退火递归神经网络极值搜索算法及其在无人机紧密编队飞行控制中的应用
胡云安1
左斌1
李静2
1.海军航空工程学院,控制工程系,山东,烟台,2640012.海军航空工程学院,七系,山东,烟台,264001
摘要：针对无人机紧密编队飞行问题,以气动干扰引起的僚机俯仰角υω作为极值搜索变量,利用退火递归神经网络极值搜索算法,使僚机干扰俯仰角υω收敛至其极值,从而解决了无人机紧密编队飞行中僚机所需动力最小化的问题.将退火递归神经网络与极值搜索算法相结合,消除了传统极值搜索算法中控制量的来回切换问题和输出"颤动"现象,改善了系统的动态性能,同时简化了系统的稳定性分析.通过对无人机紧密匕行编队的仿真,验证了该算法的有效性.
关键词：紧密编队飞行极值搜索算法退火递归神经网络无人机
分类号：V249(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)
资助基金：国家自然科学基金(60674090)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 879-882 )
英文信息