摘要: 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率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。对所研究的飞行控制系统进行了herbst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。
周 丽;姜长生. 超机动飞行的鲁棒自适应神经网络动态面控制[J]. 应用科学学报.
Zhou Li;Jiang Chang-sheng. Robust Adaptive Control of Neural Dynamic Surface for Supermaneuverable Flight[J]. Journal of Applied Sciences.