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飛機自動著陸的一種非線性魯棒控制器設計
將一種直接基于非線性模型的帶神經網絡補償信號的逆系統方法用于具有強非線性和受不確定擾動干擾的飛機自動著陸控制,并對神經網絡補償的方式進行了改進.采用神經網絡補償動態逆反饋線性化后偽系統的逆誤差,使得非線性系統在參數受到攝動或外部擾動的情況下仍能保持良好的控制效果.可以證明該方法在理論上是收斂的,對于任意的狀態初值和給定的期望輸出信號,能控制到指定的精度.神經網絡的權值是局部收斂的,同時大量仿真表明,經過較少的神經網絡離線訓練,即能夠獲得很好的控制效果.最后通過飛機著陸下滑段的仿真驗證表明,該方法具有強的魯棒性和良好的跟蹤精度.
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