基于在线学习误差反传算法的仿真伺服系统设计

摘要：

针对无人机(UAV)仿真伺服系统的驱动模型,提出了一种将误差反传算法用于UAV仿真伺服系统在线学习设计的新方案.在该算法中采用了BP神经网络的基本思想,设计了两输入、单隐层、两输出在线学习策略,输入层分别为给定指令信号和反馈数字解算后的位置信号;隐含层单元数为12个;输出层设为2个输出单元,即经在线学习误差反传算法学习训练后的数字位置和速度,其中位置控制器采用自调节比例-积分-微分(PID)控制,速度通过数字/模拟(D/A)转换后传送到速度控制器,设定精度误差指标为0.05,训练样本数为30.用研制的UAV仿真伺服系统对UAV光纤陀螺传感器进行含实物半物理实时仿真实验,结果表明,该在线学习误差反传算法控制方案的UAV仿真伺服系统具有收敛性好、动态响应快、鲁棒性强的特点.

关键词：误差反传算法、BP神经网络、仿真伺服系统、在线学习、无人机

所属期刊栏目：36

分类号：TP273;TP391(自动化技术及设备)

资助基金：航空基础科学基金;江苏省333新世纪科学技术带头人培养工程

在线出版日期：2005-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：267-271