【摘 要】
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针对无人飞行器远程操控系统设计时,由于远程操控飞行器动力学的非线性和飞行器控制系统性能的不确定性,无法精确建立远程操控飞行器控制系统模型的问题,提出了一种自适应神
【机 构】
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西北工业大学航天学院,西安航天动力研究所
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针对无人飞行器远程操控系统设计时,由于远程操控飞行器动力学的非线性和飞行器控制系统性能的不确定性,无法精确建立远程操控飞行器控制系统模型的问题,提出了一种自适应神经网络状态观测器设计方法实现对远程操控飞行器的控制系统模型的估计。首先将飞行器的动力学环节与自动驾驶仪构成的闭环回路作为一个整体建立了远程操控飞行器控制系统的非线性模型。然后针对模型中存在未建模动态的问题,采用神经网络算法对非线性动力学模型进行在线辨识,并引入鲁棒项对附加扰动进行抑制。最后设计自适应律对神经网络的权值进行实时调整,保证了系统的稳定
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