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1.
如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。
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2.
针对飞机侧向增稳系统的设计,提出一种基于特征结构配置的神经网络设计方案,它克服了传统增益预置设计方案的缺点.通过对系统的特征值配置保证了系统的动态特性,通过对特征向量的配置达到系统解耦的目的,运用神经网络对反馈增益阵进行逼近,保证了系统的鲁棒性.采用了基于动量因子的反向传播算法提高网络训练速度,仿真结果表明了该方法的有效性.
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3.
提出了一种MIMO定量反馈理论与特征值配置相结合的鲁棒解耦控制方法,该方法首先利用特征值配置使系统达到性能指标要求,通过对特征向量的限制实现MIMO系统解耦,然后利用QFT方法使其具备鲁棒性.通过对某型飞机侧向通道的仿真表明:该方法不仅解耦效果良好,而且具有较强的鲁棒性.
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