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以某型飞行器50%的垂直尾翼模型为研究对象,针对模型结构振动主动控制系统的不确定性和非线性特性,研究了该系统的神经网络建模问题.分别采用单频信号和不同频率范围的扫频信号作为激励信号,基于外时延反馈的双BP神经网络,采用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对模型结构振动主动控制系统进行辨识和动态建模.试验结果表明:此方法的辨识精度高,训练时间短,所建网络模型具有很好的泛化能力,辨识结果合理可靠. 相似文献
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飞行器垂直尾翼H∞鲁棒振动主动控制 总被引：1，自引：1，他引：0
以飞行器垂直尾翼模型为研究对象,将H∞鲁棒控制理论的混和灵敏度方法用于解决尾翼模型的多模态振动主动控制问题.通过对垂尾振动控制系统不确定性分析,选择了权函数,设计了H∞控制器并对控制器进行了适当的降阶处理,并对垂尾模型的多模态振动控制进行了主动控制试验.结果表明,结构前三阶模态振动(模态频率分别为3 Hz,5,7 Hz和27Hz)的振幅分别降低了11 dB,11 dB和2 dB,取得了较好的控制效果,验证了H∞控制理论应用于垂尾结构多模态振动主动控制的可行性和有效性. 相似文献
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