基于自适应小波网络的反舰导弹非线性控制算法研究
A Nonlinear Control Algorithm Based on Adaptive Wavelet Neural Network for Anti-ship Missile作者机构:海军航空工程学院控制工程系烟台264001 海军航空工程学院指挥系烟台264001
出 版 物:《宇航学报》 (Journal of Astronautics)
年 卷 期:2008年第29卷第3期
页 面:952-956页
核心收录:
学科分类:082601[工学-武器系统与运用工程] 08[工学] 082501[工学-飞行器设计] 0826[工学-兵器科学与技术] 082602[工学-兵器发射理论与技术] 0825[工学-航空宇航科学与技术]
摘 要:提出了一种综合运用动态逆、小波神经网络和滑模控制的非线性控制方法。首先运用动态逆理论对非线性系统进行近似线性化,利用具有在线学习能力的小波网络来抵消系统的误差,根据李雅普洛夫稳定理论导出了网络权值的自适应调整规则,用滑模控制和鲁棒控制分量保证了系统的鲁棒性。将该非线性控制算法用于某型STT导弹的控制系统设计,并采用输出重定义技术解决原系统的非最小相位问题。仿真结果表明,这种方法能有效消除扰动的影响,提高导弹过载控制系统响应的精度。