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| 面向高超声速飞行器的新型复合神经网络预测控制方法 | |
| 作者单位： | ;1.西安交通大学电子与信息工程学院 |
| 摘 要： | 针对高超声速飞行器(HV)受外界持续干扰影响以及非对称约束限制的问题,提出了一种基于神经网络的新型复合预测控制方法。首先,为了实现HV对攻角和控制信号这2类非对称约束的限制,利用多面体不变集处理非对称约束的能力,基于HV多个速度和高度的离散点,构建多面体不变集序列,并设计HV标称纵向模型(无持续干扰)的标称预测控制器;然后,基于神经网络,设计自适应神经网络干扰观测器估计HV的速度、攻角、俯仰角速率3个回路的干扰,并获得补偿控制器,有效抑制持续干扰。仿真结果表明:在HV受到外界持续干扰以及非对称约束限制的情况下,该方法可保证高度跟踪误差和速度跟踪误差分别收敛到10-4 km和10-4 km/s的范围内,而无补偿控制方法的跟踪误差则会大幅度振荡。 |
| 关 键 词： | 高超声速飞行器 预测控制 神经网络 多面体不变集 |
A Novel Composite Model Predictive Control Method Based on Neural Network for Hypersonic Vehicles |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |
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