计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2013年
2期
85-88
,共4页
郑翌%王新民%谢蓉%刘烨
鄭翌%王新民%謝蓉%劉燁
정익%왕신민%사용%류엽
模糊神经网络%模型参考自适应%无人机%纵向运动
模糊神經網絡%模型參攷自適應%無人機%縱嚮運動
모호신경망락%모형삼고자괄응%무인궤%종향운동
针对某无人机的控制问题,为了找出一种比PID更适合的控制方法,提出了一种基于模糊神经网络(FNN))的模型参考自适应方法,并设计了相应的双通道控制律,对无人机纵向运动中的速度和俯仰角进行控制.应用所提出的方法,对某无人机纵向运动的控制问题进行了研究.仿真结果表明,与传统的PID控制相比较,FNN的模型参考自适应控制算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,并能够消除无人机纵向运动中存在的耦合.
針對某無人機的控製問題,為瞭找齣一種比PID更適閤的控製方法,提齣瞭一種基于模糊神經網絡(FNN))的模型參攷自適應方法,併設計瞭相應的雙通道控製律,對無人機縱嚮運動中的速度和俯仰角進行控製.應用所提齣的方法,對某無人機縱嚮運動的控製問題進行瞭研究.倣真結果錶明,與傳統的PID控製相比較,FNN的模型參攷自適應控製算法具有較快的收斂速度和較小的穩態誤差,併能夠消除無人機縱嚮運動中存在的耦閤.
침대모무인궤적공제문제,위료조출일충비PID경괄합적공제방법,제출료일충기우모호신경망락(FNN))적모형삼고자괄응방법,병설계료상응적쌍통도공제률,대무인궤종향운동중적속도화부앙각진행공제.응용소제출적방법,대모무인궤종향운동적공제문제진행료연구.방진결과표명,여전통적PID공제상비교,FNN적모형삼고자괄응공제산법구유교쾌적수렴속도화교소적은태오차,병능구소제무인궤종향운동중존재적우합.
