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飞行器气动参数智能在线辨识技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
气动参数辨识对于大气层内飞行器来说至关重要,通过在线气动参数辨识可规划更准确的飞行轨迹,并对控制参数进行自适应调整。传统辨识方法的模型较为复杂,运算量大,无法满足飞行器在线辨识的要求。而基于神经网络的智能参数辨识方法,不仅可以离线对网络模型进行训练,并利用历史飞行数据进行模型修正,也可在线时直接利用训练好的网络对参数进行快速调整,在保证参数估计精度的同时,保障参数估计的快速性。提出了一种基于支撑向量机(SVM)的样本扩充和神经网络参数在线快速修正方法。通过仿真和统计,证明了基于SVM的神经网络方法对飞行器气动参数进行在线快速智能辨识的可行性。 相似文献
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基于自适应动态逆的高超声速飞行器姿态复合控制 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑高超声速飞行器再入过程中存在气动舵低效的问题,提出了质量矩/气动舵复合控制方式,研究了这两类执行机构的复合控制分配问题,并针对高超声速飞行器强非线性和不确定性的对象特性,基于神经网络方法设计了自适应动态逆姿态控制系统。首先给出了质量块配置原则以及质量矩/气动舵复合控制模型;其次,为获得良好的控制分配精度并保证较小的执行机构能耗,基于二次规划方法设计了质量矩/气动舵复合控制分配策略;再次,利用神经网络权值的自适应调整来逼近系统中存在的不确定性,补偿动态逆误差,设计了基于神经网络的自适应动态逆控制器。最后,通过仿真验证了文中控制分配策略和自适应动态逆方法的有效性。 相似文献
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再入机动飞行器自适应轨迹线性化控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类多输入多输出模型不确定系统,提出了一种基于广义模糊神经网络的自适应轨迹线性化控制方法(ATLC).针对再入机动飞行器(MRV)进行了控制器设计和分析.MRV气动参数存在较大的不确定,这会导致轨迹线性化控制器(TLC)鲁棒性能下降.利用广义模糊神经网络(G-FNN)在线补偿系统的非线性建模不确定,改善了控制器性能.基于Lyapunov稳定性理论,证明了ATLC闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明自适应轨迹线性化控制系统在飞行器气动参数大范围摄动时仍具有鲁棒性和稳定性,验证了所提出的控制策略的有效性. 相似文献
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针对无人飞行器远程操控系统设计时,由于远程操控飞行器动力学的非线性和飞行器控制系统性能的不确定性,无法精确建立远程操控飞行器控制系统模型的问题,提出了一种自适应神经网络状态观测器设计方法实现对远程操控飞行器的控制系统模型的估计。首先将飞行器的动力学环节与自动驾驶仪构成的闭环回路作为一个整体建立了远程操控飞行器控制系统的非线性模型。然后针对模型中存在未建模动态的问题,采用神经网络算法对非线性动力学模型进行在线辨识,并引入鲁棒项对附加扰动进行抑制。最后设计自适应律对神经网络的权值进行实时调整,保证了系统的稳定性,并基于Lyapunov理论证明了观测器的估计误差是最终一致有界的。仿真结果表明,所设计的观测器能够保证远程操控飞行器在存在未建模动态和附加扰动的情况下对飞行状态具有良好的估计性能。 相似文献
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《航天控制》2015,(4)
针对高超声速滑翔飞行器的不确定性及强非线性耦合特性,研究了一种自适应变结构姿态控制设计方法。首先建立了高超声速飞行器在滚转通道快速将最大升力面滚转到制导机动方向时姿态控制系统的非线性数学模型,然后将结构干扰力矩、非线性耦合和气动参数摄动等不确定的输入因素视为一类有界干扰,提出了一种自适应变结构控制方法,该法在保证系统闭环稳定的前提下,在线对不确定因素的界进行估计,从而对系统中的不确定因素进行补偿,并选择适当的趋近律,通过符号函数连续化方法来解决由于变结构控制带来的抖振问题,最后进行仿真验证。仿真结果表明该方法具有良好的解耦控制效果,与传统方法相比可有效提高控制系统的控制性能和鲁棒性。 相似文献