飞行器垂直尾翼的神经网络模型辨识

编号 zgly0000660952

文献类型 期刊论文

文献题名 飞行器垂直尾翼的神经网络模型辨识

作者 孙丽华  徐志伟  汤忠梁 

作者单位 南京航空航天大学智能材料与结构航空科技重点实验室  东北林业大学机电工程学院 

母体文献 振动.测试与诊断 

年卷期 2010,30(6)

页码 684-688

年份 2010 

分类号 O231.2 TP183 

关键词 垂尾模型  神经网络  模型辨识  振动主动控制 

文摘内容 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。