基于小波神经网络的飞行仿真转台MRAC方法研究

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雅宝题库解析：
飞行仿真转台作为飞行器半实物仿真关键部件之一，其品质直接关系到设备仿真试验的可靠性和置信度，是保证飞行器精度和性能的基础之一，在航空航天科技和国防装备研发中具有重要的作用。作为典型的高精度运动控制系统,飞行仿真转台所存在的机械摩擦、负载变化、电气参数波动以及环境干扰等非线性因素制约着经典控制方法对控制系统的能力的提高。研究新的控制方法对补偿各种干扰，提高飞行仿真转台的性能有着重要的意义。本论文主要研究以模型参考自适应控制(MRAC)及神经网络控制(NNC)相结合理论方法及其在飞行仿真转台控制中的应用。论文主要工作如下：（1）.系统地分析了仿真转台的数学模型，各种非线性及不确定因素，明确综合控制方法中各控制器的作用。（2）.提出了基于神经网络的MRAC的控制器设计方案,选取实测速度环模型作为参考模型，通过神经网络补偿控制，消除系统中的非线性和不确定性因素，从而使得被控对象具有名义模型的输入输出特性。（3）.推导出了基于Lyapunov稳定性理论的神经网络控制器权参数的迭代算法，从而保证了系统的全局稳定性。（4）.将理论方法进行了计算机仿真验证并应用于实际的飞行仿真转台控制系统，结果表明，该方法可以有效地补偿干扰，进而提高控制系统的跟踪精度。