本论文研究的主要目的在于改进某型号飞机自动着陆系统的控制,以满足该系统处于大惯量,变负载,强冲击等恶劣环境中具有反应的快速性,着陆的准确性及性能稳定性的要求。本论文研究的主要工作是在综合阐述模糊逻辑控制原理和神经网络理论以及模糊神经网络理论知识的基础上,提出一种新型模糊神经网络结构,设计一款新型模糊神经网络控制器,将模糊逻辑的模糊推理和模糊规则转换到神经网络中去,形成分布式的知识体系,利用神经网络自学习功能进行训练,不断修正神经网络连接权值,达到优化控制器,满足控制器设计的要求;然后把控制器应用于某型号飞机的自动着陆系统中去,通过大量的仿真实验,验证所设计的智能控制器的性能是否满足工程实践的要求。大量仿真实验证明本论文所设计的新型模糊神经网络模型与常规模糊神经网络模型相比不仅计算简单、收敛速度快,而且全局逼近性、鲁棒性能优越;仿真实验证明了设计的飞机着陆轨迹可以让飞机在下降和拉平过程中保持良好的跟踪和调整;对比分析验证了新型模糊神经网络控制器实现的飞机着陆系统改善了飞机的着陆性能。
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