ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИНАМИКИ ПОДВИЖНОГО ОБЪЕКТА С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Ю.Н. Золотухин, К.Ю. Котов, А.М. Свитова, Е.Д. Семенюк, М.А. Соболев
Институт автоматики и электрометрии СО РАН, 630090, г. Новосибирск, просп. Академика Коптюга, 1
kotov@idisys.iae.nsk.su
Ключевые слова: идентификация динамики, квадрокоптер, расширенный фильтр Калмана, рекуррентная нейронная сеть Элмана, identification of the dynamics, quadrotor, extended Kalman filter, Elman recurrent neural network
Страницы: 107-113
Подраздел: МОДЕЛИРОВАНИЕ В ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Аннотация
Предложен метод идентификации динамики летательного аппарата квадророторного типа на основе рекуррентной нейронной сети Элмана, которая соответствует каноническому виду динамической системы в пространстве состояний и не требует структурной корректировки. Результаты численного эксперимента показали сходимость алгоритма обучения сети с помощью расширенного фильтра Калмана.
DOI: 10.15372/AUT201806010 |
