RLV再入神经网络自适应姿态控制器设计

• 作者: 余光学 杨云飞 程兴
• 来源期刊: 中国空间科学技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 可重复使用运载器 再入 自适应控制 RBF神经网络 抗干扰 不确定性
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 36-43
• 页数: 8页
• 分类号: V448.22
• 字数: 4558字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16708/j.cnki.1000-758X.2018.0003

摘要

可重复使用运载器(RLV)大包线再入过程中,广泛存在模型不确定与外界干扰,会给姿态控制器的设计带来不利影响,为此提出了一种神经网络自适应控制器设计方案.基于时标分离原理设计了快、慢双回路控制结构.在此基础上设计了径向基神经网络(RBFNN)自适应律,用于在线估计模型不确定和外界干扰力矩,并在控制器中进行补偿.仿真验证表明,RBFNN自适应控制器能良好地完成姿态跟踪控制,有效地抑制干扰力矩对姿态控制的影响.自适应律能够在线估计真实的飞行器动态和外界干扰力矩,控制器具有抗扰动能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨云飞		11	21	2.0	4.0
2	程兴		12	5	2.0	2.0
3	余光学		7	3	1.0	1.0