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基于RBF网络的导弹滑模动态逆控制律设计

杨志峰 雷虎民 李庆良 李炯

杨志峰, 雷虎民, 李庆良, 等 . 基于RBF网络的导弹滑模动态逆控制律设计[J]. 北京航空航天大学学报, 2011, 37(2): 167-170.
引用本文: 杨志峰, 雷虎民, 李庆良, 等 . 基于RBF网络的导弹滑模动态逆控制律设计[J]. 北京航空航天大学学报, 2011, 37(2): 167-170.
Yang Zhifeng, Lei Humin, Li Qingliang, et al. Design of sliding model and dynamic inverse control law for a missile based on RBF neural-networks[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2011, 37(2): 167-170. (in Chinese)
Citation: Yang Zhifeng, Lei Humin, Li Qingliang, et al. Design of sliding model and dynamic inverse control law for a missile based on RBF neural-networks[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2011, 37(2): 167-170. (in Chinese)

基于RBF网络的导弹滑模动态逆控制律设计

基金项目: 航空科学基金资助项目(20090196005)
详细信息
    作者简介:

    杨志峰(1983-),男,山西大同人,博士生, laoyang11045@163.com.

  • 中图分类号: TP 391.9

Design of sliding model and dynamic inverse control law for a missile based on RBF neural-networks

  • 摘要: 讨论了一种基于径向基函数(RBF,Radial Basic Function)神经网络的导弹滑模动态逆控制律.导弹的基本控制律采用动态逆方法设计,对慢回路设计神经网络滑模控制器以补偿整个控制系统的不确定性.即用RBF神经网络逼近导弹慢模态不确定性的数学模型,并将逼近误差引入到网络权值的调节律以改善系统的动态性能;滑模控制器用于减弱模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪的影响.所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标.最后通过仿真分析,验证了该方法的有效性.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2009-12-25
  • 网络出版日期:  2011-02-28

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