基于 RBF網絡的導彈滑模動態逆控制律設計

楊志峰 雷虎民 李慶良 李 炯

(空軍工程大學 導彈學院,三原 713800)

基于 RBF網絡的導彈滑模動態逆控制律設計

楊志峰 雷虎民 李慶良 李 炯

(空軍工程大學 導彈學院,三原 713800)

討論了一種基于徑向基函數(RBF,Radial Basic Function)神經網絡的導彈滑模動態逆控制律.導彈的基本控制律采用動態逆方法設計,對慢回路設計神經網絡滑模控制器以補償整個控制系統的不確定性.即用 RBF神經網絡逼近導彈慢模態不確定性的數學模型,并將逼近誤差引入到網絡權值的調節律以改善系統的動態性能;滑模控制器用于減弱模型不確定性及神經網絡的逼近誤差對跟蹤的影響.所設計的控制器不僅保證了閉環系統的穩定性,而且使模型不確定性及神經網絡的逼近誤差對跟蹤的影響減小到給定的性能指標.最后通過仿真分析,驗證了該方法的有效性.

導彈;動態逆控制;神經網絡;滑模控制

動態逆控制方法已成功應用于飛行器控制系統的設計中.但該方法所設計控制器魯棒性無法保證[1-2].近年來,神經網絡在不確定非線性系統的魯棒控制中已得到了大量研究[3-4],其控制器可保證系統魯棒鎮定.滑模控制也是非線性系統控制經常采用的一種控制方法[4-5],其控制器具有較強魯棒性,同時設計簡單且易于實現.因而將動態逆、神經網絡和滑模控制相結合應用于飛行器控制器的設計之中,使控制器不僅能保證系統魯棒鎮定而且具有一定的魯棒指標,具有很強的現實意……