单侧机翼损伤飞机的神经网络自适应鲁棒非线性控制.pdf

"神经网络自适应鲁棒非线性控制在单侧机翼损伤飞机中的应用" 通过对单侧机翼损伤飞机的研究，提出了一种基于神经网络自适应补偿的鲁棒非线性模型逆控制方法。该方法结合了飞机飞行中的单侧机翼损伤特性分析，提出了使用单隐层神经网络自适应项和鲁棒项来补偿模型误差、外界扰动和神经网络近似误差。同时，利用动态非线性阻尼技术对伪控制律进行扩展，以适应损伤机体未建模舵动态。 该方法的优势在于可以实时跟踪飞机的状态变化，并且能够鲁棒地控制飞机的飞行，以确保飞机的安全性和稳定性。在单侧机翼损伤飞机中，该方法可以实时检测并补偿损伤的影响，从而确保飞机的稳定飞行。 该方法的应用前景广泛，可以应用于单侧机翼损伤飞机、无人机、航天器等领域，具有很高的实用价值和研究价值。 知识点： 1. 神经网络自适应鲁棒非线性控制方法的原理和应用 2. 单侧机翼损伤飞机的飞行特性和控制问题 3. 动态非线性阻尼技术在鲁棒控制中的应用 4. 基于神经网络的自适应补偿方法在飞行控制中的应用 5. 模型误差、外界扰动和神经网络近似误差的补偿方法 应用领域： 1. 航空航天领域：单侧机翼损伤飞机、无人机、航天器等的飞行控制和稳定性研究 2. 机器人领域：机器人的运动控制和稳定性研究 3. 自动驾驶领域：自动驾驶汽车、无人机等的稳定性和安全性研究 研究价值： 1. 该方法可以实时检测并补偿单侧机翼损伤飞机的飞行特性变化，从而确保飞机的安全性和稳定性。 2. 该方法可以应用于其他机器人和自动驾驶领域，具有很高的研究价值和应用前景。 3. 该方法可以推广到其他领域，例如医疗、财经、交通等领域，具有很高的研究价值和应用前景。 该方法可以实时检测并补偿单侧机翼损伤飞机的飞行特性变化，从而确保飞机的安全性和稳定性。该方法具有很高的研究价值和应用前景，可以应用于航空航天、机器人、自动驾驶等领域。