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针对运载火箭姿态系统跟踪问题,考虑干扰、执行器故障和模型不确定因素的影响,设计了一种基于自适应神经网络的非线性容错控制律.该控制算法结合了连续的终端滑模控制,径向基神经网络和自适应控制方法.首先,基于滑模控制理论,设计了一种快速终端滑模面,保证系统跟踪误差能够在有限时间收敛至零.然后,在终端滑模面基础上,提出了一种基于自适应径向基神经网络估计的终端滑模控制律.利用自适应参数的神经网络逼近系统参数并提高抗干扰性能,采用平滑连续控制策略消除了终端滑模中的颤动现象.通过李雅普诺夫的分析方法证明了闭环系统的收敛性和全局稳定性.采用数值仿真,验证了提出的基于自适应径向基神经网络的终端滑模控制律具有较好的跟踪性能和精度.