退火递归神经网络极值搜索算法及其在无人机紧密编队飞行控制中的应用

被引：5

作者：

胡云安 ^{[1
]}

左斌 ^{[1
]}

李静 ^{[2
]}

机构：

[1] 海军航空工程学院控制工程系

[2] 海军航空工程学院七系

来源：

控制理论与应用 | 2008年 / 05期

关键词：

紧密编队飞行; 极值搜索算法; 退火; 递归神经网络; 无人机;

D O I：

暂无

中图分类号：

V279 [无人驾驶飞机]; V249.1 [飞行控制];

学科分类号：

1111 ; 081105 ;

摘要：

针对无人机紧密编队飞行问题,以气动干扰引起的僚机俯仰角θw作为极值搜索变量,利用退火递归神经网络极值搜索算法,使僚机干扰俯仰角θw收敛至其极值,从而解决了无人机紧密编队飞行中僚机所需动力最小化的问题.将退火递归神经网络与极值搜索算法相结合,消除了传统极值搜索算法中控制量的来回切换问题和输出"颤动"现象,改善了系统的动态性能,同时简化了系统的稳定性分析.通过对无人机紧密飞行编队的仿真,验证了该算法的有效性.

引用

页码：879 / 882

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