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在运用Kalman滤波进行SINS动基座传递对准时,当模型存在误差或系统噪声不能反映实际噪声时,会降低滤波精度甚至导致滤波发散.针对这个问题,提出基于改进Elman神经网络的SINS动基座传递对准方法.首先通过增加输出层节点的反馈来改进普通的Elman神经网络模型,其次采用强跟踪滤波器对改进Elman神经网络进行训练.利用仿真数据对该算法进行验证,结果表明,该算法能够克服Kalman滤波的缺陷,提高传递对准精度达100%~150%. 相似文献
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针对拦截器姿轨控发动机工作的本质非线性特性,采用基于谐波线性化建立的描述函数法进行系统稳定性分析;推导了非线性系统的Nyquist幅相判据,同时从工程应用出发,将Nyquist幅相判据转换为Bode图对数判据,一起分析了拦截器俯仰角控制、滚动角控制和位置控制的稳定性,并对姿轨控发动机的推力进行了拉偏,分析结果表明拦截器程序悬浮姿态控制和位置控制系统是稳定的. 相似文献