PIDNN控制的飞行模拟器人感系统研究

"基于PIDNN控制的飞行模拟器人感系统 (2008年) - 针对飞行模拟器人感系统的高度非线性和易受干扰性，采用PIDNN控制方案 - PIDNN控制器具有在线训练、学习和调整功能 - 与传统PID控制器相比，PIDNN结构简单、自适应性强、收敛速度快 - 仿真结果表明PIDNN控制系统性能优越，满足实时控制需求 - 关键词包括：比例积分微分神经元网络、飞行模拟器、人感系统、实时控制" 本文是2008年发表在《北京航空航天大学学报》上的一篇自然科学论文，主要探讨了飞行模拟器人感系统的控制问题。飞行模拟器人感系统是一种高度非线性的系统，容易受到各种外界干扰，因此对其控制方案提出了新的挑战。研究人员提出了一种基于PIDNN（Proportional Integral Differential Neural Network）的控制策略来应对这一难题。 PIDNN控制器结合了传统的PID控制器（比例积分微分控制器）的原理与神经网络的自适应和学习能力。首先，论文对飞行模拟器人感系统的模型进行了深入分析，通过理论计算整理出系统的数学模型。然后，利用PIDNN控制器的在线训练功能，可以实时调整控制参数，以适应系统动态变化和外部干扰的影响。相比传统的PID控制器，PIDNN具有更简单的结构，更强的自适应性，更快的收敛速度，并且能够避免陷入局部极小值的问题，从而提高控制系统的整体性能。 通过仿真试验，研究显示PIDNN控制系统能够快速响应，具有高的稳态精度，以及优良的动静态特性。此外，该系统还表现出良好的鲁棒性，即对外界干扰有较强的抵抗能力，能满足飞行模拟器实时控制的严格要求。这些特性使得PIDNN控制器成为解决飞行模拟器人感系统控制问题的有效工具。 这篇论文为飞行模拟器人感系统的控制提供了创新的解决方案，强调了PIDNN控制器在处理非线性、动态复杂系统时的优势。这一研究对于提升飞行模拟器的真实感和训练效果，以及进一步优化飞行安全有着重要的理论和实践意义。