基于神经网络干扰观测器的终端滑模飞行控制设计

合集下载

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ｎｍ、其中：输入ｘ∈Ｒｕ∈Ｒｍ、ｙ∈Ｒ分别为系统的状态、ｎｎ×ｍ和输出；ｘ）Ｇ（ｘ） Δ ∈Ｒ和Δ ∈Ｒ分别表示未知的ｆ（、建模误差和系统不确定；为适当维数的分ｘ）Ｇ（ｘ）ｆ（
假设Ｇ（是可逆段光滑有界函数。为不失一般性，ｘ）的。为了设计终端滑模控制，首先令Δ ｘ）＝０和ｆ（定义跟踪误差ｅＧ（ｘ）＝０为设计终端滑模控制器， Δ 为：）ｅ＝ｘ－ｘ２ｄ。 ………………………………… （其中：ｘｄ为期望指令。根据跟踪误差设计滑模面ｓ为：）ｓ＝Ｃｅ。 …………………………………… （３［ …，其中：Ｃ＝ｄｉａｃｃｃ＞０。ｇ１，２，ｎ］为了讨论方便，定义如下变量：
；修回日期：２收稿日期：２０１２４６０１２４２－０－１－０－２
１问题描述考虑如下具有不确定的非线性系统：
｛
））ｘ（ｔ＝ｆ（ｘ）＋（Ｇ（ｘ）＋Δ Ｇ（ｘ）ｕ＋Δ ｘ）ｆ（。））ｔ＝ｘ（ｔｙ（
·
） ………………………………………………… （１
，男，河南洛阳人，高级工程师，硕士，研究方向：飞行控制、火力控制。作者简介：杨立一（１９６８－）
基于神经网络干扰观测器的终端滑模飞行控制设计０１２年第４期杨立一：２
·１５３·
＾＾ｓ／其中：０＜γ＝ａｂ＜１，ａ、ｂ为正奇数；ｓ Φ ｉ、 Φ 出。
γ γ γ γ Ｔ … ｓ＝［ｓｓｓ１，２，ｎ］。
） ……………………… （４
Ｔ …，］。 …………… （）ｓｓｓｓ５｜｜＝［｜｜，｜｜，｜｜１２ｎ
＾（ｓｉｎｓ Φ ｇ１１）熿燄＾（ｓｉｎｓ Φ ｇ２２）＾。 ……………… （（））ｓｉｎｓ＝６ Φ ｇ＾（ｓｉｎｓ Φ ｇｎｎ）燀燅
０引言为了提高无人机的飞行控制精度，有必要采用非线性控制方法来设计无人机鲁棒飞行控制器。文献［］研究了基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器１］而文献［研究了重构飞行控制系统的滑模自适设计，２研究了基于Ｂ应控制律设计。文献［３］ａｃｋｓｔｅｉｎｐｐｇ方］法的鲁棒飞行控制方法，而文献［基于神经网络研究４了战机鲁棒飞行控制方案。由于干扰观测器对干扰的逼近能力，基于干扰观测器的非线性系统控制及其飞行控制在现代控制领域得到了大量研究。文献［研５］究了基于干扰观测器的动态逆飞行控制方法。另一方面，由于具有强鲁棒控制能力，使滑模控制（，方法在飞行控制器设ＳｌｉｄｉｎＭｏｄｅＣｏｎｔｒｏｌＳＭＣ）ｇ［６］。但传统的滑模控制存在颤计中得到了一定的应用振，且不能保证状态在有限时间内收敛。为了克服这一问题，快速终端滑模控制（ＦａｓｔＴｅｒｍｉｎａｌＳｌｉｄｉｎｇ，被提出，并得到了大量的研ＭｏｄｅＣｏｎｔｒｏｌＦＴＳＭＣ）］究。文献［研究了基于自适应模糊快速终端滑模控７制的导弹自动驾驶仪设计技术。但对无人机来说，终端滑模控制研究结果还比较少。为了保证不确定非线性系统的控制性能，本文利用神经网络设计干扰观测器逼近系统的不确定，并基于干扰观测器的输出设计了终端滑模控制方法。最后将所设计的基于神经网络干扰观测器的终端滑模方法应用于无人机鲁棒飞行控制，并通过仿真验证其有效性。
第４期（总第１７３期）２０１２年８月
机械工程与自动化ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ＆ＡＵＴＯＭＡＴＩＯＮ
Ｎｏ．４Ａｕ．ｇ
（）文章编号：１６７２４１３２０１２０４１５２３－６－０－０
），对不考虑干扰的系统（滑模面的导数满足：１
·
～＾，则：Ｗ＝Ｗ＊－Ｗ
＾）＾（）ｄ－ｄｘＷ＝ＷＴｘ）＋１６｜ ε 。 …………… （ ξ（为了设计干扰观测器，考虑如下形式的系统：
～ · ＾）。 ………………… （）ｈ（ｘＷ１７ Υ＝－Π Λ３ Υ＋｜其中：的状态，设计参数 Π＝１７） Υ 为辅助设计系统（
基于神经网络干扰观测器的终端滑模飞行控制设计
杨立一
（）中国航空工业洛阳电光设备研究所，河南洛阳４７１００９摘要：针对具有不确定的非线性多输入多输出系统，利用径向基神经网络设计非线性干扰观测器，并基于所设计的干扰观测器提出了终端滑模控制方法，同时应用于六自由度无人机的鲁棒飞行控制器设计。仿真结果证明了该控制方案的有效性和鲁棒性。关键词：无人机；神经网络；飞行控制；干扰观测器；终端滑模控制中图分类号：Ｖ２７９∶ＴＰ１８３文献标识码：Ａ