【摘 要】
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为提高无人机飞行跟踪精度,分析了传统PID控制器原理,在PID控制器基础上增加了神经网络结构,引用遗传算法优化神经网络PID控制器.采用Matlab软件对改进神经网络PID控制效果进
【基金项目】
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滁州职业技术学院2016年度院级规划课题(YJZ201604)
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为提高无人机飞行跟踪精度,分析了传统PID控制器原理,在PID控制器基础上增加了神经网络结构,引用遗传算法优化神经网络PID控制器.采用Matlab软件对改进神经网络PID控制效果进行仿真,并与PID控制效果进行对比和分析.结果表明:无人机采用PID控制器,横滚角位移、俯仰角位移和航偏角位移跟踪时间较长,跟踪过程发生偏差较大;采用改进神经网络PID控制器,横滚角位移、俯仰角位移和航偏角位移跟踪时间较短,跟踪过程发生偏差较小,响应速度快且跟踪精度较高.
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