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基于动态结构FLN的高超声速再入机动控制研究

发布时间:2017-10-16 07:49

  本文关键词:基于动态结构FLN的高超声速再入机动控制研究


  更多相关文章: 高超声速飞行器 再入机动 非线性广义预测控制 泛函连接网络 动态结构


【摘要】:鉴于国际形势日趋紧张,为了更好地满足未来国防安全的需要,高超声速飞行器(HSV,Hypersonic Vehicle)已成为各军事大国研究的焦点,其在军事领域和民用领域有着不可估量的战略价值。HSV的再入机动控制问题一直是研究的热点,其中,外界干扰及参数不确定等因素对机动过程的影响不容忽视。本文针对再入机动过程中的干扰与不确定影响,采用如下方法进行研究。首先,查找国内外相关文献,改进原有平面大地数学模型,使用地心惯性系下的HSV数学模型,并且简要地给出了推导过程及思路。HSV仿射非线性方程的确定均考虑地球自转影响,以期提高模型精度,降低模型中不确定因素的影响。其次,针对再入姿态回路的不确定和干扰问题,使用泛函连接网络(FLN,Functional Link Network)设计控制器,对基础非线性广义预测控制方法(NGPC,Nonlinear Generalized Predictive Control)提供补偿控制作用。然后,分析固定结构神经网络的缺陷,提出动态结构泛函连接网络(DSFLN,Dynamic Structure Functional Link Network)控制方法优化补偿控制器。该方法采用李氏函数判据增长网络,将网络规模与系统性能有效地联系起来,同时结合FLN的自身特点提出剪枝策略,以保证网络规模尽可能精简,增强了系统的实时性,网络权值的更新推导自李雅普诺夫定理。仿真试验表明,DSFLN可以根据再入过程中的不确定因素找到合适的结构以逼近干扰并提供补偿控制作用,具有良好的干扰抑制能力,能够满足控制要求。最后,考虑干扰及不确定多表现为动态特性,改进提出的DSFLN方法,并结合变增益鲁棒项共同构成补偿控制器,为HSV再入机动控制器的设计提供了更佳的补偿作用。仿真验证过程中,同时考虑航迹角回路和姿态回路的复合干扰的影响。结果表明,本文提出的控制方法可以良好地跟踪指令信号,完成HSV的横向机动动作。
【关键词】:高超声速飞行器 再入机动 非线性广义预测控制 泛函连接网络 动态结构
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:V448.2;TP183
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-11
  • 注释表11-12
  • 缩略词12-13
  • 第一章 绪论13-23
  • 1.1 研究背景、目的和意义13-14
  • 1.2 高超声速再入机动控制的研究现状14-17
  • 1.2.1 高超声速再入机动飞行面临的问题14-15
  • 1.2.2 不确定控制方法研究15-17
  • 1.3 神经网络的研究现状17-21
  • 1.3.1 泛函连接网络(FLN)研究现状17-18
  • 1.3.2 动态结构神经网络研究现状18-21
  • 1.4 本文主要研究内容21-23
  • 1.4.1 本文的主要工作21
  • 1.4.2 本文的创新点21-23
  • 第二章 高超声速飞行器再入飞行的数学模型建立23-35
  • 2.1 引言23
  • 2.2 高超声速飞行器(HSV)的几何模型和操纵23-25
  • 2.3 HSV六自由度模型25-33
  • 2.3.1 基本假设25
  • 2.3.2 常用坐标系定义及飞行器运动参数25-27
  • 2.3.3 高超声速飞行器数学模型27-28
  • 2.3.4 数学模型的推导过程28-33
  • 2.4 空气动力及力矩模型33-34
  • 2.5 小结34-35
  • 第三章 基于固定结构FLN的高超声速再入姿态控制35-51
  • 3.1 引言35
  • 3.2 HSV再入飞行控制方案35-38
  • 3.2.1 不确定非线性广义预测控制方法35-38
  • 3.2.2 复合控制策略38
  • 3.3 基于固定结构FLN的高超声速再入姿态控制器设计38-46
  • 3.3.1 姿态回路仿射非线性方程39-41
  • 3.3.2 姿态控制具体实施方案41-42
  • 3.3.3 固定结构FLN网络结构分析42-43
  • 3.3.4 固定结构FLN自适应逼近器设计43-46
  • 3.4 HSV再入姿态控制仿真验证46-50
  • 3.5 小结50-51
  • 第四章 基于动态结构FLN的高超声速再入姿态控制51-66
  • 4.1 引言51
  • 4.2 基于动态结构FLN(DSFLN)的高超声速再入姿态控制器设计51-53
  • 4.2.1 姿态回路不确定控制方法51-52
  • 4.2.2 DSFLN网络结构及干扰逼近原理52-53
  • 4.3 动态调整结构53-56
  • 4.3.1 神经网络动态结构分析53-54
  • 4.3.2 增长网络54-55
  • 4.3.3 修整网络55-56
  • 4.4 稳定性分析56-60
  • 4.4.1 动态调整结构的稳定性分析57-58
  • 4.4.2 全局稳定性分析58-60
  • 4.5 HSV再入控制仿真验证60-65
  • 4.6 小结65-66
  • 第五章 HSV再入机动的改进DSFLN控制器设计66-77
  • 5.1 引言66
  • 5.2 HSV再入机动控制系统设计66-69
  • 5.2.1 航迹角回路仿射非线性方程66-67
  • 5.2.2 再入机动控制律设计67-68
  • 5.2.3 再入机动控制系统结构设计68-69
  • 5.3 改进DSFLN机动控制器设计69-76
  • 5.3.1 改进DSFLN结构69
  • 5.3.2 改进DSFLN自适应逼近器设计69-73
  • 5.3.3 HSV再入机动仿真验证73-76
  • 5.4 小结76-77
  • 第六章 总结与展望77-79
  • 6.1 本文的主要创新工作及贡献77
  • 6.2 展望77-79
  • 参考文献79-84
  • 致谢84-85
  • 在学期间的研究成果及发表的学术论文85


本文编号:1041486

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