【摘 要】
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针对舰载机着舰过程中存在建模误差和舰艉流干扰问题，本文提出一种基于改进神经网络的动态逆控制方法，用以提高着舰控制器的精度和速度。通过在动态逆控制中引入神经网络，对模型
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61673209）；南京航空航天大学研究生创新基地（实验室）开放基金项目（kfjj20160318）.
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针对舰载机着舰过程中存在建模误差和舰艉流干扰问题，本文提出一种基于改进神经网络的动态逆控制方法，用以提高着舰控制器的精度和速度。通过在动态逆控制中引入神经网络，对模型误差进行动态补偿，以满足控制器对精度的要求。对神经网络进行改进，引入自适应学习率，提高了网络的收敛速度。仿真结果表明：改进的神经网络动态逆方法对建模误差有较好的抑制作用，收敛速度大大提高，稳态误差趋于零；对舰艉气流有很好的抑制作用，有效维持舰载机着舰姿态和速度，保证舰载机安全着舰。
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