【摘 要】
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本文针对可重构飞控系统提出了一种基于神经网络的抗扰动方法,该方法的核心在于运用神经网络的函数逼近能力去抑制非线性形式且动态特征未知的扰动.并提出一种基于输入误差的自适应控制算法,可以保证飞行器在发生故障或局部损坏时的安全性和稳定性.将神经网络与自适应控制结合,从而降低扰动对故障检测和系统重构的影响,进而有效的降低故障误报率,提高系统的安全性.对一个具体航空系统的仿真结果证实了该方法的有效性.
【机 构】
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南京航空航天大学,自动化学院,南京,210016 南京航空航天大学,无人机研究院,南京,21001
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本文针对可重构飞控系统提出了一种基于神经网络的抗扰动方法,该方法的核心在于运用神经网络的函数逼近能力去抑制非线性形式且动态特征未知的扰动.并提出一种基于输入误差的自适应控制算法,可以保证飞行器在发生故障或局部损坏时的安全性和稳定性.将神经网络与自适应控制结合,从而降低扰动对故障检测和系统重构的影响,进而有效的降低故障误报率,提高系统的安全性.对一个具体航空系统的仿真结果证实了该方法的有效性.
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