Parameter Estimation in the Nonlinear System of a Helicopter usingHopfield Neural Networks
محل انتشار: دومین کنفرانس بین المللی مهندسی مکانیک و هوافضا
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 548
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
MECHAERO02_299
تاریخ نمایه سازی: 13 شهریور 1396
چکیده مقاله:
This paper addresses the issue of using Hopfield Neural Networks for helicopter parameters estimation. A Hopfield Neural Network is an appropriate nonautonomous nonlinear dynamical system to estimate timeevolving estimate of the actual parameterization. A linearization procedure is used. Proof of convergence of the modeled parameters to their true values and boundedness of parameter estimates at each step are provided. Numerical results for parameter estimation of a complex eight-state hlicopter are presented to demonstrate the potential of Hopfield algoritehm. Linear equations of a helicopter were examined and convergence of Hopfield neural network to the linearized system parameters is addressed.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Arash Azizi
Department of Mechanical Engineering, Isfahan University of Technology,۸۴۱۵۶-۸۳۱۱۱ Isfahan, Iran
Mohammad Danesh
Department of Mechanical Engineering, Isfahan University of Technology,۸۴۱۵۶-۸۳۱۱۱ Isfahan, Iran