【摘 要】
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该课题系统地分析了飞行仿真转台系统的数学模型,着重分析了系统的非线性和不确定性因素对系统控制性能的影响.从控制的角度对神经网络进行了系统分析,给出了基于Lyapunov稳
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该课题系统地分析了飞行仿真转台系统的数学模型,着重分析了系统的非线性和不确定性因素对系统控制性能的影响.从控制的角度对神经网络进行了系统分析,给出了基于Lyapunov稳定性理论的对角回归神经网络模型参考自适应控制算法.为进一步减少控制器参数的计算量、提高系统的实时性,讨论了神经网络与经典的反馈及复合控制相结合的控制方法.并给出了神经网络控制器系统优化的设计方法,更为重要的是,给出了基于Lyapunov稳定性理论的神经网络并行控制算法.将神经网络并行控制方法成功地应用于三轴测试转台控制系统.给出了神经网络控制器的实际设计方法.大量的实验数据表明,神经网络并行补偿控制方法的控制效果明显优于无神经网络补偿的经典控制方法.
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