摘要
针对高超声速飞行器纵向模型,考虑参数摄动、未建模动态和外界干扰等各种不确定性因素的综合影响,提出了一种基于非线性增益的递归滑模动态面控制方案。该方案通过非线性增益函数调节高超声速飞行器姿态控制精度与控制增益之间的矛盾,利用神经网络逼近飞行器气动参数不确定性和未知外界干扰,进一步通过设计递归滑模动态面控制器提高系统的控制精度。仿真结果表明,所提控制方案不仅提高了飞行器的控制精度,而且对模型不确定性和外界干扰具有较强的鲁棒性。
Considering the combined effect of various uncertain factors,such as parameter perturbation,unmodeled dynamics and external disturbances,a recursive sliding mode dynamic surface control is based on nonlinear gain for hypersonic vehicle longitudinal model. The solution is to adjust the contradiction between the hypersonic vehicle attitude control accuracy and control gain by nonlinear gain,using neural network to approximate aerodynamic parameter uncertainty and unknown disturbance so as to further improve the control precision of the system through designing recursive sliding dynamic surface controller.The simulation results show that the proposed control scheme can not only improve the control precision of the aircraft,but also have stronger robustness for model uncertainty and external disturbance.
出处
《飞行力学》
CSCD
北大核心
2015年第6期527-531,共5页
Flight Dynamics
基金
航空科学基金资助(20135896025)
作者简介
梁帅（1990-），男，安徽亳州人，硕士研究生，主要研究方向为飞行控制和非线性控制； 孙秀霞（1962-），女，山东潍坊人，教授，博士生导师，主要研究方向为无人机控制、导航理论与应用。
