飞行器垂直尾翼的神经网络模型辨识

以某型飞行器50%的垂直尾翼模型为研究对象,针对模型结构振动主动控制系统的不确定性和非线性特性,研究了该系统的神经网络建模问题。分别采用单频信号和不同频率范围的扫频信号作为激励信号,基于外时延反馈的双BP神经网络,采用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对模型结构振动主动控制系统进行辨识和动态建模。试验结果表明:此方法的辨识精度高,训练时间短,所建网络模型具有很好的泛化能力,辨识结果合理可靠。