补偿。文中对整个系统的稳定性,自适应控制算法的收敛性给出了严格的数学证明。 提高武装直升机的机动性能是本文控制系统设计的目的之一,论文在姿态控制器的基础上进一步设计了外环轨迹跟踪控制器,并针对四种典型机动做了仿真,仿真结果表明,文中所设计的控制系统提高了武装直升机的机动性能。 论文的最后研究了神经网络的硬件实现方式,提出了神经网络的DSP实现方法。在此基础上,综合局域网、OpenGL等技术,设计完成分布式武装直升机三维动画实时飞行仿真系统,为神经网络的工程应用打下坚实的基础。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:TP29

【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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10 边信黔;周佳加;王宏健;张伟;贾鹤鸣;;基于误差空间与区域稳定鲁棒的AUV深度跟踪研究[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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3 高双;喷水推进船舶的航向/航速控制研究[D];哈尔滨工程大学;2008年
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6 刘志祥;深部开采高阶段尾砂充填体力学与非线性优化设计[D];中南大学;2005年
7 戴雪龙;PET探测器神经网络定位方法研究[D];中国科学技术大学;2006年
8 马戎;智能控制技术在炼钢电弧炉中的应用研究[D];西北工业大学;2006年
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10 刘年生;神经网络混沌加密算法及其在下一代互联网安全通信中的应用研究[D];厦门大学;2003年
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1 冯斌;武装直升机飞行控制系统神经网络自适应控制研究[D];南京航空航天大学;2003年
2 曾国贵;武装直升机飞行控制系统小波神经网络控制研究[D];南京航空航天大学;2004年
3 彭金柱;机器人轨迹跟踪的智能控制方法研究[D];湖南大学;2005年
4 杨立儒;基于神经网络的电路故障诊断的研究与实现[D];解放军信息工程大学;2010年
5 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
6 田鹏明;基于神经网络的振动主动控制研究[D];太原理工大学;2012年
7 姜宇;发动机裂解设备故障诊断技术的研究[D];吉林大学;2012年
8 邢远凯;基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用[D];浙江大学;2010年
9 高宝建;基于神经网络的月降水预报模型在洪泽湖的应用研究[D];南京信息工程大学;2012年
10 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
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