【摘 要】
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针对高超声速再入飞行器非线性程度高、参数不确定性大、快时变等特点,提出一种基于神经网络特征模型的自适应滑模姿态控制方案。首先,采用现有特征建模方法,将对象模型中的
【机 构】
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北京控制工程研究所,空间智能控制技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（61333008,61603038）
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针对高超声速再入飞行器非线性程度高、参数不确定性大、快时变等特点,提出一种基于神经网络特征模型的自适应滑模姿态控制方案。首先,采用现有特征建模方法,将对象模型中的非线性、时变不确定性压缩至特征参量中;进一步,结合模糊神经网络,将快时变特征显式地表征在特征模型中,使得待估计的特征参量具有时不变特性,从而易于其自适应律的设计。然后,在该神经网络特征模型的框架下,设计递推形式的自适应滑模控制律,以进一步提高飞行控制系统的鲁棒性。最后,通过仿真校验了所提出控制方法的正确性和有效性。
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