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Performance Monitoring and Assessment of Neuro-Adaptive Controllers for Aerospace Applications Using a Bayesian Approach

机译:使用贝叶斯方法的航空航天应用神经自适应控制器的性能监测和评估

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摘要

Modern exploration missions require modern control systems-control systems that can handle catastrophic changes in the system's behavior, compensate for slow deterioration in sustained operations, and support fast system ID. Adaptive controllers, based upon Neural Networks have these capabilities, but they can only be used safely if proper verification & validation (V&V) can be done. In this paper we present our V & V approach and simulation result within NASA's Intelligent Flight Control Systems (IFCS).
机译:现代勘探任务需要现代化的控制系统-控制系统,该系统应能够处理系统行为的灾难性变化,补偿持续运行中的缓慢恶化并支持快速的系统ID。基于神经网络的自适应控制器具有这些功能,但是只有在可以进行适当的验证和确认(V&V)的情况下,才可以安全地使用它们。在本文中,我们介绍了NASA智能飞行控制系统(IFCS)中的V&V方法和仿真结果。

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