公开(公告)号：CN109426146A

公开(公告)日：2019-03-05

申请号：CN201710727421.8

申请日：2017-08-23

Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所

Inventor： 梁捷 ,  李树民 ,  梁频

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种高超声速飞行器的高阶非奇异Terminal滑模控制方法，本发明基于反馈线性化方法对高超声速飞行器非线性模型进行处理，对系统存在的建模误差和外界扰动，采用RBF神经网络控制策略进行补偿。而后基于线性化后的纵向模型，基于递归结构滑模面的新型神经网络滑模控制器在标称巡航飞行条件下，通过控制高超速飞行器的发动机节流阀调定的指令信号和升降舵偏转信号来控制飞行器的速度和高度。控制器对气动力非线性、气动干扰、系统参数不确定均具有良好的鲁棒性。仿真结果表明，本发明能够实现对指令信号的良好跟踪，具有较快的响应速度。

公开(公告)号：CN109426146B

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN201710727421.8

申请日：2017-08-23

Applicant: 中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所

Inventor： 梁捷 ,  李树民 ,  梁频

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种高超声速飞行器的高阶非奇异Terminal滑模控制方法，本发明基于反馈线性化方法对高超声速飞行器非线性模型进行处理，对系统存在的建模误差和外界扰动，采用RBF神经网络控制策略进行补偿。而后基于线性化后的纵向模型，基于递归结构滑模面的新型神经网络滑模控制器在标称巡航飞行条件下，通过控制高超速飞行器的发动机节流阀调定的指令信号和升降舵偏转信号来控制飞行器的速度和高度。控制器对气动力非线性、气动干扰、系统参数不确定均具有良好的鲁棒性。仿真结果表明，本发明能够实现对指令信号的良好跟踪，具有较快的响应速度。