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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 석진영
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 충남대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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This paper presents the upset detection algorithm of UAV using neural networks. The backstepping controller is designed to control UAV attitudes. The neural network approximates the UAV states including the UAV dynamics and the nonlinear controller. The adaptive NARX networks using online learning algorithm, which can improve the performance of neural networks, approximates the UAV states. The state prediction system is designed based on the NARX network that approximates the UAV dynamics using recursive prediction strategy to predict unusual attitudes of the UAV or UAV upset in advance. The results of research demonstrate that the NARX networks and nonlinear prediction are able to apply to the UAV, which will be autonomously to prevent unusual attitudes or UAV upset. Upset detection algorithm is verified through numerical simulation using MATLAB/Simulink.
목차
제 1장 서론 11.1 연구배경 11.2 연구동향 21.3 연구목표 31.4 논문구성 4제 2장 항공기 동역학 모델링 및 제어기 설계 52.1 F-18HARV 52.2 비선형 동역학 모델링 112.3 Backstepping 제어기 설계 15제 3장 신경회로망 193.1 신경회로망 193.1.1 신경회로망 개요 193.1.2 신경회로망의 학습능력 203.1.3 신경회로망의 장단점 213.2 NARX 신경회로망 213.2.1 NARX 신경회로망 개요 213.2.2 항공기 동역학 Identification 253.3 학습알고리즘 273.3.1 Gradient Descent 알고리즘 283.3.2 Levenberg-Marquardt 알고리즘 29제 4장 항공기 상태 예측 314.1 항공기 상태 예측 개요 314.2 Multi-step 예측기법 324.3 NARX networks for Multi-step 예측기법 33제 5장 수치 시뮬레이션 355.1 Backstepping 제어기 시뮬레이션 365.2 항공기 동역학 학습 시뮬레이션 415.2.1 Off-line학습 시뮬레이션 445.2.2 On-line학습 시뮬레이션 485.3 항공기 자세 예측 및 탐지 시뮬레이션 53제 6장 결론 62참고문헌 64요약문(영문) 68
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