【摘 要】
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设计了一种基于径向基函数神经网络(RBF NN)的飞行控制器结构,运用李雅普诺夫综合法导出稳定的RBF NN参数调节律,以保证整个系统的稳定性。由于能在线地调节RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),避免了因人为地估计中心和宽度参数而带来的性能损失,因而提高了控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,
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设计了一种基于径向基函数神经网络(RBF NN)的飞行控制器结构,运用李雅普诺夫综合法导出稳定的RBF NN参数调节律,以保证整个系统的稳定性。由于能在线地调节RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),避免了因人为地估计中心和宽度参数而带来的性能损失,因而提高了控制性能。以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法。
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