[發明專利]一種基于神經網絡估計的剛性飛行器固定時間姿態鎮定方法

有效

• 申請號: 201910874872.3
• 申請日: 2019-09-17
• 公開（公告）號: CN110471439B
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 陳強;謝樹宗;孫明軒
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G05D1/08
• 分類號: G05D1/08
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

一種基于神經網絡估計的剛性飛行器固定時間姿態鎮定方法，針對具有集中不確定性的剛性飛行器姿態鎮定問題，設計了固定時間滑模面，保證了狀態的固定時間收斂；引入神經網絡逼近總不確定的函數，設計了神經網絡固定時間控制器。本發明在外界干擾和轉動慣量不確定的因素下，實現飛行器系統狀態的固定時間一致最終有界的控制。

技術領域

本發明涉及一種基于神經網絡估計的剛性飛行器固定時間姿態鎮定方法，特別是存在外部干擾和轉動慣量矩陣不確定的剛性飛行器姿態鎮定方法。

背景技術

剛性飛行器姿態控制系統在剛性飛行器的健康，可靠的運動中扮演著重要的角色。在復雜的航天環境中，剛性飛行器姿態控制系統會受到各種外部干擾以及轉動慣量矩陣不確定的影響。為了有效維持系統的性能，需要使其對外部干擾以及轉動慣量矩陣不確定具有較強的魯棒性。滑模變結構控制作為一種典型的非線性控制方法能夠有效改善剛性飛行器的穩定性和操縱性，并且具有較強的魯棒性，從而提高執行任務的能力。因此，研究剛性飛行器姿態控制系統的滑模變結構控制方法具有十分重要的意義。

滑模控制在解決系統不確定性和外部擾動方面被認為是一個有效的魯棒控制方法?；？刂品椒ň哂兴惴ê唵?、響應速度快、對外界噪聲干擾和參數攝動魯棒性強等優點。終端滑?？刂剖且环N可以實現有限時間穩定性的傳統滑?？刂频母倪M方案。然而，現存的有限時間技術估計收斂時間需要知道系統的初始信息，這對于設計者是很難知道的。近年來，固定時間技術得到了廣泛的應用，固定時間控制方法與現存的有限時間控制方法相比，具有無需知道系統的初始信息，也能保守估計系統的收斂時間的優越性。

神經網絡是線性參數化近似方法的中一種，可以被任意的其他近似方法取代，比如RBF神經網絡，模糊邏輯系統等等。利用神經網絡逼近不確定的性質，有效的結合固定時間滑?？刂萍夹g，減少外部干擾及系統參數不確定性對系統控制性能的影響，實現剛性飛行器姿態的固定時間控制。

發明內容

為了克服現有的剛性飛行器姿態控制系統存在的未知非線性問題，本發明提供一種基于神經網絡估計的剛性飛行器固定時間姿態鎮定方法，并且在系統存在外部干擾和轉動慣量不確定的情況下，實現系統狀態的固定時間一致最終有界的控制方法。

為了解決上述技術問題提出的技術方案如下：

一種基于神經網絡估計的剛性飛行器固定時間姿態鎮定方法，包括以下步驟：

步驟1，建立剛性飛行器的運動學和動力學模型，初始化系統狀態以及控制參數，過程如下：

1.1剛性飛行器系統的運動學方程為：

其中q_v＝[q₁,q₂,q₃]^T和q₄分別為單位四元數的矢量部分和標量部分且滿足q₁,q₂,q₃分別為映射在空間直角坐標系x,y,z軸上的值；分別是q_v和q₄的導數；為q_v的轉置；Ω∈R³是剛性飛行器的角速度；I₃是R^3×3單位矩陣；表示為：

1.2剛性飛行器系統的動力學方程為：

其中J∈R^3×3是飛行器的轉動慣性矩陣；是飛行器的角加速度；u∈R³和d∈R³是控制力矩和外部擾動；Ω^×表示為：