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本文主要介绍无人机涡喷发动机的Elman神经网络的模型参考自适应控制,NNC和NNI均采用Elman网络的动态BP(DBP)算法.并编写M文件,对发动机的地面模型和高空模型分别采用渐变和阶跃信号进行仿真研究,研究结果表明此方法具有较好的辨识和控制效果.
基于Elman神经网络的模型参考自适应控制及其仿真
【摘 要】
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本文主要介绍无人机涡喷发动机的Elman神经网络的模型参考自适应控制,NNC和NNI均采用Elman网络的动态BP(DBP)算法.并编写M文件,对发动机的地面模型和高空模型分别采用渐
【机 构】
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西北工业大学
【出 处】
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中国航空学会第十二届发动机自动控制学术会议
【发表日期】
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2004年11期
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