面向高超声速飞行器的新型复合神经网络预测控制方法

作     者：马宇 蔡远利 MA Yu;CAI Yuanli

作者机构：西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61202128 61463029) 宇航动力学国家重点实验室开放基金资助项目(2011ADL-JD0202) 

出 版 物：《西安交通大学学报》 (Journal of Xi'an Jiaotong University)

年 卷 期：2017年第51卷第6期

页      码：28-34,65页

摘      要：针对高超声速飞行器(HV)受外界持续干扰影响以及非对称约束限制的问题,提出了一种基于神经网络的新型复合预测控制方法。首先,为了实现HV对攻角和控制信号这2类非对称约束的限制,利用多面体不变集处理非对称约束的能力,基于HV多个速度和高度的离散点,构建多面体不变集序列,并设计HV标称纵向模型(无持续干扰)的标称预测控制器;然后,基于神经网络,设计自适应神经网络干扰观测器估计HV的速度、攻角、俯仰角速率3个回路的干扰,并获得补偿控制器,有效抑制持续干扰。仿真结果表明:在HV受到外界持续干扰以及非对称约束限制的情况下,该方法可保证高度跟踪误差和速度跟踪误差分别收敛到10-4 km和10-4 km/s的范围内,而无补偿控制方法的跟踪误差则会大幅度振荡。

主 题 词：高超声速飞行器 预测控制 神经网络 多面体不变集 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 0805[工学-能源动力学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 080201[080201] 

核心收录：

D　O　I：10.7652/xjtuxb201706005

馆 藏 号：203232711...