15、智能控制方法在航空与电化学系统中的应用

智能控制方法在航空与电化学系统中的应用

1. 非线性动态系统建模与自适应控制方法概述

在控制领域，对于非线性动态系统的控制一直是一个具有挑战性的问题。为了解决这一问题，提出了一种结合神经网络、模糊逻辑和分形理论的自适应模型控制方法。

1.1 建模方法

在时域中，非线性动态系统的数学模型通过特定的建模方法生成，该方法利用系统在线测量的实际数据。同时，分形模块用于表征过程，并将这些信息用于指定时空域中的数学模型。这样的方案能够根据在线过程识别的变化实现模型的动态变化。

1.2 自适应神经模糊分形控制架构

自适应神经模糊分形控制的总体架构包含模糊规则库、用于建模和识别的神经网络以及用于控制的神经网络。以下是其简单的架构示意：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(模糊规则库) --> B(神经网络 - 建模)
    C(神经网络 - 识别) --> B
    B --> D(神经网络 - 控制)
    D --> E(飞机动态系统)

2. 飞机系统的自适应控制

飞机系统的数学模型可以表示为耦合的非线性微分方程。为了根据飞机及其环境的变化条件使用合适的数学模型，开发了一个模糊规则库。

2.1 飞机动力学模型

• 模型一（风速较小时） ：
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