【摘 要】
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研究直升机飞控系统的控制问题,直升机是强耦合的非线性系统,直升机的模型的建立是研究整个飞控系统的基础。为改善飞行姿态误差,提高稳定性,建立其较为精确的动力学模型对于
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研究直升机飞控系统的控制问题,直升机是强耦合的非线性系统,直升机的模型的建立是研究整个飞控系统的基础。为改善飞行姿态误差,提高稳定性,建立其较为精确的动力学模型对于设计、验证飞行控制系统具有重要意义。根据直升机动力学方程的形式,建立了一种基于BP神经网络的非线性辨识模型,利用典型状态下的试飞数据作为样本,采用LM优化学习算法对神经网络进行训练,并用其他飞行状态的数据对模型进行验证。计算结果表明,证明所建立的神经网络模型具有较好的拟合精度与泛化能力,能够较好地反映直升机的动态特性,并为设计提供依据。
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