1、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能控制技術是解決非線性系統(tǒng)辨識和控制的有力方法.該文以某特定飛行器縱向運動非線性系統(tǒng)為被控對象,主要是針對系統(tǒng)中的非線性和未知因素,研究了前向神經(jīng)網(wǎng)絡(BP網(wǎng)絡)在非線性飛行控制系統(tǒng)中的應用,并進行了大量的仿真驗證,主要完成了以下工作:1.總結了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論,把基于非線性數(shù)值優(yōu)化技術的Leven-Marquardt方法用于BP網(wǎng)絡辨識器和控制器的訓練,仿真結果表明該算法性能遠遠優(yōu)于標準BP類算法.2.總結了非線

2、性系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡的辨識方法和控制方法,提出了針對未知非線性系統(tǒng)的BP網(wǎng)絡自適應辨識結構.同時給出了未知系統(tǒng)Jacobian矩陣的計算方法,及閉環(huán)控制系統(tǒng)中BP網(wǎng)絡控制器的自適應權值(閾值)更新控制律.3.針對導彈這樣復雜非線性的系統(tǒng)建立了BP網(wǎng)絡自適應辨識模型,氣動特性BP網(wǎng)絡辨識模型,及主導變量的BP網(wǎng)絡軟測量模型.仿真結果表明神經(jīng)網(wǎng)絡對未知非線性飛行器系統(tǒng)辨識方法可行,系統(tǒng)性能良好.4.針對導彈自動駕駛儀這樣復雜的非線性系統(tǒng),采用B