基于敏捷性导弹逆动态的神经网络控制方法与仿真研究

作     者：石晓荣 董朝阳 张明廉 SHI Xiao-rong, DONG Chao-yang, ZHANG Ming-lian (School of Automation Science and Electrical Engineering of Beijing University of Aeronautics & Astronautics, Beijing 100083, China)

作者机构：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100083 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2002年第14卷第9期

页      面：1252-1254页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 082601[工学-武器系统与运用工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 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] 0835[工学-软件工程] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：航空基金资助(98 D51002) 

主　　题：敏捷性导弹 逆动态 神经网络 控制方法 仿真 推力矢量 

摘      要：给出了一种基于敏捷性导弹逆动态的神经网络控制方案。该方案由两个神经网络组成:第一个神经网络(NN1)用来离线的学习整个飞行包线内导弹动态特性的逆特性,以实现系统的线性化;由于敏捷性导弹在大迎角状态下具有高度的非线性特性和气动参数突变等未建模动态,因此引入第二个神经网络(NN2)来在线的补偿NN1的逆误差。在线学习的权值调整由Lyapunov理论得出,保证了闭环系统的稳定性。该控制方案对参数变化及未建模动态等具有良好的鲁棒性。将其应用于敏捷性导弹的控制中,数字仿真结果表明该控制方案有效。