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无人驾驶的飞行器在偏角和倾斜角控制过程中,角度控制的滞后性问题一直无法解决,高速飞行使得飞行器角度控制再入过程中的动压、过载、热流等物理约束过程复杂化,利用传统的PID飞行参数控制方法对飞行器进行控制,为了保证精度,仅仅通过改变航向角的方式来进行转弯偏角和倾斜角控制,导致转弯半径很大,无法保障控制精度。提出利用改进PID神经网络算法的飞行器偏角和倾斜角控制优化模型。根据飞行器控制系统及动力学原理获取飞行过程的动力方程,构建飞行器角度控制数学模型,根据改进后的PID神经网络算法进行最优角度值求解,降低