基于神经网络观测器的无人飞行器姿态鲁棒容错控制方法

摘要

本申请基于神经网络(神经网络:？Neural？Network)技术和指令滤波反演方法，提出一种基于指令滤波反演的鲁棒容错控制系统设计架构。首先给出NSV姿态控制系统的数学模型，并在此基础上考虑建模误差引起的不确定和外部干扰，及操纵面故障下NSV姿态控制系统的状态方程。其主要的设计涉及两个单元：一个是辅助系统的设计，一个是基于辅助系统的控制器的设计。辅助系统引入神经网络确保辅助系统的鲁棒性，并且通过Lyapunov定理严格证明闭环系统的稳定性。并在相应飞行器的姿态控制系统上进行仿真，结果显示本申请所提的方法可以使得具有外部干扰的不确定飞控系统在操纵面损伤下具有理想的容错跟踪性能。