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基于滑模神经网络的自主飞艇姿态控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对自主飞艇飞行环境的不确定性,提出了一种基于自适应滑模神经网络的姿态控制系统.平流层高空飞行环境对飞艇控制产生了许多不确定性因素,利用自适应变结构控制和神经网络方法设计了飞艇的俯仰通道控制器.非线性仿真结果表明:控制器能够适应对象结构参数及外部扰动的大范围变化,满足姿态控制稳定性要求,同时也消除了变结构控制系统的抖振,具有良好的鲁棒性和动态性能. 相似文献
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针对考虑视场(FOV)约束和落角约束的高超声速飞行器高精度打击问题,提出一种基于自适应动态规划(ADP)的新型制导控制一体化(IGC)策略。首先设计一种融合视场角与落角约束的视场角指令,在视场角精确跟踪的同时实现精确命中并满足两种约束,从而将约束问题转化为跟踪问题;然后,借助干扰观测技术估计制导控制一体化模型中不确定性并引入到性能指标设计中,又同时将视场角约束与落角约束考虑进去,设计基于自适应动态规划的制导控制一体化方法。利用ADP的强化学习思想求解出最优控制策略,既保证高超声速飞行器的精准打击,又满足视场角约束与落角约束,而且兼顾了对不确定性的鲁棒性。仿真结果验证了本文所提方法的有效性与优势。 相似文献