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无人机涡喷发动机的神经网络自适应PID控制
被引量：
3
1
作者
马静
杨育武
王镛根
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第6期517-520,共4页
将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合,组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值,为加快收敛速度,应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明,RBF网络较ELM,标准BP及改进的BP等...
将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合,组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值,为加快收敛速度,应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明,RBF网络较ELM,标准BP及改进的BP等网络具有明显优点。对某型无人机涡喷发动机控制系统的仿真结果表明此控制方式具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点。
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关键词
无人驾驶飞机
涡轮喷气发动机
人工神经元网络
自适应控制
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职称材料
题名
无人机涡喷发动机的神经网络自适应PID控制
被引量：
3
1
作者
马静
杨育武
王镛根
机构
西北工业大学航空动力与热力工程系
西安远东公司军品研究所
出处
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第6期517-520,共4页
文摘
将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合,组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值,为加快收敛速度,应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明,RBF网络较ELM,标准BP及改进的BP等网络具有明显优点。对某型无人机涡喷发动机控制系统的仿真结果表明此控制方式具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点。
关键词
无人驾驶飞机
涡轮喷气发动机
人工神经元网络
自适应控制
Keywords
Adaptive control systems
Backpropagation
Intelligent control
Radial basis function networks
Self organizing maps
Three term control systems
分类号
V233.7 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
无人机涡喷发动机的神经网络自适应PID控制
马静
杨育武
王镛根
《推进技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
3
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