基于RCMAC干扰观测器的高超声速飞行控制

• 作者: 吴浩 杨业 王永骥 郑总准
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 自回归小脑神经网络 干扰观测器 高超声速飞行器 反演控制
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 1722-1726
• 分类号: TP273|V249.1
• 字数: 4935字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2010.08.36

摘要

利用自回归小脑模型神经网络(recurrent cerebella model neural network, RCMAC)良好的非线性逼近能力和自学习能力,结合反馈线性化和反演控制方法,提出了一种自适应非线性控制策略,用于高速再入飞行器控制系统的设计.该方案将RCMAC干扰观测器(recurrent cerebella disturbance observer, RCDO)用于估计系统模型的不确定项,同时采用反演控制方式设计伪线性控制项,并利用符号函数逼近误差的上界,根据Lyapunov稳定性理论设计了权值更新规则,保证闭环系统信号有界.高速再入飞行器的六自由度仿真结果验证了方法的有效性和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王永骥	华中科技大学控制科学与工程系	152	1387	18.0	30.0
2	杨业		15	63	5.0	7.0
3	吴浩		7	61	5.0	7.0
4	郑总准		2	8	1.0	2.0