基于动态逆的神经网络超机动飞行控制

为战斗机的过失速超机动飞行设计了一种神经网络控制器。基于时标分离的原则，神经控制器被设计为内环控制器和外环控制器两个部分。网络的训练利用改进的ＢＰ算法，将因子模糊化快速进行。样本点数据则由利用动态逆控制所得到的结果来提供。网络的使用利用联想记忆法则。

一种带智能补偿器的神经网络控制器及其应用

为非线性控制系统设计了一种带智能补偿器的神经网络控制器.神经网络用来提供主要的控制输入信号,网络的训练可离线进行,网络的使用采用联想记忆方法.经神经网络控制器控制后,系统的实际输出值与期望值之间偏差不大,因此可将误差模型方程线性化.针对这一线性化模型,可以设计一个智能补偿器来补偿由于训练精度、干扰及时延等因素引起的系统误差.利用以上设计方法,本文对战斗机的“眼镜蛇”机动飞行控制进行了仿真研究,仿真结果表明所设计的控制系统具有良好的性能.

空间站交会对接的一种智能控制方法与仿真

本文研究了空间站交会对接阶段的仿人智能控制问题，设计了相应的特征模型和控制逻辑，建立了系统的知识库、数据库、规则库和推理机等。最后通过对两个飞行器的空间交会对接过程的数字仿真，验证了所设计的智能控制方案的有效性。

航天器轨道控制系统的智能设计方法与仿真

本文介绍了将智能控制方法用于航天器交会对接段的轨道控制。通过建立系统的特征模型、知识库、数据库和规则库并且构造出相应的推理机构和控制逻辑,为航天器的轨道控制过程设计了一种专家式智能控制器。仿真结果表明了此系统具有较好的跟踪性能。