给出了基于神经网络动态逆的自适应跟踪控制方法,用以解决飞机着陆过程中的复杂非线性和出现舵机故障的情况.应用神经网络直接对非线性系统故障模型求逆,使得所设计的逆系统能够包含故障信息,克服了传统的控制设计中将过程模型线性化,从而将不可忽视的非线性关系用线性关系代替或忽略的弊端.对由于建模误差、不确定性因素等引起的非线性系统逆误差,通过自组织模糊小脑模型关节控制器(SOFCMAC)神经网络在线进行修正.并在此基础上对3个通道分别设计了参考模型和线性控制器,以实现对伪线性系统进行跟踪控制.通过将这种方法用于某型歼击机在着陆过程中发生平尾卡死故障控制的过程仿真,验证了该方法的可行性.
自动着陆 故障 动态逆 神经网络 自组织模糊小脑模型关节控制器