【摘 要】
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对于新型空空导弹为了使导弹获得更高的机动性、敏捷性和更高的导引精度，大多采用推力矢量控制方案。因为神经网络控制对于系统非线性变化具有很强自适应能力，因而在解决带推力矢量空空导弹的控制问题时有较明显的优点。本文在给出推力矢量空空导弹数学模型的基础上，提出了两种适用于带推力矢量空空导弹的神经网络控制方案，并采用其中的双网络逆动态学习控制方法进行了自动驾驶仪设计。为进一步改善该神经网络的学习效果，还引入
【机 构】
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北京航空航天大学自动化学院自动控制系
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对于新型空空导弹为了使导弹获得更高的机动性、敏捷性和更高的导引精度，大多采用推力矢量控制方案。因为神经网络控制对于系统非线性变化具有很强自适应能力，因而在解决带推力矢量空空导弹的控制问题时有较明显的优点。本文在给出推力矢量空空导弹数学模型的基础上，提出了两种适用于带推力矢量空空导弹的神经网络控制方案，并采用其中的双网络逆动态学习控制方法进行了自动驾驶仪设计。为进一步改善该神经网络的学习效果，还引入基于学习经验的模糊规则。数字仿真表明所提出的神经网络控制对于系统内参数非线性变化具有很强的适应性。
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