【摘要】：針對超低空空投下滑階段考慮執(zhí)行器輸入死區(qū)、不確定性大氣擾動以及模型存在未知非線性等因素干擾軌跡精確跟蹤等問題,提出了一種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)面跟蹤控制方法。建立了含執(zhí)行器輸入死區(qū)的超低空空投載機(jī)縱向非線性模型,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近模型中未知非線性函數(shù),引入非線性魯棒補(bǔ)償項消除了執(zhí)行器死區(qū)建模誤差和外界擾動。應(yīng)用Lyapunov穩(wěn)定性理論證明了閉環(huán)系統(tǒng)所有信號均是有界收斂的。仿真驗證表明,所提方法既保證了軌跡跟蹤的精確性,又具有強(qiáng)魯棒性。
[Abstract]:An adaptive neural network (ANN) dynamic surface tracking control method is proposed to solve the problem of accurate tracking of the trajectory caused by actuator input, uncertain atmospheric disturbance and unknown nonlinearity in the sliding phase of the very low altitude air drop. The longitudinal nonlinear model of ultra-low altitude airdrop aircraft with actuator input dead zone is established. Neural network is used to approximate the unknown nonlinear function in the model. The nonlinear robust compensation term is introduced to eliminate the dead zone modeling error and external disturbance of the actuator. By using Lyapunov stability theory, it is proved that all the signals of the closed loop system are bounded convergent. Simulation results show that the proposed method not only ensures the accuracy of trajectory tracking, but also has strong robustness.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【基金】：航空科學(xué)基金資助(20135896025,20155896025) 博士后科學(xué)基金資助(2014M562629)
【分類號】：V249.1

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