【摘 要】
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针对高超声速飞行器一体化气动布局导致弹性机体与推进系统间的强耦合性,以及跨大空域及高速飞行过程中导致气动特性存在强非线性、不确定性和明显的时变特性,提出一种基于小
【机 构】
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南京航空航天大学无人机研究院,中国人民解放军第5311工厂
【基金项目】
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陆军装备部十三五预研项目资助(No.30102080101),航空科学基金资助项目(No.2016585205222),中央高校基本科研业务费专项项目资助(No.NS2018059)
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针对高超声速飞行器一体化气动布局导致弹性机体与推进系统间的强耦合性,以及跨大空域及高速飞行过程中导致气动特性存在强非线性、不确定性和明显的时变特性,提出一种基于小脑神经网络的高超声速飞行器反步滑模控制策略。首先建立高超声速飞行器纵向非线性数学模型,并采用输入-输出反馈线性化方法,解除多变量之间的耦合关系;然后设计基于反步法的滑模变结构控制器解决系统非匹配不确定性难题;同时为弥补反步滑模控制器鲁棒性不足缺点,利用自回归小脑神经网络(RCMAC)的在线非线性逼近、自学习能力和相应控制结构,设计基于RCMAC的
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