超机动飞行的鲁棒自适应神经网络动态面控制

周丽; 姜长生

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超机动飞行的鲁棒自适应神经网络动态面控制

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针对超机动飞行过程中气动参数变化剧烈、控制精度高的特点,提出了一种基于神经网络的鲁棒自适应动态面控制方法.模型不确定性和外界干扰由RBF神经网络在线补偿,控制律由动态面控制方法得到,降低了反推控制器的复杂性,改进的神经网络权值调整自适应律改善了系统的过渡过程品质.利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统所有信号有界,系统跟踪误差和神经网络权值估计误差指数收敛到有界紧集内.对所设计的飞行控制系统进行了Herst机动仿真,结果验证了该系统在过失速机动条件下具有良好的控制性能.

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来源
《应用科学学报》 |2007年第6期|632-638|共7页
作者
周丽; 姜长生;
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作者单位

南京航空航天大学;

自动化学院;

江苏;

南京;

210016;

南京航空航天大学;

自动化学院;

江苏;

南京;

210016;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制理论;
关键词
飞行控制; 动态面控制; RBF神经网络; 超机动;

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