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基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统 总被引：1，自引：0，他引：1
将粒子群优化的BP神经网络作为模型，参考自适应控制系统的控制器，把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数，通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化。仿真实例结果表明，基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高，有较好的网络的泛化和适应能力，能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出。 相似文献
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姿态控制系统是功能多、构成复杂、可靠性要求高的关键分系统之一。传统的三自由度模型有较大局限性，不能全面反映飞行的实际情况。该文首先建立了姿态控制系统六自由度全量数学模型，包括控制方程和箭体运动两大部分。在此基础上，利用Matlab／Simulink仿真环境对姿态控制系统六自由仿真进行了研究。并通过对姿态运动简化分析和系统稳定性研究，设计了相应的数字校正网络和变增益系数，从而建立了姿态控制系统的全数值仿真模型。仿真实验表明，系统稳定，并且仿真结果具有较好的精度。 相似文献
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