直升机飞行控制的神经网络自适应与机动性能提升

本篇硕士学位论文深入探讨了人工智能在武装直升机飞行控制系统中的神经网络自适应控制应用。作者冯斌，专业为模式识别与智能系统，指导教师为姜长生，在南京航空航天大学完成。论文主要关注直升机飞行控制系统的复杂性，特别是其非线性特性、强耦合性和不稳定性的处理。 研究的核心内容包括动态逆设计，即通过神经网络来补偿由于直升机系统模型不精确导致的动态逆控制器的误差。论文采用小波神经网络技术，这是一种基于信号处理的神经网络结构，通过其局部化和多分辨率特性来有效地捕捉误差特征。作者首先介绍了小波理论的基本构造，并分别研究了基于BP（Backpropagation）小波神经网络和李亚普诺夫稳定的小波神经网络，设计了相应的学习算法和权值调整策略，以实现对动态逆误差的有效补偿。 在控制器设计上，论文特别关注姿态角和总距通道的独立控制，通过时标分离法将直升机控制系统划分为快慢两个回路，利用动态逆方法解决不同通道之间的耦合问题。同时，模糊PD轨迹跟踪控制器被结合到整体设计中，以提高直升机在机动飞行中的性能。文中还展示了对两种典型机动飞行（垂直平面中的急跃升/急跃降和水平平面中的S形机动）的数字仿真结果，结果显示，所设计的控制系统显著提升了直升机的机动能力，证实了神经网络自适应控制在实际飞行控制中的有效性。 本论文不仅提供了理论分析，还包括了实际应用的仿真验证，对于理解如何利用神经网络技术优化武装直升机的飞行控制性能具有重要意义，为未来直升机飞行控制系统的设计和改进提供了有价值的研究成果。