【摘 要】
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针对行星探测器进入段着陆过程中存在干扰影响着陆精度的问题,提出一种基于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络的分数阶滑模控制方法.基于滑模控制设计探测器进入段轨逆跟踪控制方法,引入分数阶微积分缓解滑模控制产生的抖振,利用RBF神经网络对大气密度不确定于扰进行估计补偿,将该方法应用于火星着陆场景仿真.仿真结果表明:该控制方法能够在未知大气密度不确定干扰下,对探测器着陆轨迹进行精确跟踪,使得行星探测器高精度的到达开伞点,实现行星探测器稳定着陆.
【机 构】
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北京信息科技大学高动态导航技术北京市重点实验室,北京100192;现代测控技术教育部重点实验室,北京100192;北京信息科技大学自动化学院,北京100192;北京信息科技大学信息与通信工程学院,北京
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针对行星探测器进入段着陆过程中存在干扰影响着陆精度的问题,提出一种基于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络的分数阶滑模控制方法.基于滑模控制设计探测器进入段轨逆跟踪控制方法,引入分数阶微积分缓解滑模控制产生的抖振,利用RBF神经网络对大气密度不确定于扰进行估计补偿,将该方法应用于火星着陆场景仿真.仿真结果表明:该控制方法能够在未知大气密度不确定干扰下,对探测器着陆轨迹进行精确跟踪,使得行星探测器高精度的到达开伞点,实现行星探测器稳定着陆.
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