高超声速飞行器RBF神经网络滑模变结构控制

发布时间：2017-09-21 03:21

  本文关键词：高超声速飞行器RBF神经网络滑模变结构控制

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【摘要】：针对高超声速飞行器高度非线性及强耦合的特点,提出了一种基于RBF神经网络调参的滑模变结构控制器。滑模变结构控制器能够使高超声速飞行器稳定飞行,但在系统状态到达滑模面后会产生剧烈的抖振现象,不利于工程应用。RBF神经网络在一定条件下可以任意精度逼近非线性函数,且具有较强的自学习、自适应和自组织能力。将RBF神经网络与滑模变结构控制相结合,一定程度上能够消除滑模控制的抖振问题。在高超声速飞行器的巡航状态下,分别加入高度阶跃指令和速度阶跃指令进行了仿真。仿真结果表明,所设计的RBF神经网络滑模变结构控制器使高超声速飞行器在保证快速性、鲁棒性和抗干扰性的同时,克服了执行机构的抖振问题。
【作者单位】： 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院;中国科学院空间应用工程与技术中心;中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室;北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室;
【关键词】： 高超声速飞行器 RBF神经网络 滑模变结构 控制 抖振
【基金】：国家自然科学基金(91216304)
【分类号】：V249
【正文快照】： 0引言高超声速飞行器是指飞行在距地面30-70 km的近空间领域、飞行马赫数大于5的一类飞行器。由于近空间领域大气环境不稳定,飞行条件复杂,再加上高超声速飞行器气动外形的特点及其对参数变化的灵敏性高,因此对高超声速飞行器的控制不是一项简单的任务。从上世纪60年代开始,美

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