神经网络在直升机控制增稳系统设计中的应用
神经网络在航空航天中的应用研究
神经网络在航空航天中的应用研究神经网络是近年来比较火热的一个话题，也应用到了不少的领域中。
其中，航空航天领域也是一个应用神经网络的研究热点。
在这篇文章中，我们将会探讨神经网络在航空航天领域中的应用，并分析其重要性。
1. 神经网络在航空航天领域中的应用简介神经网络是一种仿生学的计算方式，其主要目的是为了模仿人类对于复杂过程的学习和理解方式。
而航空航天领域则是一个非常重要的领域，其所承载着的使命是为人类实现更加便捷、安全、高效的交通方式。
在这两个领域中，神经网络的应用可以为实现更高的精度、更快的速度、更可靠的控制，提供强大的技术支持。
2. 神经网络在飞行控制中的应用神经网络可以帮助飞行员提高飞行控制能力，减轻操作压力，提高飞行安全性。
模拟飞行器的运行情况，对其进行数据收集和分析，然后预测模拟系统的运行状态，可以实现对飞行中的预测性修正和精准控制，从而更好地保证飞行的安全性和舒适性。
3. 神经网络在飞行器设计中的应用随着科技的发展和客户使用需求的改变，航空航天科技也在不断地变化着。
神经网络在飞行器设计中的应用可以通过模拟分析和优化设计方案，从而实现对飞行器性能的提升。
其通过模拟消除了航空器在人员参与的设计过程中的误差和随机性，优化了机体的设计。
4. 神经网络在态势感知中的应用航空航天领域的态势感知是一个十分重要的挑战，神经网络在这个领域中的应用，可以通过分析大量的数据信息，挖掘有效的竞争劣势，汇总机体的控制信息，从而实现对飞行器的实时监控、和友敌识别。
5. 神经网络在智能无人机中的应用随着无人机技术的不断发展，智能无人机已经成为不少国家的军事、工业、商业领域的关注点。
如何提高机体飞行的智能化，是一个关键的挑战。
应用神经网络可以提高无人机在飞行中的识别和障碍避免能力，自动驾驶飞行使得操作更加容易。
6. 神经网络在空气交通控制系统中的应用空气交通控制系统是航空航天领域中标志性的系统之一，其具有着极高的复杂性和优化难度。
基于神经网络的航空发动机控制和优化
基于神经网络的航空发动机控制和优化航空发动机是飞机最重要的装置之一，直接关系到飞机的飞行安全和经济效益。
众所周知，飞机使用的燃料多且昂贵，虽然随着技术的进步，飞机的油耗已经降到了历史最低点，但是要实现更加节能的飞行，需要更为智能化和高效的发动机控制和管理方法。
在这方面，基于神经网络的控制与优化方法是一种越来越受关注的技术。
一、神经网络概述神经网络是一种模仿人脑神经网络结构和功能的计算模型，其特点是具有自我学习、自我调整和自我组织的能力，可以对未知、不确定、复杂的问题进行预测、分类、识别、控制等方面的处理。
神经网络的基本结构是由许多简单的神经元组成的。
二、神经网络在航空发动机控制中的应用神经网络在航空发动机控制和优化方面有着广泛的应用，如发动机适航试飞、发动机的健康管理、发动机的控制和优化等方面。
下面将从这三个方面分别介绍神经网络在航空发动机控制中的应用。
1.发动机适航试飞发动机适航试飞是指对新开发的发动机进行大规模试飞来验证其性能和安全性。
在飞行试验中，神经网络可以用来预测和控制飞机的动力学特性，如飞行速度、飞行高度、气温等不同条件下的发动机燃烧效率和推力，从而提高飞行试验的效率和准确度。
2.发动机的健康管理在长时间的使用中，发动机会出现许多问题，如磨损、腐蚀、沉积物等。
这些问题不仅会影响发动机的性能，还可能给飞机带来安全隐患。
在这种情况下，神经网络可以用来对发动机进行健康状态监测和评估，诊断发动机故障，并提供故障诊断的建议和解决方案，提高发动机的可靠性和使用寿命。
3.发动机的控制和优化发动机的控制和优化是提高飞机性能和经济效益的重要手段。
利用神经网络的自我学习和自我调整能力，可以对发动机进行精确控制和优化，提高发动机的燃烧效率和推力，减少油耗和污染物排放，从而改善飞机的飞行性能和经济运营效益。
三、总结现代航空发动机控制和优化的技术越来越成熟，其中基于神经网络的控制和优化方法已经得到广泛应用。
随着神经网络技术的不断发展和完善，相信神经网络在航空发动机控制和优化的应用将会更加广泛和深入。
基于神经网络的航空器飞行控制系统设计与研究
基于神经网络的航空器飞行控制系统设计与研究航空器的飞行控制系统设计与研究一直以来都是航空工程领域的重要课题。
近年来，随着人工智能和神经网络的快速发展，基于神经网络的航空器飞行控制系统成为了研究的热点。
本文将介绍基于神经网络的航空器飞行控制系统的设计原理、研究进展以及未来的发展方向。
一、设计原理基于神经网络的航空器飞行控制系统主要基于神经网络的强大模式识别和自适应控制能力。
神经网络是一种模仿人脑神经元连接和作用原理的计算模型，其具有学习、记忆、自适应等特性。
通过神经网络的训练和优化，可以实现对航空器飞行状态和环境的感知、预测和控制。
在航空器飞行控制系统中，神经网络可以用于飞行状态估计、自适应控制和故障检测等方面。
通过对航空器的传感器数据进行处理和分析，神经网络可以实时地感知航空器的姿态、速度、位置等状态参数。
同时，神经网络可以根据这些状态参数进行实时的控制决策，从而实现对航空器的控制和稳定飞行。
二、研究进展基于神经网络的航空器飞行控制系统的研究已经取得了一些重要的进展。
首先，研究人员已经成功地将神经网络应用于飞行控制系统的自适应控制和故障检测方面。
通过对航空器的传感器数据进行训练和学习，神经网络可以实现对飞行控制系统的实时调整和优化，从而提高航空器的飞行性能和安全性。
其次，研究人员还将神经网络应用于航空器飞行状态估计和故障预测方面。
通过对飞行器的传感器数据进行处理和分析，神经网络可以预测航空器可能发生的故障，并提前进行控制和干预，从而避免事故的发生。
这对于保证航空器的飞行安全和可靠性具有重要意义。
此外，研究人员还在航空器飞行控制系统中使用了深度神经网络来实现更复杂的控制任务。
深度神经网络是一种多层次的神经网络模型，具有更强大的学习和表示能力。
通过深度神经网络的训练和优化，研究人员可以实现对航空器更高级别的控制和决策，从而提高航空器的自主飞行和智能化程度。
三、未来发展方向基于神经网络的航空器飞行控制系统在未来的发展中面临着一些挑战和机遇。
模糊神经网络在飞行器控制中的应用
模糊神经网络在飞行器控制中的应用随着现代科技的发展，飞行器已成为人类探索自然、研究宇宙的有力工具。
飞行器控制作为飞行器重要的组成部分，一直受到人们的广泛关注。
传统飞行器控制方法主要基于数学模型和控制算法，但由于模型的不确定等问题，这些方法难以满足十分严格的控制需求。
而模糊神经网络作为一种新型的控制方法，可以更好地解决这个问题，因此在飞行器控制中得到了广泛的应用。
一、模糊神经网络的基础知识模糊神经网络（FLNN）是一种基于模糊逻辑原理和神经网络算法相结合的新型智能控制方法。
相比传统控制方法，模糊神经网络不需要建立精确的数学模型，而是基于输入与输出之间函数关系的统计模型。
FLNN的第一层通常是模糊神经元层，负责对输入信号进行模糊化处理，第二层是连接层，负责从输入层到输出层建立连接。
FLNN能够学习到输入与输出之间的映射关系，实现自适应控制。
二、模糊神经网络在飞行器控制的应用飞行器作为一种高度复杂的机械设备，其控制过程中存在着多种不确定因素，例如风速、空气密度等。
针对这些因素，传统控制方法往往难以精确控制，而模糊神经网络则能够处理这些不确定的因素，从而提高控制精度和稳定性。
这也是模糊神经网络在飞行器控制中得到广泛应用的重要原因之一。
使用模糊神经网络的控制方法可以避免在控制时使用过多的控制输入和规则。
一方面，节约了控制器在控制过程中所需的硬件计算资源，另一方面，也优化了控制过程，加快了避障和导航等控制任务。
在飞行器的具体应用中，模糊神经网络主要应用在航空器的高度控制、定位控制和导航控制上。
例如在高度控制上，以垂直飞行器为例，可以使用模糊控制器实现对垂直飞行器高度的控制，使其可以精确地悬停在指定高度上。
使用模糊神经网络的导航控制算法可以维持定位器的定位精度，使其可以长时间地保持精确的位置控制。
三、总结综上所述，模糊神经网络是一种新型的智能控制方法，在飞行器控制中具有广泛的应用前景。
模糊神经网络不需要建立精确的模型，可以处理控制过程中存在的不确定因素，从而提高控制精度和稳定性。
基于神经网络的航空飞行控制系统研究
基于神经网络的航空飞行控制系统研究随着航空事业的不断发展，基于神经网络的航空飞行控制系统研究也在逐渐成为航空领域的研究热点。
神经网络技术是一种模拟生物大脑的思维机理，具有自适应、强泛化能力、不需要精确的数学模型等特点，可以应用于航空飞行中的诸多问题，如空气动力学建模、飞行控制、故障诊断等。
本文将从神经网络技术的基本原理、航空飞行控制系统的现状和需求、基于神经网络的控制系统设计、实验和应用等方面进行探讨。
一、神经网络技术的基本原理神经网络是一种模拟人脑神经元之间联系的计算模型，它由许多个简单的单元组成，每个单元通过与其他单元的连接，可以实现模式识别、分类、预测等功能。
其中最常用的是前向式神经网络，它由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成。
输入层接收输入信号，隐藏层对输入信号进行处理，并将处理结果传递给输出层进行输出。
当网络的预测结果与实际结果存在差异时，网络会自动学习调整各节点之间的权重，提高预测精度。
二、航空飞行控制系统的现状和需求航空飞行控制系统是保障飞行安全的核心部件，其作用是通过对飞机姿态、速度、高度等状态的控制，使飞机能够顺利起飞、飞行、着陆。
目前，航空飞行控制系统采用传统的控制模式，即常规的PID控制算法，其优点是计算简单、运算速度快，但是仍存在许多问题，如非线性系统、耗能等。
基于神经网络的航空飞行控制系统可以有效克服传统控制系统存在的弊端，如能适应各种非线性系统、高鲁棒性强、具有较快的响应速度等特点，所以在航空领域中受到广泛关注和应用，特别是针对多元化、复杂系统的自适应控制有重大意义。
三、基于神经网络的控制系统设计基于神经网络的航空飞行控制系统需要考虑多种因素，包括局限性、数据处理、噪声干扰、航空级评估等，并结合真实环境和实际情况来进行设计。
1. 神经网络的结构与参数设计在神经网络的设计过程中，需要关注网络的结构和参数的选择。
其中网络结构包括输入层、隐含层和输出层的神经元数量和各层之间的连接方式；参数选择包括层间权重和阈值的初始化和调整方式、学习率和训练集的选取等。
神经网络算法在飞行控制中的应用
神经网络算法在飞行控制中的应用随着科技的不断发展，人们对于交通工具的要求也越来越高，尤其是对飞行器的要求更是如此。
在飞行器的控制方面，最近多年来，神经网络算法被广泛应用于许多方面，包括飞行器的控制之中。
那么，神经网络算法在飞行控制中的应用到底能够带来哪些优势呢？飞行控制的核心在了解神经网络算法在飞行控制中应用的优势之前，我们需要先了解一下飞行控制的核心。
在飞行控制中，PID控制器是应用最广泛的控制器之一。
PID控制器是一种反馈控制器，通过不断调整输出信号，使得系统输出能够稳定地保持在设定值上。
然而，PID控制器受到许多因素的影响，例如外部环境、系统参数变化等，从而导致控制精度不稳定。
因此，科学家们一直在探索更好的飞行控制方法。
神经网络算法在飞行器控制系统中，神经网络算法被广泛应用于控制器的设计。
神经网络算法是一种模拟人脑神经元之间信息传递和处理的方法。
通过人工构建多个神经元结构组成的神经网络，将输入信号映射为输出信号的过程，以达到对飞行器进行控制的目的。
神经网络算法的主要优势在于它的自学习和自适应能力，能够快速调整响应规则以适应不同的飞行控制环境。
神经网络算法在飞行控制中的应用神经网络算法在飞行控制中的应用包括但不限于以下几个方面：提高控制精度比起传统的PID控制器，神经网络控制器能够更加准确地控制飞行器的姿态，使得飞行器能够更好地适应外界环境的变化。
神经网络控制器通过自适应调整关键参数，使得输出信号能够快速响应，从而进一步提高了控制精度。
适应复杂环境神经网络控制器的自学习和自适应能力，使得它能够适应不同的复杂环境，例如风场和气象条件的变化。
神经网络控制器能够在多元的条件下进行学习和自适应，从而适应更多的复杂环境。
可靠性高神经网络控制器的可靠性相比传统控制器更高。
人工构建的神经网络结构可以自适应调整参数，使得控制器的响应更加准确和稳定。
因此，神经网络控制器更能够满足飞行控制的高可靠性要求。
结论总之，神经网络算法在飞行控制中的应用前景广阔。
神经网络算法在航空工程中的应用探究
神经网络算法在航空工程中的应用探究航空工程作为一门复杂的技术学科，一直以来都是科技领域的热门话题。
如何提高飞行器的性能和安全性一直是航空工程师们需要探究的难题。
而在此过程中，神经网络算法被应用到实际工作中，更进一步提高了航空工程的可靠性。
本文将探讨神经网络算法在航空工程中的应用，并描述其在航空工程中的贡献。
一、神经网络算法的原理神经网络模型是一种基于人类大脑建构的逻辑学，它模拟了人脑中神经元之间的交互过程。
其基本结构由输入层、隐层和输出层三部分构成，其中输入层与输出层分别处理不同类型的数据。
隐层反应输入层与输出层之间的复杂联系，帮助神经网络模型进行适当的计算从而生成精确的预测结果。
神经网络算法需要通过大量模型训练数据来逐渐提高精度，随着数据量的增加，模型识别的准确度逐渐提升。
神经网络算法的最终目的是能对任何数据进行适当的分类或预测，从而可以在实际工作中促进工程进展。
二、神经网络算法在航空结构优化中的应用在航空工程中，神经网络算法的一个重要应用是在航空结构优化中。
航空器的组件和设计结构非常复杂，在实际工程设计中需要进行大量计算，数据的规模和相关参数较多。
此时，神经网络算法可以通过大量训练数据来进行精确的填充，并逐步提高识别准确率。
在模型生成过程中，神经网络算法能够为将机械结构优化设计提供具有实际意义的输出结果。
三、神经网络算法在航空动力系统中的应用神经网络算法在航空动力系统中也有广泛的应用。
对于爆震控制当前的问题，神经网络算法能够通过合适的参数配置和实现过程，精确预测动力系统的行为模式并进行控制。
或者运用神经网络算法预测航空发动机工作后的余寿预估，并对机组进行必要的维护。
这些应用场景不仅让现有的航空设备在可靠性、运行效率上得到了极大的提升，同时对未来航空工程的研究也提供了具有实际意义的支持。
四、结论神经网络算法在航空工程中的应用对提高机型性能和安全性具有重要的意义。
通过神经网络算法的应用，可以在航空工程领域中优化和提升整个机型的可靠性和母数稳定性。
基于神经网络算法的飞行控制系统优化研究
基于神经网络算法的飞行控制系统优化研究一、引言随着人类科技的发展，航空技术得以不断提升，慢慢走向成熟，但在飞行安全方面，仍然存在许多挑战。
飞行控制系统是飞机的核心部分，对其进行优化可以大幅提升飞行的安全性和效率。
本文将介绍基于神经网络算法的飞行控制系统优化研究。
二、现状目前常见的飞行控制系统包括PID控制、自适应控制等，它们操作简单但需要大量的专业知识，并且很难直接适应不同的情况，仍存在许多局限性。
因此，基于神经网络的飞行控制系统成为了越来越多研究的热点。
三、神经网络算法神经网络算法是模拟人脑神经系统的一种人工智能方法。
包括神经元模型和网络结构，可以像人类一样优化学习过程，通过监督学习来适应不同的条件。
四、神经网络在飞行控制系统中的应用1. 控制面实时调整神经网络可以实时监测飞机的状态，比如高度、速度、载荷等，以及飞行情况中出现的问题，比如风切变、遇到气流等。
通过监测这些变量，神经网络可以实时调整控制面的角度和速度，使机身更稳定。
2. 更好的自适应性神经网络可以自动适应不同的飞行环境和气象条件，自主学习并调整控制方式和策略，可以快速适应不同的飞行情况，大大提高飞行的安全性和效率。
3. 飞行器轨迹控制神经网络可以通过监控飞机的相对位置和方向，控制其航向角和俯仰角，使飞机始终处于预期的轨迹上。
不需要过多的输入变量，可以将飞机控制的复杂度降低为一定程度。
五、结论神经网络在飞行控制系统中的应用可以大大提高飞行效率和安全性，并且具有非常高的智能化水平，可以自主适应不同的环境。
但是，神经网络算法本身复杂度较高，需要大量的训练时间和资源，因此需要更多的研究和改进来应对实际问题。
总而言之，基于神经网络算法的飞行控制系统具有非常高的实用性和理论价值，可以为未来的飞行安全技术带来奠基性的格局。
神经网络自适应控制在飞行控制系统中的应用
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神经网络自适应控制在飞行控制系统中的应用 "
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! 飞行自动控制研究所 " 西安 !Q # # $ $ " L ! 摘要 " 针对自适应控制应用中的输入饱和问题采取了一些改进措施 " 应用于模型参考自适应飞行控制中 " 解 决了输入饱和时自适应机构不能正确起作用的问题 $ 文 中 给 出 了 动 态 逆 控 制 器 的 构 造 方 法 以 及 神 经 网 络 自 适应律 " 并对采用该神经网络自适应律的系统稳定性进行了分析 $ 仿真结果表明神经网络自适应控制在飞 行 控制系统中的应用是有效的 $ ! 关键词 " 自适应控制 % 伪控制限制 % 动态逆 % 神经网络 ! 中图分类号 "! 文献标识码 "’ " # $ % & ’!! !
神经网络在航天航空领域中的应用研究
神经网络在航天航空领域中的应用研究随着科技的飞速发展，人类对于宇宙的探索也越来越深入。
航天航空领域是科技创新的热点领域之一，其对人类社会的发展意义重大。
然而，这一领域的发展也面临着诸多挑战，例如如何更好地提高飞行器的安全性、降低飞行成本以及提高效率等。
而神经网络正是一种有望应用于航空航天领域的重要技术手段。
神经网络是一种模拟人脑神经网络的计算模型，通过学习大量数据来模拟人类感知、认知和决策过程。
其应用领域广泛，包括语音识别、图像识别、自然语言处理等。
而在航天航空领域中，神经网络也有着广泛的应用场景。
首先，神经网络可以应用于飞机飞行过程中的控制系统中。
在飞机飞行过程中，机头姿态、飞行速度、高度等参数都需要精确控制，以确保飞机的安全飞行。
而传统的PID控制算法对于参数的调整需要经过长时间的实验调试。
而对于神经网络来说，其可以通过学习大量飞行数据来自动调整飞行控制参数，从而提高飞机飞行的稳定性和安全性。
其次，神经网络还可以应用于飞机发动机控制系统中。
发动机的工作状态直接关系到飞机的性能表现，因此需要实时监控和调整。
而传统的发动机控制系统通常采用数学模型进行控制，而神经网络可以通过学习大量实际数据来建立更准确的模型，并实时对发动机工作状态进行监控和调整，从而提高发动机的效率和性能。
此外，神经网络还可以应用于飞机故障诊断和预测中。
飞机故障是航空安全的重要隐患，而神经网络可以根据飞行过程中的数据对飞机的工作状态进行实时监控，并对异常状态进行及时预警和诊断，以减少飞行中的故障事故的发生。
在实际应用中，神经网络还可以与其他技术手段相结合，例如图像识别、数据挖掘等进行优化和分析。
这些技术的应用可以提高飞机的性能、降低成本、提高工作效率和减少人员损失，有着广阔的应用前景。
虽然神经网络在航天航空领域的应用前景广泛，但其在不同场景下的应用也会存在着一些实际问题，例如神经网络的训练时间过长、对数据量的要求较高等。
在将神经网络应用于实际应用场景前，需要对模型进行深入研究和实验验证，并对其进行优化和改善。
基于神经网络的自适应飞行控制系统设计与实现
基于神经网络的自适应飞行控制系统设计与实现随着人类对飞行科技的不断探索和进步，飞行器的性能与飞行控制系统的质量一直是研究的热门话题。
在飞行器的设计与制造过程中，如何提高飞行器的自适应性、稳定性和精度等方面，一直是一个重要的挑战。
而基于神经网络的自适应飞行控制系统不仅可以提高飞行器的性能，还可以为未来航空科技的发展提供更多的思路与方法。
一、神经网络的基本原理与特点神经网络是一种以人为蓝本进行计算、模拟人类神经系统的一种计算机模型。
其基本构架由神经元、权值和连接三个部分组成，其中神经元负责接受和传递信息，权值用于控制信息传递的强度和方向，连接则用于将神经元之间相互联系起来。
神经网络的最大特点是可以通过训练来提高自身的性能和适应能力。
在训练的过程中，神经网络会接受外界的输入数据并将其在神经元之间传递，通过误差反传算法来修正权值和连接，从而不断优化自身的性能。
二、基于神经网络的自适应飞行控制系统设计基于神经网络的自适应飞行控制系统一般包括三个部分：飞行器模型、控制器和神经网络。
其中，飞行器模型用于模拟飞行器的运动特性和控制系统的反应，控制器则用于控制飞行器运动状态的各种参数，并将其输入到神经网络中。
神经网络部分主要由输入层、隐层和输出层三部分组成。
输入层将输入的飞行器状态参数传递给隐层，隐层将状态参数进行处理后，再将处理后的结果传递到输出层。
输出层的结果则通过控制器传递给飞行器，从而控制飞行器的运动状态。
三、基于神经网络的自适应飞行控制系统实现在实现基于神经网络的自适应飞行控制系统时，需要采用一定的计算方法和算法来进行数据的处理和计算。
其中，误差反传算法是神经网络训练的基本算法之一，可以通过不断训练神经网络来提高其性能和适应能力。
在实际的飞行控制系统中，需要采用高精度的传感器来实时采集飞行器的运动状态参数，同时需要采用高效的控制算法来控制飞行器的运动状态。
此外，还需要充分考虑飞行器的结构、材料和气动性能等相关因素，以提高飞行器的自适应性和运动稳定性。
神经网络算法在飞机控制中的应用研究
神经网络算法在飞机控制中的应用研究随着科技的快速发展，人工智能开始应用到各个领域中，其中就包括了飞机的控制。
神经网络算法在飞机控制中也发挥了很大的作用。
本文将针对神经网络算法在飞机控制方面的应用进行探讨。
一、神经网络概述神经网络是从神经元和它们之间的连接中获得灵感的，并且通过学习来控制运动的系统。
人工神经网络（Artificial neural network）是受生物神经网络启发产生的，这种网络由数学模型或计算机程序来实现。
神经网络具有自适应、自学习、容错和并行处理等特点，广泛应用于人工智能、控制、优化、识别、预测和决策等方面，尤其是在模式识别、图像处理、语音识别、自然语言处理等领域应用较为广泛。
二、神经网络算法在飞机控制中的应用神经网络算法最初是为了解决非线性问题而被提出的。
在飞机控制中，机体运动和系统参数通常具有非线性特征，因此神经网络算法非常适合在飞机控制中应用。
神经网络算法在飞机的姿态控制、引擎功率控制、飞行轨迹跟踪和飞行自动导航等领域中已经得到广泛应用。
1. 姿态控制姿态控制是飞机控制中重要的一环。
神经网络在飞机姿态控制中的研究主要集中于两个方面：一是直接在飞行中进行控制，二是利用实验数据进行姿态控制。
其中，基于实验数据的神经网络算法被广泛应用。
通过对实验数据进行训练，可以建立飞机模型。
在实际飞行中，通过给定的状态变量，可以得到飞机当前的状态，并将其输入到神经网络中，从而控制飞机的姿态。
2. 引擎功率控制引擎功率控制是指控制飞机发动机的输出功率，从而实现飞机的速度和高度控制。
神经网络在引擎功率控制中的应用主要针对非线性控制问题。
通过将系统的状态输入到神经网络中，训练出一个非线性的控制模型，从而解决非线性控制问题。
3. 飞行轨迹跟踪飞行轨迹跟踪是指飞机的飞行路径跟踪。
神经网络在飞行轨迹跟踪中的应用主要是通过对驾驶员的操作进行分析和模拟来实现。
通过训练神经网络模型，可以将驾驶员的飞行操纵输入到模型中，并将模型输出的飞机状态返回给驾驶员。
直升机大包线神经网络控制器设计
文 章 编 号 ：9348(2019)09-0070-05
计算机仿真
2019年 9 月
直升机大包线神经网络控制器设计
吴 梅 ，刘 高 远 ，郭 一 鸣 ，翟 弈 姗
(西北工业大学自动化学院，陕 西 西 安 710129)
摘要:直升机各通道的强耦合性以及复杂的非线性关系导致其控制系统设计困难。为 了 解 决 上 述 问 题 ，对飞行包线内的多 状态点进行小扰动线性化，基 于 混 合 灵 敏 度 理 论 设 计 姿 态 控 制 系 统 ，利用 线 性 控 制 器 产 生 的 误 差 输 入 及 控 制 输 出 进 行 样 本 采 集 ，搭 建 RBF径向基神经网络并用采集到的样本训练该网络实现控制器的拟合，对训练得到的神经网络控制器在飞 行包线内非设计点处进行控制效果验证。仿真结果表明：上述控制系统能够很好地跟踪姿态控制指令，跟 踪 速 度 快 ，对整个 包线的直升机模型控制有较强的鲁棒性和自适应性。 关 键 词 ：大包线;直升机;混合灵敏度;径向基神‘经网络 中图分类号:V271.4 文 献标识码： B
Neural Network Control System Design for Helicopter of Large Envelope
W U Mei,LIU Gao~yuan,GUO Yi-ming, ZHAI Yi-shan
(College of Automation，Northwest Polytechnical University, Xi’an Shanxi 710129, China)
i 引言
直 升 机 的 模 型 参 数 随 飞 行 速 度 、高度等的变化而变化, 因此很难对这样一个非线性强耦合系统直接进行非线性控 制 器 设 计 [|_3]。工 程 上 常 用 的 方 法 是 将 整 个 飞 行 包 线 按 不 同 的 飞 行 速 度 和 高 度 划 分 为 若 干 个 设 计 点 （Flight Condition) , 针 对 不 同 的 设 计 点 分 别 设 计 线 性 控 制 器 。但 由 于 线 性 控 制 器 的 设 计 是 针 对 各 个 设 计 点 下 的 线 性 对 象 的 ，因 而 无 法 保 证 在整个飞行包线内非线性系统的性能和稳定性。为了保证 整 个 飞 行 包 线 内 系 统 稳 定 ，传 统 方 法 是 尽 量 将 飞 行 包 线 进 行 更 细 致 的 划 分 。经 研 究 发 现 不 同 设 计 点 的 控 制 器 参 数 也 随 飞 行 速 度 和 高 度 变 化 ，所 以 可 以 将 所 有 控 制 器 看 成 一 个 以 飞 行速度与高度为输入的非线性控制器模型。1981年,加拿大 学 者 Zames在其论文中引人了 H x 范数作为目标函数进行优 化 设 计 ,标 志 着 控 制 理 论 的 诞 生 ，迄今为止已经有了三十 多 年 的 历 史 ，H i 控 制 理 论 已 成 为 一 种 具 有 较 完 整 体 系 的 鲁
FWNN控制在三自由度直升飞机系统中的应用
FWNN控制在三自由度直升飞机系统中的应用直升飞机系统是一种典型的多输入多输出（MIMO）的非线性系统，并且具有比较强的耦合性，是控制工程领域较为复杂的对象。
针对此种类型的被控对象，文章设计了一种基于模糊小波神经网络算法（FWNN）的控制器，并与现代控制中论中的LQR控制器进行对比。
实验结果表明FWNN控制有更快的响应速度，更好的稳定性和鲁棒性。
标签：三自由度直升飞机；LQR；FWNN控制器1 引言直升机具有垂直起降、空中悬停、机动灵活等特点，在急救、国防等领域中有着广泛的应用，尤其是在信息化高速发展的今天，高性能直升飞机的设计显得愈发重要。
直升飞机系统属于典型的多输入多输出（MIMO）系统，本身具有较强的耦合性和非线性特性，是控制工程领域较为复杂的对象。
三自由度直升飞机模型是对直升飞机动力和电子系统的模拟，是直升飞机的一种模型简化，具有实验性强、直观性强等特点。
该系统可以采用不同的控制策略来设计控制器，通过仿真实验来检验控制效果，是直升机控制器设计研究中广泛使用的一种实验平台。
2 三自由度直升机实验系统三自由度飞机系统的动态特性，可以用三个轴上的运动微分方程来描述。
4 模糊小波神经网络（FWNN）控制器设计4.1 FWNN控制器基本原理FWNN控制器，即模糊小波神经网络控制器，是一种比较先进的智能控制器，近几年逐渐成为研究的热点。
FWNN控制器主要是将模糊理论、小波分析理论及神经网络思想融合在一起而设计的控制器。
人工神经网络是由大量处理单元组成的非线性大规模自适应动力系统，具有学习能力、记忆能力、计算能力及智能处理功能，但是无法表达人类先验的知识，从而给网络加权初值的选取带来困难，并导致网络收敛速度慢。
而模糊系统虽然缺乏学习能力，但却能通过隶属函数将人类的模糊语言经验较好的体现到控制器的控制决策中去。
因此，可以将两种方法结合起来，使控制器既有模糊逻辑的推理能力，又有神经网络的学习能力和非线性表达能力。
图神经网络在航空航天中的应用案例解析(Ⅲ)
图神经网络在航空航天中的应用案例解析航空航天是科技发展的重要领域之一，图神经网络作为人工智能技术的一种，正逐渐在航空航天领域中发挥越来越重要的作用。
本文将通过一些具体的应用案例来解析图神经网络在航空航天中的应用。
1. 飞行器故障诊断飞行器的安全性是航空航天领域中最为重要的问题之一。
图神经网络可以通过对飞行器传感器数据的实时监测和分析，来识别潜在的故障并进行预测。
例如，在飞机引擎的故障诊断中，图神经网络可以基于引擎传感器数据构建复杂的网络模型，快速准确地识别引擎可能存在的问题，并及时进行维修和保养，确保飞机的飞行安全性。
2. 航线优化航空航天领域中的航线规划和优化对于降低燃料消耗、增加飞行效率有着重要的作用。
图神经网络可以基于大量的飞行数据和天气信息，构建复杂的网络模型，从而对航班的航线进行优化。
通过图神经网络的分析，航空公司可以更好地规划航班的路径，减少空中拥堵和延误，提高航班的准点率和航班效率。
3. 智能飞行控制图神经网络的另一个重要应用是在飞行控制系统中。
通过对大量的飞行数据和气象信息进行分析，图神经网络可以帮助飞行控制系统更好地理解飞机和环境之间的复杂关系，从而实现智能飞行控制。
例如，在飞机降落过程中，图神经网络可以实时分析飞机的速度、高度、姿态等信息，并根据实时的气象信息进行智能的飞行控制，从而实现更加安全和高效的降落过程。
4. 航空客流预测图神经网络在航空客流预测中也有着重要的应用。
通过对乘客的历史出行数据和航班信息进行分析，图神经网络可以帮助航空公司更好地预测未来的客流情况，从而更好地安排航班和提供更加贴合需求的航班服务。
这对于航空公司更好地提高运营效率和客户满意度有着重要的作用。
总结图神经网络作为人工智能技术的一种，正逐渐在航空航天领域中发挥越来越重要的作用。
通过对飞行器故障诊断、航线优化、智能飞行控制和航空客流预测等具体案例的解析，我们可以看出图神经网络在航空航天领域中有着广泛的应用前景，未来将会有更多的创新和突破出现。
图神经网络在航空航天中的应用案例解析(九)
图神经网络在航空航天中的应用案例解析一、背景介绍航空航天领域一直是科技创新的热门领域，图神经网络作为人工智能领域中的新兴技术，近年来在航空航天领域的应用也逐渐受到关注。
图神经网络是一种用于处理图数据的人工神经网络，具有处理非结构化数据和复杂关系的优势，因此在航空航天领域的应用潜力巨大。
二、图神经网络在飞行器设计中的应用案例在飞行器设计中，利用图神经网络可以对飞行器的结构进行多层次的分析和优化。
例如，可以利用图神经网络对飞行器的结构进行复杂的关系建模，从而实现更轻量化、更节能的设计。
此外，图神经网络还可以对飞行器的各部件进行多维度的关联分析，以提高设计的整体性能。
在实际案例中，利用图神经网络优化飞行器结构，不仅可以减轻飞行器的重量，还可以提高飞行器的飞行效率和安全性。
三、图神经网络在航空航天数据分析中的应用案例航空航天领域产生的数据通常具有复杂的结构和关联关系，传统的数据分析方法难以对这些数据进行有效的处理。
而图神经网络则可以很好地应对这一挑战。
在航空航天数据分析中，图神经网络可以对飞行器的各个部件进行多层次的关联分析，从而识别出潜在的故障模式和风险因素。
此外，图神经网络还可以对航空航天领域的复杂数据进行多维度的关联分析，以提高数据的利用价值。
通过图神经网络的应用，航空航天领域可以更准确地识别飞行器的故障和风险，从而提高飞行安全性。
四、图神经网络在航空航天任务规划中的应用案例航空航天任务规划涉及到多个飞行器的协同作战和资源分配等复杂问题，传统的规划方法通常难以解决这些问题。
而图神经网络作为一种处理复杂关系的工具，可以很好地应用于航空航天任务规划中。
在实际应用中，图神经网络可以对多个飞行器的运动轨迹和资源分配进行多层次的关联分析，从而实现更高效的任务规划。
通过图神经网络的应用，航空航天领域可以更好地协调多个飞行器的行动，提高任务执行的效率和安全性。
五、结语图神经网络作为一种处理复杂关系的工具，其在航空航天领域的应用潜力巨大。
基于神经网络的飞行器智能控制策略研究
基于神经网络的飞行器智能控制策略研究第一章概述在过去的几年里，飞行器智能控制策略的研究一直是工程学领域的重点之一。
该领域使用人工神经网络等计算机技术，不断探索和开发新的智能控制策略，以提高飞行器的性能和安全性。
本文致力于研究和分析基于神经网络的飞行器智能控制策略，并探讨其应用场景和前景。
第二章神经网络在飞行器智能控制策略中的作用神经网络是一类能够模拟生物神经网络行为的计算机系统。
在飞行器智能控制策略中，神经网络可以被用来预测和控制飞机的动力学特性、姿态、轨迹等。
神经网络的主要优点在于可以自适应地学习和优化控制策略，以减少人工干预和提高控制精度。
同时，神经网络可以有效地处理和分析大量数据，为飞行器的智能化控制提供支持。
第三章基于神经网络的飞行器姿态控制策略研究飞行器的姿态控制是一项非常关键的任务。
姿态控制可以实现飞行器在三维空间内的定向和稳定控制，从而减少姿态偏差和不稳定飞行，提高飞行器的安全性和性能。
基于神经网络的飞行器姿态控制策略的研究主要在以下几个方面展开：1. 姿态预测模型的设计。
神经网络可以通过学习飞行器的动力学特性和控制信号，建立姿态预测模型。
这个模型提供了关于飞行器姿态的实时估计值，为姿态控制程序提供支持。
2. 姿态控制策略的优化。
神经网络可以被用来学习和优化控制策略，以减少飞行器姿态偏差和不稳定飞行。
通过在线学习和自适应调整控制策略，可以实现精准、高效的姿态控制。
3. 姿态稳定性的分析和评估。
基于神经网络的控制策略可以根据飞行器的运动特性和环境参数，评估飞行器的姿态稳定性。
这个评估结果是优化控制策略和提高飞行器稳定性的重要参考。
第四章基于神经网络的飞行器轨迹控制策略研究飞行器的轨迹控制是指控制飞行器沿指定轨迹前进或执行特定任务。
基于神经网络的飞行器轨迹控制策略的研究主要在以下几个方面展开：1. 轨迹规划和路径优化。
神经网络可以根据飞行器的动力学特性和环境参数，规划和优化飞行器的轨迹和飞行路径。
神经网络在无人机和航空领域的应用及挑战
神经网络在无人机和航空领域的应用及挑战神经网络是一种模仿人脑神经系统运作的数学模型，具有强大的数据处理和学习能力。
随着人工智能技术的发展，神经网络在各个领域都得到了广泛的应用。
在无人机和航空领域，神经网络也展现出了巨大的潜力，并面临一些挑战。
一、无人机领域中神经网络的应用1. 机载图像处理：无人机常用于进行航拍和监视任务，而机载图像处理是关键技术之一。
神经网络在无人机的图像识别、目标检测和跟踪等方面发挥了重要作用。
通过训练，神经网络能够自动学习并提取图像中的特征，从而实现对目标的准确识别和跟踪，提高无人机的自主导航和监控能力。
2. 自主飞行控制：神经网络在无人机的飞行控制中扮演着关键角色。
传统的控制算法往往需要精确建模和复杂调参，而神经网络能够通过学习来适应不同环境并实时调整飞行参数。
通过训练，神经网络可以根据实时输入数据进行决策，实现无人机的稳定飞行和智能避障，提高飞行安全性和效率。
3. 集群协同控制：无人机群体具有协同工作的优势，然而如何实现群体间的协同控制一直是一个难题。
神经网络可以在无人机间建立通信和信息传递，通过协同学习来实现集群的合作和分工。
神经网络可以进行分布式决策，让无人机群体在复杂环境下高效执行任务，如搜索、救援和监测等。
二、航空领域中神经网络的应用1. 飞行参数预测：神经网络可以通过学习历史的飞行数据，对未来的飞行参数进行预测，如飞机的燃油消耗、气动性能等。
这种预测准确性高且实时性好的特点，可以帮助飞行员更好地掌控飞行情况，提前做出决策，确保航班安全和顺利进行。
2. 智能导航系统：航空领域需要精确的导航技术，而神经网络在导航系统中的应用是一种常见的解决方案。
通过训练，神经网络能够利用传感器数据和地图信息来实现飞机的精确定位和航线规划，提高导航的精度和可靠性。
3. 故障诊断与预测：航空器的故障诊断和预测对于飞行安全至关重要。
神经网络可以通过学习和分析大量历史故障数据，识别潜在的故障模式，并预测未来可能出现的故障。
基于神经网络的直升机可靠性预计
基于神经网络的直升机可靠性预计
基于神经网络的直升机可靠性预计
本文基于人工神经网络技术,利用现有军用直升机与可靠性相关因素的评分值和它们的可靠性参数值(MTBF),建立基于神经网络的军用直升机可靠性预计模型.经过检验表明,这种基于神经网络技术的可靠性预计方法为新机研制提供了一种有效可行的可靠性预计方法.
作者：陈圣斌周晓光陈大禄CHEN Shenghin ZHUO Xiaoguang CHEN Dalu 作者单位：中国直升机设计研究所,景德镇,333001 刊名：直升机技术英文刊名：HELICOPTER TECHNIQUE 年，卷(期)：2009 ""(3) 分类号：V328.5 关键词：可靠性预计神经网络直升机。
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性接近于规定的模型的特性，即参考模型白适应控制。在这种控翩系统中，有两种控制类
型：直接控制和间接控翩，如图２和图３所示。
在直接控制系统中，网络（ＮＮｃ）的参数直接根据输出误差Ｐ＝圪一％来调整。若
被控对象未知，则ＢＰ算法、扩展的ＢＰ算法和动态ＢＰ算法均不能用来调整网络的参数。 ． 在间接控制系统中，首先利用一神经网络（ＮＮＰ）来辨识被控对象的输人输出特性，
．
好的控耐性能。本文将对神经网络理论应用于线性系统控制律的设计做探讨性的研究ｆｌ】。
１．神经网络控一系统
利用神经网络作为控制器对系统进行控制的最简单方式．就是训练网络，使其特性和
被控对象的逆特性相同，然后作前馈控制，这样控制系统的输出和输入就相同。控制系统
如图ｌ所示。
图中的两个神经网络ＮＮｃｌ、ＮＮｃ２完全相同。
5.学位论文 高磊 高速公路多匝道协调控制研究 2008
高速公路智能控制系统是智能交通领域的一个重要研究方向，尤其是多匝道控制是目前研究的重点和难点，具有重要的理论意义和使用价值。模糊神经网络是智能技术的一个重要分支，它是神经网络与模糊系统的有机结合，具有强大的自学习和自适应功能。本文利用模糊神经网络的建模和学习方法，对高速公路多匝道控制系统算法进行设计，并进行仿真 。
Ｊｏ哪ａｌ ｏｒＧｕｊｄ柏％Ｃｏｎｌｍｌ锄ｄ Ｄｙｎ舯ｉｃ置ｖｏｌ ２０．Ｎｏ，５．１９９７
●
２ 胡守仁．神经同络应用技术．长沙．国防科技大学出版杜，１９９３
ｌ鲕
————趸———玎疆一
神经网络在直升机控制增稳系统设计中的应用
作者： 作者单位：
唐永哲， 汤解放 西北工业大学(西安)
相似文献(10条)
仿真程序流程图如图４所示。
图５给出了在典型飞行状态下，给定俯仰角口，＝
５。和高度九＝，锄的姿态保持时间响应曲线。由图５
可以看出．俯仰角（Ｔｈｅｔａ）响应在６ｓ内达到稳态值，
有轻微的振荡，并随飞行速度的增加其振荡幅度减
小；高度（Ｈｅ嘞ｔ）响应在５ｓ内达到稳态值。虽然同
时控制俯仰角和高度，但两通道问的耦合影响很小。
然后通过辨识模型（ＮＮＰ）反向传播误差的方法来调整控制器（网络ＮＮｃ）的参数。辨
●
图２神经网络模型参考自适应控制：直接控制
图３神经罔培模型参考自适应控制：问接控制
识模型和控制器的网络可在每个采样区间同步调整其参数，但在有外扰或噪声存在时，为 提高控制系统的鲁棒性，控制器（网络ＮＮｃ）的参数往往是间隔数个采样区间来调，而 辨识模型（网络ＮＮＰ）仍在每个采样区间调整其参数。 ２抻经网络在直升机８强８设计中的应用
2.学位论文 苏会会 基于神经网络控制的船舶航迹自动舵技术 2009
随着航运事业的发展，船舶朝着大型化、高速化、智能化方向发展。超大型船舶在航行时具有很大的惯性，对船舶的操纵控制要求高。另外，航运量及船舶航行密度越来越大，航道及港口变得相对狭窄，船舶操纵变得更加困难和复杂。为保证安全，提高航行的经济性，对船舶的操纵性能提出了更高的要求，因而有必要采用新的控制理论和技术，研究性能 更好的船舶操纵策略。我国船舶上广泛采用的PID自动舵，具有航向控制功能。而就长时间航行来说，航迹控制十分必要，可以减少船员劳动强度，增加安全性。文中对船舶操纵运动控制中的模糊控制、神经网络控制和遗传算法、不确定系统的鲁棒控制及其在船舶运动控制中的应用问题进行了系统的研究。
神经网络在直升机控制增稳系统设计中的应用
唐永哲汤解放
（西北工业大学．西安，７如０７２）
擅 要探讨了神经同持控制理论在直升乱萧仲，垂直轴增控增穗控制系统（ｓｃＡｓ】设计中的应用．所
注计的直升机－榔建直轴飞控亲统采用了参母蕞型自适应控制中的直接控制，应用扩展的ｎＰ算法和动吝ＢＰ算
法对同培的枉值和撕值进行謦正．通过实钾使用Ｍ＾ＴＬ＾Ｂ编程仿真．得剜的仿真结果是满童的．坦是神经阿培
控崩理论在飞拄幕统设计和实际工作应用中还有许多持研究的问题．
美翻 神经一络控制直接控树间接控制
人工神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它涉及了生物、电子、计算机、－数学
和物理等学科，有着非常广泛的应用前景。神经网络理论在控制方面的应用，既可以是线
性系统的控制，也可以是非线性系统的控制．尤其是对非线性系统的辨识和控制．具有很
反馈网络中的神经网络ＮＮ晓是用来训练的网络，
训练好以后的网络即前向通道中的神经网络ＮＮｃ １
作为前馈控制器。
这种控制系统形式简单，但若被控对象不存在
’
逆特性时，则难以实现上述系统，因为控制信号ｕ
图ｌ前馈控制系统
往往要求是很大（甚至无限大）的信号。另外，由
于网络的学习是调整其参数使Ｐ。＝Ｈ＿卫一ｏ，
因此网络学习不是根充分时，无法保证ｙ—，．特别是被控对象具有较大的增益的场合下，
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在匝道控制基础准备的研究中，论文通过对高速公路控制常用的宏观交通流模型的分析，针对高速公路进行实时控制时需要使用预测交通流数据和多匝道控制信息协调处理时产生的时间延误问题，提出使用短时交通流预测数据并利用卡尔曼滤波方法进行短时交通流预测的方法并加以实现。 在匝道控制研究中，首先对高速公路匝道控制的目标及意义进行了分析，并介绍了高速公路入口匝道控制的几种有效算法，并分析了其特点；其次，具体针对匝道交通流特性，利用匝道交通流模型配合宏观交通流模型的方法进行控制模型中匝道交通流数据的计算；再次，通过分析模糊控制、神经网络控制和模糊神经网络理论和算法，在实例中建立了模糊 神经网络匝道控制模型及算法，并建立了协调层神经网络协调模型及算法；接下来，利用智能运输系统中的大系统理论的思想和方法，建立了高速公路多匝道控制系统结构，将高速公路多匝道控制系统分为目标控制层、协调层和直接控制层。其中，运用模糊神经网络实现直接控制层的实现，运用神经网络实现协调层的实现。 最后，本论文利用MATLAB软件进行了高速公路多匝道的协调控制仿真，并取得了较好的效果。
4.学位论文 刘薇 武装直升机俯仰/垂直轴机动飞行及操稳品质研究 1999
该文运用现代飞行控制系统设计方法中的特征结构配置法对武装直升机俯仰/垂直轴 增控增稳控制系统(Stability and Control Augmentation System)的设计进行了研究,并 参考军用直升机飞行品质规范进行操稳品质评定.特征结构配置法是通过特征值的配置来获得期望的瞬时响应特性,通过特征向量的选型来实现模态间的解耦.论文中,针对所设计的直 升机俯仰/垂直轴SCAS,应用时域的时间响应曲线和频域的Bode图计算和分析系统的稳定 性和操纵性,应用矩阵奇异值的理论计算多变量系统的稳定裕度以及运用系统参和反馈增益变化时的特征值灵敏度分析系统的稳定鲁棒性.所设计的直升机俯仰/垂直轴飞控系统采用 了参考模型自适应控制中的直接控制,应用扩展的BP算法和动态BP算法对网络的权值和阈值进 行修正.通过使用MATLAB编程仿真,得到的仿真结果是满意的,但是神经网络控制理论在飞控系统设计和实际工程应用中还有许多待解决的问题.
1.学位论文 刘川 响应型非线性船舶模型的鲁棒神经网络控制 2004
船舶运动控制问题的两个重点研究领域是船舶运动动态模型建立和控制器设计,建立一个复杂程度适宜、精度满足要求的数学模型对于进行系统闭环性能研究是至关重要的.该文在状态空间型的船舶运动数学模型的基础上,用输入—输出信息的系统性方法构造出响应型非线性船舶运动数学模型.该模型不但考虑了过程非线性影响,而且其计算比较简单,物理意 义明显,可以满足仿真中对模型精度的要求.船舶自动舵的设计要求在航向保持和改变中舵角δ克服环境的干扰将航向ψ维持在设定航向ψ<,r>上,目前已经有多种神经网络航向保持方法,如直接控制、监督控制和内部模型控制等.这些神经网络控制的应用的确为航向保持提供了有效的方法,但在某些方面它们还不够完善.如直接控制因为不存在反馈,无法对过程参 数的摄动和环境干扰进行补偿,系统的鲁棒性差.该文在神经网络直接控制船舶运动控制基础上,引入闭环增益成形算法构成闭环控制,以提高系统对环境干扰和过程参数摄动的鲁棒性.论文的主要内容如下:1.首先对神经网络控制概念和原理与闭环增益成形算法进行简单的介绍.2.在状态空间型船舶数学模型的基础上,利用输入—输出信息构造响应型船舶运动数学 模型的系统方法建立了响应型非线性船舶运动数学模型.3.该文提出一种基于BP神经网络直接控制的船舶航向保持方案,并利用闭环增益成形算法最终得到控制性能和鲁棒性都比较好的控制器.响应型非线性船舶运动数学模型的建立采用VB编程实现Norrbin非线性船舶运动数学模型的船舶回转试验,获取数据,然后用Matlab编程实现基于最小二乘算法的响应型非线 性船舶模型非线性参数的辨识,全部的仿真试验由Matlab的Simulink实现,仿真结果表明这种方法设计过程简单,物理意义明显.而且在改变输入信号、加入非线性环节、改变控制对象或有外界干扰和内部摄动等因素的实验中,该鲁棒神经网络都有令人满意的航向输出,其良好的控制性能得到了验证.
3.学位论文 楼云江 面向工业过程的智能优化控制研究 2000
连续工业过程是一个十分复杂的大系统,其非线性、不确定性、时变、强耦合等复杂特性使得难以传统的方法建模,生产目标往往不能实现直接控制,常规的过程级优化技术不能直接采用,该问题是当前过程控制界亟等解决的重要课题.该论文提出了一种工业过程优化控制的新方法,即利用模式识别优化技术,对生产过程数据进行优劣分区,选取其优区和可控区 数据进行人工神经网络建模,基于这一数据驱动的辨识模型,建立过程对象的模糊神经网络控制器,实现对象的自适应优化控制.