本文選題：姿態(tài)控制 + RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制��； 參考：《航天控制》2017年01期

【摘要】：針對(duì)再入段可重復(fù)使用運(yùn)載器(Reusable Launch Vehicles,RLV)姿態(tài)控制問題,提出一種基于自適應(yīng)徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,簡稱RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ARBFNN)的姿態(tài)控制方法。首先,建立RLV的6-DOF非線性動(dòng)態(tài)模型,并將旋轉(zhuǎn)動(dòng)力學(xué)模型變成嚴(yán)反饋形式。然后,設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制(ARBFNN)結(jié)構(gòu),可以減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近誤差的影響。同時(shí),通過李雅普諾夫和自適應(yīng)控制的結(jié)合消除了控制器設(shè)計(jì)過程中的不確定影響,并驗(yàn)證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。最后,通過仿真驗(yàn)證了所提算法在解決再入段RLV姿態(tài)控制問題上的有效性。
[Abstract]:Aiming at the problem of reusable Launch vehicle (RV) attitude control in reentry segment, an attitude control method based on adaptive radial basis function (RBF) neural network (RBF) neural network is proposed.Firstly, RLV's 6-DOF nonlinear dynamic model is established, and the rotational dynamic model is transformed into a strict feedback form.Then, an adaptive RBF neural network control structure is designed, which can reduce the influence of the neural network approximation error.At the same time, by combining Lyapunov and adaptive control, the uncertain influence of controller design is eliminated, and the stability of the system is verified.Finally, the effectiveness of the proposed algorithm in solving the reentry RLV attitude control problem is verified by simulation.
【作者單位】： 天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院;
【基金】：國家自然基金項(xiàng)目(91016018,61074064)
【分類號(hào)】：V448.2;TP183

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本文編號(hào)：1743162