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基于RBF神经网络及Luenberger观测器的反演设计
引用本文:王林旭,张胜修,曹立佳,冯福沁,赵炜.基于RBF神经网络及Luenberger观测器的反演设计[J].航天控制,2012,30(5):3-8.
作者姓名:王林旭  张胜修  曹立佳  冯福沁  赵炜
作者单位:1. 第二炮兵工程大学,西安,710025
2. 中国人民解放军96317部队,江西宜春,336000
摘    要:针对高超声速飞行器部分状态发生不可测量问题,提出基于观测器的系统控制器设计。将所设计的被观测系统在某平衡点处线性化,用Luenberger观测器理论设计观测器增益,得到渐近收敛于系统真实状态的状态观测值。采用状态观测器与控制器分开设计的方法,应用反演控制技术,引入指令滤波器,使得伪控制量的导数可以轻易获得,简化了设计。针对系统中存在高频未建模动态,采用RBF神经网络对其进行逼近,以增强系统的跟踪性能。利用Lyapunove稳定性理论保证闭环系统有界且跟踪误差收敛于原点附近的小邻域内。通过在六自由度模型上的仿真,表明了所提方法的可行性与有效性。

关 键 词:高超声速飞行器  Luenberger观测器  反演控制  指令滤波器

The Controller Design by Using RBF Neural Network and A Luenberger form Observer
WANG Linxu , ZHANG Shengxiu , CAO Lijia , FENG Fuqin , ZHAO Wei.The Controller Design by Using RBF Neural Network and A Luenberger form Observer[J].Aerospace Control,2012,30(5):3-8.
Authors:WANG Linxu  ZHANG Shengxiu  CAO Lijia  FENG Fuqin  ZHAO Wei
Institution:1.The Second Artillery Engineering College,Xi’an 710025,China 2.Troops 96317,People’s Liberation Army,Yichun,Jiangxi 336000,China
Abstract:
Keywords:
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