10.12132/ISSN.1673-5048.2022.0141
输入受限乘波体飞行器非脆弱预设性能神经控制
针对传统预设性能控制(Prescribed Performance Control,PPC)方法处理输入受限问题时极易诱发控制奇异的缺陷,为输入受限乘波体飞行器(Waverider Vehicle,WV)提出了一种基于神经逼近的新型非脆弱PPC方法,设计了补偿系统分别处理速度控制输入与高度控制输入的饱和问题.进一步,利用补偿系统的状态,构造了新型自适应调整项,并对传统PPC的约束包络进行改进.引入神经网络对WV归一化的未知项进行在线逼近,保证了控制鲁棒性.所提方法的优越性在于弥补了传统PPC方法的脆弱性缺陷,并显著降低了控制复杂度与在线学习量.最后,通过数值仿真验证了所提方法的有效性与优越性.
乘波体飞行器、预设性能控制、脆弱性、神经网络、输入受限、控制系统、武器
29
TJ760;V249(火箭、导弹)
国家自然科学基金61873278
2023-01-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
7-14