飞行机器人递归小脑神经网络模型分解控制

摘要：

为解决一类不确定非线性系统的控制问题及系统混合干扰上界在实际应用中难以测量的问题,提出递归小脑神经网络模型分解控制算法.将系统分为名义模型、结构不确定性和非结构不确定性,分别对名义模型设计直接反馈控制器、对结构不确定性设计自适应控制器、对非结构不确定性设计鲁棒控制器.设计递归小脑模型关节控制器作为观测器来对系统干扰的上界进行实时逼近.李亚普诺夫理论证明了控制算法可使系统渐进稳定,微飞行机器人姿态控制仿真结果表明,控制算法改善了系统的动态性能及鲁棒性.研究结论为复杂非线性系统的有效控制提供了依据.

关键词：非线性、自适应控制、鲁棒控制、小脑模型关节控制器、飞行机器人

所属期刊栏目：15

分类号：V249.12(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：航天支撑技术基金2007-HT-HGD-7

在线出版日期：2011-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：91-97