【摘 要】
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针对BTT导弹的非线性、强耦合、不确定性的特性,本文提出了一种广泛适用于高阶非线性系统鲁棒控制问题的神经网络后退反演(NN-Backstepping)控制算法,应用于非对称BTT导
【机 构】
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西安交通大学航天学院,西安710049北京机电工程研究所,北京100074
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针对BTT导弹的非线性、强耦合、不确定性的特性,本文提出了一种广泛适用于高阶非线性系统鲁棒控制问题的神经网络后退反演(NN-Backstepping)控制算法,应用于非对称BTT导弹侧滑转弯制导方式下的姿态稳定问题。在提出的算法中,利用单隐层神经网络去逼近系统中非线性函数以及存在的不确定型。与现存方法不同的是,该算法中的单隐层前馈网络(Single-layerneural network,SLFN)的输入层与隐层之间的参数利用极速学习机(Extreme learning machine,ELM)原理进行赋值,避免了传统的反向传播算法(Back-propagation,BP)的局部极值以及慢收敛问题。仿真结果证明了该算法的可行性。
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