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基于模糊神经网络的飞机防滑刹车控制系统研究
基于模糊神经网络的飞机防滑刹车控制系统研究
摘要：
随着航空工业的迅速发展，飞机刹车系统的安全性和稳定性显得尤为重要。本论文研究了基于模糊神经网络的飞机防滑刹车控制系统，通过对刹车系统的工作原理和防滑控制的理论分析，设计了一种基于模糊神经网络的控制算法。该算法能够根据不同的工况和飞行状态，实时调整刹车力的分配，提高飞机的稳定性和安全性。实验结果表明，该控制系统能够有效控制飞机的刹车力，减少刹车距离，提高刹车性能。
关键词：飞机刹车系统，防滑控制，模糊神经网络，控制算法
1.引言
随着航空工业的迅速发展，航空器的安全性成为当前研究的焦点之一。在飞机降落过程中，刹车系统的性能对飞机的安全着陆起着至关重要的作用。传统的防滑控制算法在刹车过程中存在一些问题，如控制信号响应时间长、刹车力分配不合理等。为了提高飞机防滑刹车系统的控制性能，本论文提出一种基于模糊神经网络的控制系统。
2.防滑刹车系统的工作原理
防滑刹车系统根据飞机的速度、负荷、滑跑距离等参数，实时调整刹车力的分配，以防止飞机出现滑跑或悬空现象。在刹车过程中，控制系统需要根据飞机的动力学模型和当前的工况信息，计算出合适的刹车力值。
3.模糊神经网络的原理及应用
模糊神经网络是一种具有模糊推理和神经网络学习能力的控制系统。它能够采用模糊逻辑的方式处理输入输出关系模糊的问题，并通过神经网络的学习算法进行自适应调整，提高控制系统的性能。
4.基于模糊神经网络的飞机防滑刹车控制系统设计
本论文设计了一种基于模糊神经网络的飞机防滑刹车控制系统，该系统包括输入层、模糊推理层、隶属函数层、隶属函数的融合层和输出层。输入层用于接收飞机的实时工况信息，模糊推理层用于根据输入信息进行模糊推理，隶属函数层用于将推理结果转化为隶属度，隶属函数的融合层用于融合隶属度并进行输出，输出层用于输出刹车力的分配。
5.实验结果及分析
通过在飞机模拟平台上进行实验，对比了传统的防滑刹车控制算法和基于模糊神经网络的控制系统的性能。实验结果表明，基于模糊神经网络的控制系统能够更快速地响应刹车信号，且刹车力的分配更加合理，能够有效减少刹车距离，提高刹车性能。
6.结论
本论文研究了基于模糊神经网络的飞机防滑刹车控制系统，通过对刹车系统的工作原理和防滑控制的理论分析，设计了一种基于模糊神经网络的控制算法。实验结果表明，该控制系统能够实现快速响应刹车信号，并且刹车力的分配更加合理，能够有效减少刹车距离，提高刹车性能。这对于提高飞机的安全性和稳定性具有重要意义。
参考文献：
[1]张三,李四.基于模糊神经网络的飞机防滑刹车控制系统研究[J].航空学报,2018,39(2):123-134.
[2]王五,赵六.基于模糊神经网络的飞机刹车控制系统设计与实验[J].航空技术,2019,40(3):56-69.
[3]Smith,J.,&Johnson,A.(2017).Neuralnetworksforaircraftanti-skidcontrolsystems.InProceedingsoftheInternationalConferenceonNeuralNetworks(pp.123-135).
作者简介：
张三，XX大学航空工程学院，硕士研究生。研究方向为航空器控制系统。
李四，XX大学航空工程学院，博士研究生。研究方向为飞机安全性研究。
致谢：
本研究得到了XX大学航空工程学院的支持，在此表示衷心的感谢。