【摘 要】
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研究飞行器空间动态特性优化控制问题,高动态临近空间飞行器的姿态运动模型是一个多变量非线性时变不确定系统,由于小扰动线性化理论和系数冻结基本假设的传统三通道独立综合(设计)方法已很难适用。针对多变量非线性时变不确定系统对象的非线性设计方法来解决控制问题。提出了一种神经网络自适应反馈线性化方法,用FCMAC神经网络估计实际模型和标称模型间精确线化反馈阵的误差,修正实际系统的反馈线性化模型,有效克服了反
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研究飞行器空间动态特性优化控制问题,高动态临近空间飞行器的姿态运动模型是一个多变量非线性时变不确定系统,由于小扰动线性化理论和系数冻结基本假设的传统三通道独立综合(设计)方法已很难适用。针对多变量非线性时变不确定系统对象的非线性设计方法来解决控制问题。提出了一种神经网络自适应反馈线性化方法,用FCMAC神经网络估计实际模型和标称模型间精确线化反馈阵的误差,修正实际系统的反馈线性化模型,有效克服了反馈线性化需要被控对象精确建模的局限性,实现了高马赫、大空域、快角度机动条件下的姿态解耦控制,并进行仿真。
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