專利名稱：基于等價模型的高超聲速飛行器離散神經網絡自適應控制方法
技術領域：
本發明涉及一種高超聲飛行器控制方法，特別是涉及一種基于等價模型的高超聲速飛行器離散神經網絡自適應控制方法，屬于飛行器控制領域。
背景技術：
高超聲速飛行器由于其突出的飛行能力，使得全球實時打擊成為可能，因此受到國內外的廣泛關注；NASA X-43A試飛成功證實了這項技術的可行性；受自身復雜動力學特性的影響以及機體發動機一體化設計，高超聲速飛行器彈性機體、推進系統以及結構動態之間的耦合更強，模型的非線性度也更高；此外，受飛行高度、馬赫數和飛行條件影響，飛行器對外界條件非常敏感。 針對高超聲速飛行器的控制大都集中在連續域內；隨著計算機技術的發展，未來高超聲速飛行器的控制系統需要使用計算機完成，因此研究高超聲速飛行器的離散自適應控制具有重要的意義；離散控制器的設計通常可采用兩種方法1)根據連續控制對象設計控制器，然后將連續的控制器離散化；2)直接根據離散化的控制對象設計離散控制器；第I種方法需要較快的采樣速率，對系統的硬件提出了很高的要求；基于離散化對象進行設計的控制器，便于對神經網絡的權值收斂性進行分析，并且系統的性能不依賴于采樣速率。《高超聲速飛行器基于Back-stepping的離散控制器設計》(高道祥，孫增圻，杜天容，《控制與決策》，2009年第24卷第3期)一文采用第二種方法將高度子系統轉化為一個四階模型，通過設計虛擬控制量(航跡角，俯仰角以及俯仰角速度)分別實現對上一狀態量的控制，最后利用舵偏角控制俯仰角速度；該方法僅利用當前時刻與下一時刻的信息，對于所需虛擬控制量的未來信息采用標稱系統進行近似預估；由于系統動力學參數存在不確定性，系統狀態的未來信息無從得知，無法按照相關的表達式獲取虛擬控制量的未來信息，存在非因果問題，難以工程實現。
發明內容
為克服現有技術在高超聲速飛行器離散自適應控制難以工程實現的不足，本發明提出了一種基于等價模型的高超聲速飛行器離散神經網絡自適應控制方法，該方法通過對已有的高超聲速飛行器離散歐拉模型進行變換，得到等價模型，同時考慮系統的不確定性，采用神經網絡進行逼近，控制器采用標稱方法，便于工程實現。本發明解決其技術問題采用的技術方案是一種基于等價模型的高超聲速飛行器離散神經網絡自適應控制方法，通過以下步驟實現(a)高超聲速飛行器縱向通道動力學模型為
權利要求
1.一種基于等價模型的高超聲速飛行器離散神經網絡自適應控制方法，通過以下步驟實現 (a)高超聲速飛行器縱向通道動力學模型為 該模型由五個狀態變量Xs = [V，h，α，Y , q]T和兩個控制輸入U。= [ δ e，β ]τ組成；其中，V表示速度，Y表示航跡傾角，h表示高度，α表示攻角，q表示俯仰角速度，是舵偏角，β為節流閥開度；T、D、L和Myy分別代表推力、阻力、升力和俯仰轉動力矩；m、Iyy、μ和r代表質量、俯仰軸的轉動慣量、引力系數以及距地心的距離；(b)定義X = [X1, x2, x3, χ4]τ，其中
全文摘要
本發明公開了一種基于等價模型的高超聲速飛行器離散神經網絡自適應控制方法，用于解決現有的高超聲速飛行器離散自適應控制難以工程實現的技術問題；該方法首先將高超聲速飛行器的高度子系統模型轉化為嚴格反饋形式，再通過歐拉法建立原有系統的離散嚴格反饋形式；考慮系統的因果關系，建立原系統的等價模型；等價模型充分利用未來輸出，起到了預測功能；另外，通過模型分析，更多系統狀態以及未來輸出信息涉及其中，這為神經網絡設計提供了必要的更加豐富的信息；采用標稱系統，通過誤差反饋并引入神經網絡對系統未知進行估計，按照反步法策略設計控制器；結合計算機控制的特點，通過模型轉換得到的控制器有效避免了非因果問題。
文檔編號G05B13/04GK102866635SQ201210371480
公開日2013年1月9日 申請日期2012年9月29日 優先權日2012年9月29日
發明者許斌, 史忠科 申請人:西北工業大學