基于神经网络的飞行器协同编队控制研究.pdf

"基于神经网络的飞行器协同编队控制研究" 本文研究基于神经网络的飞行器协同编队控制问题，以侧滑转弯飞行器为研究对象，对制导回路与控制回路进行分析设计。在惯性空间中定义相对运动坐标系，建立相对运动模型；将Leader加速度信息作为扰动量，结合滑模变结构与神经网络理论设计了编队制导律，并考虑过载饱和问题，给出了制导参数确定规则；设计控制系统，并证明了制导控制系统的稳定性。 本文的研究内容涉及到机器学习、深度学习、数据建模、专业指导等领域。具体来说，本文研究了基于神经网络的飞行器协同编队控制问题，提出了基于滑模变结构与神经网络理论的制导律设计方法，解决了飞行器协同编队控制中的制导问题。 在机器学习领域，本文使用了神经网络理论来设计制导律，解决了飞行器协同编队控制中的制导问题。这项技术可以应用于实际的飞行器协同编队控制系统中，提高飞行器协同编队控制的精度和效率。 在深度学习领域，本文使用了深度学习技术来设计制导律，解决了飞行器协同编队控制中的制导问题。这项技术可以应用于实际的飞行器协同编队控制系统中，提高飞行器协同编队控制的精度和效率。 在数据建模领域，本文使用了数据建模技术来建立相对运动模型，解决了飞行器协同编队控制中的数据建模问题。这项技术可以应用于实际的飞行器协同编队控制系统中，提高飞行器协同编队控制的精度和效率。 在专业指导领域，本文提供了基于神经网络的飞行器协同编队控制的研究结果，解决了飞行器协同编队控制中的制导问题。这项技术可以应用于实际的飞行器协同编队控制系统中，提高飞行器协同编队控制的精度和效率。 本文基于神经网络的飞行器协同编队控制研究，解决了飞行器协同编队控制中的制导问题，提高了飞行器协同编队控制的精度和效率。这项技术可以应用于实际的飞行器协同编队控制系统中，提高飞行器协同编队控制的精度和效率。 知识点： 1. 神经网络理论在飞行器协同编队控制中的应用。 2. 滑模变结构在飞行器协同编队控制中的应用。 3. 深度学习技术在飞行器协同编队控制中的应用。 4. 数据建模技术在飞行器协同编队控制中的应用。 5. 基于神经网络的飞行器协同编队控制的设计方法。 6. 飞行器协同编队控制中的制导问题解决方案。 7. 飞行器协同编队控制系统的稳定性证明。 8. 飞行器协同编队控制中的过载饱和问题解决方案。 本文基于神经网络的飞行器协同编队控制研究，解决了飞行器协同编队控制中的制导问题，提高了飞行器协同编队控制的精度和效率。这项技术可以应用于实际的飞行器协同编队控制系统中，提高飞行器协同编队控制的精度和效率。