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公开(公告)号：CN110456636A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910626185.X
申请日：2019-07-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于不确定性上界估计的飞行器离散滑模自适应控制方法，用于解决现有飞行器离散控制方法实用性差的技术问题。对飞行器纵向通道动力学模型进行欧拉离散化，得到原有系统的离散形式；考虑系统因果关系，建立离散严格反馈系统的等价预测模型；定义系统不确定性，设计带有死区的自适应律对未知的不确定性上界进行在线估计；在不确定性上界更新律中引入上界估计误差，提升了估计精度；定义滑模面，用未来期望输出来设计当前控制输入，设计基于反步法的离散滑模自适应控制器；本发明结合计算机控制特点，通过模型转换设计的离散滑模控制器有效避免了非因果问题，提升了飞行控制系统的鲁棒性和自适应性，适用于工程应用。
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公开(公告)号：CN110456636B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910626185.X
申请日：2019-07-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于不确定性上界估计的飞行器离散滑模自适应控制方法，用于解决现有飞行器离散控制方法实用性差的技术问题。对飞行器纵向通道动力学模型进行欧拉离散化，得到原有系统的离散形式；考虑系统因果关系，建立离散严格反馈系统的等价预测模型；定义系统不确定性，设计带有死区的自适应律对未知的不确定性上界进行在线估计；在不确定性上界更新律中引入上界估计误差，提升了估计精度；定义滑模面，用未来期望输出来设计当前控制输入，设计基于反步法的离散滑模自适应控制器；本发明结合计算机控制特点，通过模型转换设计的离散滑模控制器有效避免了非因果问题，提升了飞行控制系统的鲁棒性和自适应性，适用于工程应用。
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公开(公告)号：CN110376887B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910626700.4
申请日：2019-07-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于时变滑模增益的飞行器离散滑模智能控制方法，用于解决现有飞行器离散控制方法实用性差的技术问题。通过对飞行器纵向通道动力学模型进行欧拉离散化，得到原有系统的离散形式；考虑系统因果关系，建立姿态离散严格反馈系统的等价预测模型；使用神经网络逼近系统未知非线性函数，基于神经网络辨识误差设计控制器滑模时变增益和神经网络权重向量更新律；神经网络智能学习的引入，抵消了不确定项的上下界，减小了滑模切换抖振的幅度，提升了滑模控制的性能；本发明结合计算机控制特点，通过模型转换设计的控制器有效避免了非因果问题，适用于工程应用。
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公开(公告)号：CN110376887A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910626700.4
申请日：2019-07-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于时变滑模增益的飞行器离散滑模智能控制方法，用于解决现有飞行器离散控制方法实用性差的技术问题。通过对飞行器纵向通道动力学模型进行欧拉离散化，得到原有系统的离散形式；考虑系统因果关系，建立姿态离散严格反馈系统的等价预测模型；使用神经网络逼近系统未知非线性函数，基于神经网络辨识误差设计控制器滑模时变增益和神经网络权重向量更新律；神经网络智能学习的引入，抵消了不确定项的上下界，减小了滑模切换抖振的幅度，提升了滑模控制的性能；本发明结合计算机控制特点，通过模型转换设计的控制器有效避免了非因果问题，适用于工程应用。
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