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公开(公告)号：CN118732589A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411223841.9
申请日：2024-09-03
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明属于高超声速飞行器控制技术领域，涉及一种知识与数据混合驱动高超声速变形飞行器智能控制方法。首先，建立基于知识的飞行动力学模型，并实现面向控制的模型转化。然后，设计基于神经网络补偿的基准控制律，为离线数据的训练和在线智能控制提供基本的控制架构。再利用离线部分的训练考虑不同变形模态、不同模型不确定性、多源扰动影响下的离线数据在基准控制框架下，作为数据样本开展训练。最后设计基于元学习的在线控制器设计方案，在充分利用离线训练的数据知识基础上，分别设计基于元学习的控制参数在线整定、基于先验知识的未知干扰补偿、以及基于元学习智能控制的在线应用。本发明能够解决高超声速变形飞行器在复杂干扰下的控制难题。
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