采用动态神经网络的多模型自适应重构控制方法
针对复杂的系统,提出一种基于多模型结构的自适应重构控制方法,使得系统可以在不同的运行环境下跟踪给定的信号,并且对特定的故障情况具有控制重构的能力;首先,由多个线性模型和一个模糊模型构成多模型控制结构,并设计多模型自适应控制器的权值调整规则,以获得当前最佳的控制输入,再引入动态自适应神经网络以保证系统的稳定性,并避免模型切换等噪声干扰;最后,对某型歼击机进行正常和故障状态下的控制仿真,结果表明所提重构控制方法是可行有效的.
多模型、动态神经网络、重构控制、飞控系统
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TP301(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金青年项目61104123;江苏省高校自然科学研究计划项目20100227
2012-07-31(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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1255-1257,1260