飞行器自适应神经网络时滞控制

在飞行器稳定性控制问题的研究中,针对含有外部扰动、参数不确定性、状态和控制时滞的非线性飞行器系统,提出了一种时滞状态反馈控制与神经网络自适应估计相结合的方法.对非线性系统线性化处理得到飞行器线性模型,并由线性矩阵不等式(LMI)设计反馈控制律;采用径向基函数(RBF)神经网络自适应在线估计策略,对反馈控制律进行补偿以消除未知非线性影响;采用Lyapunov稳定性理论证明了在所设计控制律作用下,闭环系统渐近稳定同时满足H∞性能指标.仿真结果验证了上述方法的可行性及有效性.     

飞行实时数据通信的Visual C++实现

介绍了FK－2飞行实时监控系统中地面站与机载设备的通信问题，地面站实时接收并处理数据的方法，以及地面站计算机网络间数据的发送与接收问题，详细阐述了通信中的时隙分配，在VisualC 中线程的使用，以及自定义网络数据格式和深度缓冲法。