針對運(yùn)載火箭推力下降或伺服機(jī)構(gòu)卡死等有限故障,提出了一種基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（radial basis function neural network,RBFNN）的自適應(yīng)容錯(cuò)姿態(tài)控制方法。該方法在有限故障動(dòng)力學(xué)模型基礎(chǔ)上,采用極點(diǎn)配置設(shè)計(jì)基線控制器,使用RBFNN在線辨識(shí)模型的故障參數(shù)和不確定干擾,最后基于Lyapunov理論設(shè)計(jì)自適應(yīng)容錯(cuò)控制律對故障模型和干擾進(jìn)行補(bǔ)償。仿真結(jié)果表明,在有限故障工況下,該方法與傳統(tǒng)PD方法相比,對故障具有較好的自適應(yīng)能力,并能滿足姿態(tài)穩(wěn)定和控制精度要求。 

【文章來源】：西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,38(03)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

發(fā)動(dòng)機(jī)布局示意圖

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)容錯(cuò)控制器架構(gòu)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對ΔΦ逼近情況

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3475426