[發明專利]基于切換機制的飛行器全局有限時間神經網絡控制方法

有效

• 申請號: 201810948465.8
• 申請日: 2018-08-20
• 公開（公告）號: CN108828957B
• 公開（公告）日: 2019-11-05
• 發明（設計）人: 許斌;王霞
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 劉新瓊

1.一種基于切換機制的飛行器全局有限時間神經網絡控制方法，其特征在于步驟如下：

步驟1：考慮飛行器縱向通道動力學模型：

所述的動力學模型由五個狀態量X＝[V,h,γ,α,q]^T和兩個控制輸入U＝[δ_e,Φ]^T組成；其中，V表示速度，γ表示航跡傾角，h表示高度，α表示攻角，q表示俯仰角速度，δ_e表示舵偏角，Φ表示節流閥開度；T、D、L和M_yy分別表示推力、阻力、升力和俯仰轉動力矩；m、I_yy和g分別表示質量、俯仰軸的轉動慣量和重力引起的加速度；

力、力矩以及各系數的表達式分別為：

T＝T_Φ(α)Φ+T₀(α)≈(β₁Φ+β₂)α³+(β₃Φ+β₄)α²+(β₅Φ+β₆)α+(β₇Φ+β₈)，

其中，表示動壓，ρ表示空氣密度，表示平均氣動弦長，z_T表示推力矩臂長，S表示氣動參考面積，和β_(·)均表示氣動參數；

步驟2：定義高度跟蹤誤差為e_h＝h-h_d，設計航跡角指令γ_d為：

其中，h_d表示高度參考指令，表示高度參考指令的一階微分，k_h>0和k_i>0為設計參數；

根據時標分離，將速度看作慢動態，設計航跡角指令的一階微分為：

其中，表示高度參考指令的二階微分；

取x₁＝γ，x₂＝θ，x₃＝q，其中θ＝α+γ，因為Tsinα遠遠小于L，在控制器設計過程中忽略；姿態子系統(3)-(5)寫為以下嚴格反饋形式：

其中，f_i，i＝1,3是根據飛行器模型得到的未知平滑非線性函數，滿足其中是已知函數；g_i＝ω_giθ_gi，i＝1,3是根據飛行器模型得到的未知平滑非線性函數，ω_gi未知，θ_gi已知，滿足其中和是已知常數；

設計切換函數為：

其中，

其中，λ_i2>λ_i1>0，i＝1,2,3表示神經網絡有效逼近未知非線性函數f_i的緊子集邊界由設計者給定，b>0和τ_k>0為設計參數；

步驟3：定義航跡角跟蹤誤差為：

e₁＝x₁-γ_d (11)

設計俯仰角虛擬控制量為：

式中，表示g₁的估計值，表示的估計值，表示根據(9)設計的切換函數，k₁>0，l₁>0和0<υ₁<1為設計參數；設計自適應神經網絡控制和魯棒控制為：

式中，表示f₁的估計值，表示神經網絡最優權重向量的估計值，表示神經網絡基函數向量，為設計參數；

設計一階濾波器為：

式中，表示通過濾波器(15)后獲得的信號，為濾波后得到的信號的微分信號，α₂>0為設計參數；

定義建模誤差為：

其中由下式得到：

式中，B₁>0為設計參數；

設計自適應律為：

式中，γ₁>0，γ_z1>0和為設計參數；

設計自適應律為：

式中，Γ₁>0和為設計參數；

定義俯仰角跟蹤誤差為：

設計俯仰角速率虛擬控制量為：

式中，k₂>0，l₂>0和0<υ₂<1為設計參數；

設計一階濾波器為：

式中，表示通過濾波器(22)后獲得的信號，為濾波后得到的信號的微分信號，α₃>0為設計參數；

定義俯仰角速率跟蹤誤差為：

設計舵偏角如下：

式中，表示g₃的估計值，表示的估計值，表示根據(9)設計的切換函數，k₃>0，l₃>0和0<υ₃<1為設計參數；設計自適應神經網絡控制和魯棒控制為：

式中，表示f₃的估計值，表示神經網絡最優權重向量的估計值，表示神經網絡基函數向量，為設計參數；

定義建模誤差為：

其中由下式得到：

式中，B₃>0為設計參數；

設計自適應律為：

式中，γ₃>0，γ_z3>0和為設計參數；

設計自適應律為：

式中，Γ₃>0和為設計參數；

步驟4：定義速度跟蹤誤差為：

式中，V_d為速度指令；設計節流閥開度Φ為：

式中，k_pV>0，k_iV>0和k_dV>0為設計參數；

步驟5：根據得到的舵偏角δ_e和節流閥開度Φ，返回到飛行器動力學模型(1)-(5)，對高度和速度進行跟蹤控制。