摘要

提出了一种基于滑模干扰观测器(SMDO)与径向基神经网络(RBFNN)观测器的非线性预测控制(NGPC)策略,设计了翼伞姿态容错控制器。针对姿态控制回路处理翼伞着陆过程中的不确定性,采用RBFNN神经网络来在线估计翼伞受到的扰动与故障信息,结合非线性广义预测控制器,实现了对翼伞姿态的容错控制,并进行了该设计方法的Lyapunov稳定性分析。仿真结果表明,该翼伞姿态容错控制系统具有良好的容错能力与抗干扰特性。

  • 单位
    南京航空航天大学金城学院; 航天学院; 自动化学院; 南京航空航天大学; 江苏第二师范学院

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