舵面电动加载系统的自适应CMAC复合控制

摘要：

针对无人机舵面电动加载系统具有非线性及多余力矩的特点,提出了一种自适应CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络与自适应神经元控制器并联构成复合控制结构.该控制策略以系统的指令输入和实际输出作为CMAC的激励信号,以系统的当前控制误差作为CMAC的训练信号.提出了利用误差在线自适应调整学习率的方法,消除了常规前馈型CMAC的过学习和不稳定现象.建立了无人机舵面电动加载系统的数学模型,给出了具体的控制结构和算法.仿真结果表明:该方法有效抑制了加载系统的多余力矩,增强了系统的稳定性,明显改善了舵面电动加载系统的动态性能.

关键词：舵面电动加载系统、多余力矩、小脑模型关联控制器神经网络、自适应控制、自适应神经元、学习率

所属期刊栏目：36

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：333-337