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针对含有传感器与舵面故障的运输机姿态跟踪问题, 提出了一种基于扩张状态观测器的反步容错控制方法。采用状态观测器与控制器分开设计的方法, 设计含神经网络的扩张状态观测器估计系统状态、传感器和舵面故障信息。在此基础上, 利用状态估计值代替实际状态, 采用反步法设计姿态角跟踪控制律, 并引入指令滤波器提高反步法的控制性能, 基于Lyapunov稳定性理论推导证明了闭环系统跟踪误差的最终有界收敛。仿真结果表明, 在系统存在传感器与舵面多故障的条件下, 所提方法依然可以实现运输机姿态角的稳定跟踪。 相似文献
针对超低空空投拉平阶段地面效应、传感器测量误差以及低空气流等不确定性因素干扰轨迹精确跟踪,威胁载机的安全性和任务完成性等问题,设计了二级混合迭代滑模变结构飞行控制律.第1级滑模采用全局动态切换函数,消除了滑模运动的到达阶段,保证了系统在响应全程的鲁棒性;第2级滑模采用非线性积分切换函数,将积分项产生的超调转移到第1级滑模,保证轨迹跟踪精度的同时改善了动态性能.应用Lyapunov稳定性理论和Barbalat引理证明了该飞行控制律能完全抑制常值的模型摄动和外界扰动,可以控制动态模型摄动和外界干扰下稳态误差的上界.仿真验证了所提控制方法的良好跟踪性能和强鲁棒性. 相似文献
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提出一种基于RBF(Radial Based Function)神经网络和动态面控制的飞行控制律设计方法。针对飞机气动参数变化引起的非线性和不确定性,通过RBF神经网络在线逼近。动态面飞行控制律消除了反推设计方法中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。同时,在控制律设计中引入一个鲁棒因子项来补偿外界干扰和神经网络的逼近误差,提高了系统的鲁棒性,使整个系统获得更好的跟踪控制性能。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致终结有界,并且通过适当选择设计参数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内。最后,通过飞机俯仰运动飞行的数值仿真验证了该方法的有效性。 相似文献
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