基于自适应RBF神经网络的可重复使用运载器再入段姿态控制

发布时间：2018-04-13 05:39

  本文选题：姿态控制 + RBF神经网络控制　； 参考：《航天控制》2017年01期

【摘要】：针对再入段可重复使用运载器(Reusable Launch Vehicles,RLV)姿态控制问题,提出一种基于自适应径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络(ARBFNN)的姿态控制方法。首先,建立RLV的6-DOF非线性动态模型,并将旋转动力学模型变成严反馈形式。然后,设计了一种自适应RBF神经网络控制(ARBFNN)结构,可以减少神经网络逼近误差的影响。同时,通过李雅普诺夫和自适应控制的结合消除了控制器设计过程中的不确定影响,并验证了系统的稳定性。最后,通过仿真验证了所提算法在解决再入段RLV姿态控制问题上的有效性。
[Abstract]:Aiming at the problem of reusable Launch vehicle (RV) attitude control in reentry segment, an attitude control method based on adaptive radial basis function (RBF) neural network (RBF) neural network is proposed.Firstly, RLV's 6-DOF nonlinear dynamic model is established, and the rotational dynamic model is transformed into a strict feedback form.Then, an adaptive RBF neural network control structure is designed, which can reduce the influence of the neural network approximation error.At the same time, by combining Lyapunov and adaptive control, the uncertain influence of controller design is eliminated, and the stability of the system is verified.Finally, the effectiveness of the proposed algorithm in solving the reentry RLV attitude control problem is verified by simulation.
【作者单位】： 天津大学电气与自动化工程学院;
【基金】：国家自然基金项目(91016018,61074064)
【分类号】：V448.2;TP183

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本文编号：1743162