模型大不确定下的导弹姿态控制系统设计
针对高超声速导弹再入过程中由于气动参数摄动和外部扰动导致控制系统模型大不确定的问题,提出了一种基于RBF神经网络的鲁棒自适应姿态控制系统设计方法.首先建立了基于滑模控制理论的导弹姿态控制系统模型;其次利用RBF神经网络对系统模型未知项进行智能感知与实时预测,并将控制误差引入到神经网络权值更新律中,改善了系统的动力学特性,实现了智能自适应控制;然后采用Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性;最后对2种模型不确定情形下的控制方法进行了仿真验证,仿真结果表明:所设计的控制方法在模型大不确定下具有较好的控制性能和较强的鲁棒性,验证了所提方法的有效性.
RBF神经网络、智能感知、滑模理论、自适应控制、稳定性
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TJ765.2(火箭、导弹)
2023-04-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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