【摘 要】
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针对运载火箭推力下降或伺服机构卡死等有限故障,提出了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的自适应容错姿态控制方法。该方法在有限故障
【机 构】
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北京宇航系统工程研究所,中国航天科技集团有限公司
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针对运载火箭推力下降或伺服机构卡死等有限故障,提出了一种基于径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的自适应容错姿态控制方法。该方法在有限故障动力学模型基础上,采用极点配置设计基线控制器,使用RBFNN在线辨识模型的故障参数和不确定干扰,最后基于Lyapunov理论设计自适应容错控制律对故障模型和干扰进行补偿。仿真结果表明,在有限故障工况下,该方法与传统PD方法相比,对故障具有较好的自适应能力,并能满足姿态稳定和控制精度要求。
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