多变量非线性飞行控制系统的神经网络动态逆控制方法
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且各变量之间还存在耦合关系 ，使输入与输 出之间的
关系更加 复杂 ，因此现在对 于这类 非线性系统的控 制 还存在理论上的困难 ，更是一个工程难题。
量非线性飞行系统的控 制开展研究 ，并针对特定 的飞
行器（ 动力伞） 制加 以验证 ，取得 了良好的控 制效果。 控
近年来 ，神经网络 以其完美的非线性逼近和 自学
１ 引言
现代飞行控 制系统均为 多变量的非线性 ，这 系统
类系统的输入输 出关系复杂 ，响应 不满足 叠加原理 ，
斗机和 Ｘ ３ 一 ３空天飞机的飞行控制 ，以及将神经 网络
用于导弹 的制导和控制 ，均说 明了神经 网络在飞行控 制方 面的独特优势。但上述研究仅限于美军特定的控 制对象 ，本文对神经网络 动态逆方法用于一般的多变
源自文库
计划中 ，研究将神经 网络逆控 制用于 Ｘ ３ 一 ６无尾翼战
① 基 金项 目： 队十一 五装备 预研基 金 （１ ０ ５ ５ ０ Ｊ ３ １ ） 军 ９ ４ Ａ２ ０ ０１ ６ Ｂ ４ ２
收稿时 间：０ － ３ １ ： 到修 改稿时 间 ：０１ － ４ ２ ２ １ ０ — 收 Ｏ Ｓ ２ ０—２ Ｏ
性 飞行控制 系统的神经 网络动态逆控制 系统，并利用动力伞 飞行控制 系统进行 了仿真验证 ，结果表明 这种控 制方法 完全满足控制要求 ，具有较好的抗干扰能力和鲁棒性 能。
关键 词 ： 行控 制 系统 ： 态逆 ： 经 网络 ：多变 量 飞 动 神
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习能 力在飞行控 制领域获得长足的发展 ，通过将神经
２ 神经网络逆控制的基本原理
２ １逆系统的概念 ． 不 失一般 性 ， 虑 以下非 线性 多输入 多输 出系 考
网络与动态逆结合 ，可 以对飞行器动力特性 中的非线
性 、不 确 定 性 进 行 补 偿 。 例 如 美 国空 军 在 Ｒ Ｓ ＯＲ ＥＴ Ｅ
计 算 机 系 统 应 用
２ １ ０ ０年 第 １ ９卷 第 １ １期
多变量非线性飞行控制系统 的神经网络
动态逆控制方法①
钱克 昌 陈 自力 李 建 （ 军械工程 学院 光学与电子工程 系 河北 石家庄 ０ ０ ０ ） ５ ０ ３
摘 要： 针对 多变量非 线性飞行控 制 系统 ，从理论上对其逆 系统的解析 形式进行 了详细推导 ，根 据神 经网络逼 近逆 系统的原理 分析 ，提 出了一种 由静态神经 网络和积分器组成的动 态神经网络 ，构造 了多变量非线
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且各变量之间还存在耦合关系 ，使输入与输 出之间的
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量非线性飞行系统的控 制开展研究 ，并针对特定 的飞
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近年来 ，神经网络 以其完美的非线性逼近和 自学
１ 引言
现代飞行控 制系统均为 多变量的非线性 ，这 系统
类系统的输入输 出关系复杂 ，响应 不满足 叠加原理 ，
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用于导弹 的制导和控制 ，均说 明了神经 网络在飞行控 制方 面的独特优势。但上述研究仅限于美军特定的控 制对象 ，本文对神经网络 动态逆方法用于一般的多变
源自文库
计划中 ，研究将神经 网络逆控 制用于 Ｘ ３ 一 ６无尾翼战
① 基 金项 目： 队十一 五装备 预研基 金 （１ ０ ５ ５ ０ Ｊ ３ １ ） 军 ９ ４ Ａ２ ０ ０１ ６ Ｂ ４ ２
收稿时 间：０ － ３ １ ： 到修 改稿时 间 ：０１ － ４ ２ ２ １ ０ — 收 Ｏ Ｓ ２ ０—２ Ｏ
性 飞行控制 系统的神经 网络动态逆控制 系统，并利用动力伞 飞行控制 系统进行 了仿真验证 ，结果表明 这种控 制方法 完全满足控制要求 ，具有较好的抗干扰能力和鲁棒性 能。
关键 词 ： 行控 制 系统 ： 态逆 ： 经 网络 ：多变 量 飞 动 神
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２ 神经网络逆控制的基本原理
２ １逆系统的概念 ． 不 失一般 性 ， 虑 以下非 线性 多输入 多输 出系 考
网络与动态逆结合 ，可 以对飞行器动力特性 中的非线
性 、不 确 定 性 进 行 补 偿 。 例 如 美 国空 军 在 Ｒ Ｓ ＯＲ ＥＴ Ｅ
计 算 机 系 统 应 用
２ １ ０ ０年 第 １ ９卷 第 １ １期
多变量非线性飞行控制系统 的神经网络
动态逆控制方法①
钱克 昌 陈 自力 李 建 （ 军械工程 学院 光学与电子工程 系 河北 石家庄 ０ ０ ０ ） ５ ０ ３
摘 要： 针对 多变量非 线性飞行控 制 系统 ，从理论上对其逆 系统的解析 形式进行 了详细推导 ，根 据神 经网络逼 近逆 系统的原理 分析 ，提 出了一种 由静态神经 网络和积分器组成的动 态神经网络 ，构造 了多变量非线