基于RCMAC干扰观测器的高超声速飞行控制

作者：吴浩; 杨业; 王永骥; 郑总准

来源：系统工程与电子技术, 2010, (08): 1722-1726.

• 自回归小脑神经网络
• 干扰观测器
• 高超声速飞行器
• 反演控制 recurrent cerebella model neural network(RCMAC)
• disturbance observer
• hypersonic vehicle
• backstepping control

利用自回归小脑模型神经网络(recurrent cerebella model neural network,RCMAC)良好的非线性逼近能力和自学习能力,结合反馈线性化和反演控制方法,提出了一种自适应非线性控制策略,用于高速再入飞行器控制系统的设计。该方案将RCMAC干扰观测器(recurrent cerebella disturbance observer,RCDO)用于估计系统模型的不确定项,同时采用反演控制方式设计伪线性控制项,并利用符号函数逼近误差的上界,根据Lyapunov稳定性理论设计了权值更新规则,保证闭环系统信号有界。高速再入飞行器的六自由度仿真结果验证了方法的有效性和鲁棒性...

• 单位
  北京航天自动控制研究所; 华中科技大学