【摘 要】
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针对受未知风扰动作用下的绳系拖曳飞行器轨迹精确控制问题,设计了一种基于最小学习参数神经网络估计器的拖曳飞行器轨迹动态面控制方法.首先,结合绳系拖曳系统多刚体动力学模型,构建拖曳飞行器六自由度非线性模型,并完成其仿射非线性化处理.其次,考虑到拖曳飞行器可能受到前方飞机尾涡、紊流和阵风等未知气流及不可测量瞬变缆绳拉力等扰动的综合影响,构建了基于最小学习参数神经网络的拖曳飞行器状态/扰动在线估计器,以准确重构系统不可测量集总扰动.然后,基于所提状态/扰动在线估计器,设计了一种基于最小学习参数神经网络状态/扰动在
【机 构】
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南京航空航天大学 自动化学院,南京 210016;北京航天自动控制研究所,北京 100854;北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院,北京 100083
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针对受未知风扰动作用下的绳系拖曳飞行器轨迹精确控制问题,设计了一种基于最小学习参数神经网络估计器的拖曳飞行器轨迹动态面控制方法.首先,结合绳系拖曳系统多刚体动力学模型,构建拖曳飞行器六自由度非线性模型,并完成其仿射非线性化处理.其次,考虑到拖曳飞行器可能受到前方飞机尾涡、紊流和阵风等未知气流及不可测量瞬变缆绳拉力等扰动的综合影响,构建了基于最小学习参数神经网络的拖曳飞行器状态/扰动在线估计器,以准确重构系统不可测量集总扰动.然后,基于所提状态/扰动在线估计器,设计了一种基于最小学习参数神经网络状态/扰动在线估计器的拖曳飞行器轨迹动态面控制方法,并分析了系统稳定性.最后,仿真表明,所提方法能够在多重气流扰动下实现拖曳飞行器位置稳定和机动轨迹跟踪.
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