驾驶员自适应神经模糊推理模型的建立与仿真

被引：5

作者：

董文瀚 ^{[1
]}

孙秀霞 ^{[1
]}

林岩 ^{[2
]}

机构：

[1] 空军工程大学工程学院

[2] 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院

来源：

电光与控制 | 2007年 / 05期

基金：

北京市自然科学基金;

关键词：

驾驶员模型; 模糊推理; 神经网络; 自适应控制; 飞行控制;

D O I：

暂无

中图分类号：

V249.1 [飞行控制];

学科分类号：

081105 ;

摘要：

提出了一类基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的飞机驾驶员建模方法。首先建立了包含若干待定模糊规则参数的基本驾驶员Takagi-Sugeno模糊模型,将其转换成等效的ANFIS网络系统后,采用驾驶员实际操纵数据和自适应BP算法对模糊规则各个待定参数进行训练并建立最终的模型。进而对已建立的驾驶员模型进行人机闭环系统仿真,结果表明,较之传统的传递函数模型,ANFIS模型与驾驶员实际操作输出之间的拟合程度更加理想。

引用

页码：102 / 105+116 +116

页数：5

共 7 条

[1] 基于最优控制的ANN驾驶员模型与仿真分析 [J].