【摘 要】
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针对吸气式高超声速飞行器的轨迹控制问题,提出了一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制方法。建立了高超声速飞行器的纵向动态模型;设计了滑模控制器,利用自适应
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(91016018,61074064)
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针对吸气式高超声速飞行器的轨迹控制问题,提出了一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制方法。建立了高超声速飞行器的纵向动态模型;设计了滑模控制器,利用自适应RBF神经网络对系统不确定项进行在线逼近,对滑模控制器进行补偿;基于李雅普诺夫的稳定性分析证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明:控制系统能够实现对于高超声速飞行器给定指令的有效跟踪。
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