基于高增益观测器的航迹角自适应反步控制.pdf

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1、2013年10月北京航空航天大学学报October2013第39卷第10期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsV01．39No．10基于高增益观测器的航迹角自适应反步控制陈伟卢京潮袁燎原章卫国(西北工业大学自动化学院，西安710129)摘要：针对飞行控制系统中状态向量不完全可测量的问题，设计了一种高增益神网络自适应观测器．在常规高增益观测器的基础上引入径向基(RBF，RadialBasisFunction)络自适应项，对建模误差和外界

2、干扰进行在线估计．将高增益观测器与基于动态面的反步控相结合，提出了一种神经网络自适应反步控制方法．引入一阶滤波器，避免了传统反步控制的“计算膨胀”问题．基于Lyapunov稳定性理论，给出自适应输出反馈控制器和RBF网络权向量的自适应律，并证明了闭环系统是半全局一致有界．从航迹角控制系统仿真结果可以看，航迹角能够较好地跟踪指令信号，不受建模误差和外界干扰的影响，所设计的观测器具有好的收敛性，控莉系统具有较高的鲁棒性．关键词：高增益观测器；反步；动态面；自适应控制；径向基网络；航迹角中图分类号：TP273文

3、献标识码：A文章编号：1001—5965(2013)10-1414-07AdaptivebacksteppingcontrolforflightpathanglebasedonhighgainobserverChenWeiLuJingchaoYuanLiaoyuanZhangWeiguo(CollegeofAutomation，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an710129，China)Abstract：Anadaptiveneuralnetworkhigh

4、gainobserverwasdesignedtoSOlVetheproblemthatthestatesoftheflightcontrolsystemwerenotabsolutelymeasurable．Theadaptiveitemsbasedontheradialbasisfunction(RBF)networkwereintroducedintothegeneralhighgainobserveronpurposeoftheOil。lineestima—tionofthemodelingerr

5、orsandtheexternaldisturbances．Withthecombinationofthehighgainobserverandthebacksteppingcontrolbasedonthedynamicsurface，anadaptiveneuralnetworkbacksteppingcontrolap‘proachwasproposed．Thetraditionalproblemofexplosionofcalculationinthebacksteppingcontrolwasa

6、voi-dedbvtheintroductionofthefirst．orderfilter．TheadaptiveoutputfeedbackcontrollerandtheadaptivelawsoftheRBFnetworkweightvectorswereobtainedonthebasisoftheLyapunovstabilitytheory．Itisprovedthattheclosed．100psystemissemi·globallyanduniformlybounded．Thesimu

7、lationresultsoftheflightpathanglecontrolsystemshowthattheflightpathanglecantrackthecommandsignalwithouttheeffectofthemodelingerrorsandtheexternaldisturbances．theconvergenceoftheobserverisconcludedandtherobustnessofthecontrolsystemisverified．Keywords：highg

8、ainobserver；backstepping；dynamicsur'face；adaptivecontrol；radialbasisfunctionnetwork；flightpathangle近几年来，基于非线性模型的自适应飞行控制是国内外学者的研究热点之一，其中自适应反步控制受到了较多的关注m引．文献[4]设计了一种超机动飞行的非线性鲁棒自适应反步控制系收稿日期：2012—12-31；网络出版时间：2013—10-24