远程操控飞行器自适应神经网络观测器设计

远程操控飞行器自适应神经网络观测器设计

论文摘要

针对无人飞行器远程操控系统设计时,由于远程操控飞行器动力学的非线性和飞行器控制系统性能的不确定性,无法精确建立远程操控飞行器控制系统模型的问题,提出了一种自适应神经网络状态观测器设计方法实现对远程操控飞行器的控制系统模型的估计。首先将飞行器的动力学环节与自动驾驶仪构成的闭环回路作为一个整体建立了远程操控飞行器控制系统的非线性模型。然后针对模型中存在未建模动态的问题,采用神经网络算法对非线性动力学模型进行在线辨识,并引入鲁棒项对附加扰动进行抑制。最后设计自适应律对神经网络的权值进行实时调整,保证了系统的稳定性,并基于Lyapunov理论证明了观测器的估计误差是最终一致有界的。仿真结果表明,所设计的观测器能够保证远程操控飞行器在存在未建模动态和附加扰动的情况下对飞行状态具有良好的估计性能。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 模型描述和问题提出
  •   1.1 模型描述
  •   1.2 问题提出
  • 2 自适应神经网络观测器设计
  •   2.1 RBF神经网络
  •   2.2 自适应RBF网络观测器设计
  •   2.3 稳定性分析
  • 3 仿真校验
  •   3.1 有效性仿真
  •   3.2 鲁棒性仿真
  • 4 结 论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 许红羊,李宏君,凡永华,闫杰

    关键词: 远程操控飞行器,自适应律,神经网络,观测器

    来源: 宇航学报 2019年10期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 航空航天科学与工程

    单位: 西北工业大学航天学院,西安航天动力研究所

    分类号: V279;V249

    页码: 1224-1233

    总页数: 10

    文件大小: 1656K

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