【摘 要】
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基于神经网络的智能控制技术是解决非线性系统辨识和控制的有力方法。本文以某特定飞行器纵向运动非线性系统为被控对象，主要是针对系统中的非线性和未知因素，研究了前向神经网
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基于神经网络的智能控制技术是解决非线性系统辨识和控制的有力方法。本文以某特定飞行器纵向运动非线性系统为被控对象，主要是针对系统中的非线性和未知因素，研究了前向神经网络(BP网络)在非线性飞行控制系统中的应用，并进行了大量的仿真验证，主要完成了以下工作： 1．总结了BP神经网络的基本理论，把基于非线性数值优化技术的Leven-Marquardt方法用于BP网络辨识器和控制器的训练，仿真结果表明该算法性能远远优于标准BP类算法。 2．总结了非线性系统的神经网络的辨识方法和控制方法，提出了针对未知非线性系统的BP网络自适应辨识结构。同时给出了未知系统Jacobian矩阵的计算方法，及闭环控制系统中BP网络控制器的自适应权值(阈值)更新控制律。 3．针对导弹这样复杂非线性的系统建立了BP网络自适应辨识模型，气动特性BP网络辨识模型，及主导变量的BP网络软测量模型。仿真结果表明神经网络对未知非线性飞行器系统辨识方法可行，系统性能良好。 4．针对导弹自动驾驶仪这样复杂的非线性系统，采用BP网络逆控制方法和BP网络混合调参控制方法设计了姿态保持和机动跟踪自动驾驶仪。仿真结果证明了基于神经网络的未知非线性系统控制方法是有效的。 本文的研究对于未知非线性控制系统的设计既有一定的理论意义和工程应用价值。
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