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Mixed H_2/H_∞ autopilot design of bank-to-turn missiles using fuzzy basis function networks

机译:基于模糊基函数网络的转弯导弹混合H_2 /H_∞自动驾驶仪设计

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摘要

This paper presents a novel mixed Mixed H_2/H_∞ autopilot design for bank-to-turn missiles. Based on sliding control theory, the proposed autopilot utilizes a fuzzy basis function network to approximate the unknown nonlinear functions of bank-to-.turn missile dynamics, enabling a mixed Mixed H_2/H_∞ controller with weight updating laws to be applied to attenuate the effects of approximation errors and external disturbances. Moreover, the mixed Mixed H_2/H_∞ autopilot design can minimize H_2 performance criteria under a desired H∞ disturbance rejection constraint. Unlike general mixed Mixed H_2/H_∞ control problems, the proposed Mixed H_2/H_∞ autopilot with self-tuning fuzzy basis function network can avoid solving coupled Riccati equations by adequately selecting diagonal weighting matrices in the H_2 performance criterion and H∞ constraint. Therefore, the proposed H_2/H∞ control approach can be implemented efficiently. Computer simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the proposed mixed Mixed H_2/H_∞ autopilot for BTT missiles.
机译:本文提出了一种新颖的混合型H_2 /H_∞混合自动驾驶仪设计,用于转弯导弹。基于滑移控制理论,拟议的自动驾驶仪利用模糊基函数网络来逼近转弯导弹动力学的未知非线性函数,从而使具有权重更新定律的混合混合H_2 /H_∞控制器能够被应用来衰减噪声。近似误差和外部干扰的影响。此外,混合的H_2 /H_∞混合自动驾驶仪设计可以在所需的H∞干扰抑制约束下最小化H_2性能标准。与一般的混合H_2 /H_∞混合控制问题不同,提出的具有自整定模糊基函数网络的混合H_2 /H_∞自动驾驶仪可以通过在H_2性能准则和H∞约束条件下适当选择对角加权矩阵来避免求解Riccati方程。因此,可以有效地实现所提出的H_2 /H∞控制方法。计算机仿真结果表明了所提出的混合混合H_2 /H_∞自动驾驶仪对BTT导弹的有效性。

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