基于自适应神经网络Backstepping空中加油编队飞行控制.pdf

基于自适应神经网络Backstepping空中加油编队飞行控制 本篇论文提出了一种基于自适应神经网络Backstepping的空中加油编队飞行控制方法，旨在解决无人机自主空中加油过程中的编队飞行控制问题。该方法通过将L1导引算法与自适应神经网络相结合，设计了一种基于自适应神经网络Backstepping飞行控制器。该控制器能够有效地补偿受油机受到的外界干扰和系统模型误差，并且能够在线更新神经网络权值矩阵。 自适应神经网络是一种机器学习算法，它能够通过学习和自适应来提高控制系统的性能。在本文中，自适应神经网络被用于补偿受油机受到的外界干扰和系统模型误差。该网络能够在线更新权值矩阵，从而能够实时地适应变化的飞行环境。 Backstepping是一种控制方法，它能够将复杂的控制系统分解成多个简单的子系统，从而使得控制系统更加可靠和高效。在本文中，Backstepping方法被用于设计受油机的控制律。该方法能够将受油机的控制问题分解成多个子问题，从而使得控制系统更加可靠和高效。 L1导引算法是一种基于模型预测的导引方法，它能够实时地预测并跟踪目标的运动轨迹。在本文中，L1导引算法被用于设计受油机的横向和纵向导引。该算法能够实时地预测并跟踪目标的运动轨迹，从而使得受油机能够准确地跟踪加油机的运动。 本文的研究结果表明，基于自适应神经网络Backstepping的空中加油编队飞行控制方法能够有效地提高受油机的跟踪精度和抗干扰能力。该方法能够解决空中加油编队飞行控制问题，具有广泛的应用前景。 知识点： 1. 自适应神经网络是一种机器学习算法，它能够通过学习和自适应来提高控制系统的性能。 2. Backstepping是一种控制方法，它能够将复杂的控制系统分解成多个简单的子系统，从而使得控制系统更加可靠和高效。 3. L1导引算法是一种基于模型预测的导引方法，它能够实时地预测并跟踪目标的运动轨迹。 4. 空中加油编队飞行控制是一种复杂的控制问题，需要结合多种控制方法和算法来解决。 5. 自适应神经网络和Backstepping方法能够结合使用，以提高控制系统的性能和可靠性。 本篇论文提出了一种基于自适应神经网络Backstepping的空中加油编队飞行控制方法，能够解决空中加油编队飞行控制问题，具有广泛的应用前景。