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对于一类存在输入未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先应用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐进稳定性。最后给出的BTT导弹纵向控制系统设计仿真实例证明了该设计方法的有效性。 相似文献
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基于神经网络的BTT导弹鲁棒动态逆设计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对存在不确定性的BTT导弹系统,基于神经网络提出了一种鲁棒动态逆控制系统设计方法。首先应用双时标假设将BTT导弹动力学分离为快变状态动力学和慢变状态动力学。然后,在巧妙地利用导弹气动参数特性设计Lyapunov函数的基础上,对快变状态动力学和慢变状态动力学分别进行动态逆控制设计。设计中应用RBF神经网络来逼近系统中存在的不确定性,证明了闭环系统的所有信号均有界且指数收敛至系统原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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