一种动态面神经网络鲁棒飞行控制律设计

• 作者: 刘树光 孙秀霞 王栋 董文瀚
• 来源期刊: 飞行力学
• 学科: 航空航天
• 关键词: 飞行控制 鲁棒性 动态面控制 神经网络 飞机俯仰运动
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 41-44
• 分类号: V249.1
• 字数: 3035字
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于RBF(Radial Based Function)神经网络和动态面控制的飞行控制律设计方法.针对飞机气动参数变化引起的非线性和不确定性,通过RBF神经网络在线逼近.动态面飞行控制律消除了反推设计方法中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题.同时,在控制律设计中引入一个鲁棒因子项来补偿外界干扰和神经网络的逼近误差,提高了系统的鲁棒性,使整个系统获得更好的跟踪控制性能.基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致终结有界,并且通过适当选择设计参数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内.最后,通过飞机俯仰运动飞行的数值仿真验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘树光	空军工程大学工程学院	34	122	7.0	9.0
2	孙秀霞	空军工程大学工程学院	169	1529	19.0	30.0
3	董文瀚	空军工程大学工程学院	75	528	12.0	19.0
4	王栋	空军工程大学工程学院	22	84	5.0	8.0