通知公告
交大新闻
06 现在的位置：首页 > 期刊导读 > 2017 > 06 >
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
【关键词】 高超声速飞行器 预测控制 神经网络 多面体不变集
【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.
上一篇： 用于保密通信的高安全性混沌振荡器
下一篇： 利用航空发动机信号特征的振动源盲分离算法
© 2015 《西安交通大学学报》编辑部 地址：西安市咸宁西路28号 邮编：710049
互联网备案号：陕ICP备07500839号