航天控制
航天控製
항천공제
AEROSPACE CONTROL
2014年
1期
73-78
,共6页
再入制导%阻力加速度%神经网络%PCH
再入製導%阻力加速度%神經網絡%PCH
재입제도%조력가속도%신경망락%PCH
Reentry guidance%Drag acceleration%Neural network%PCH
针对升力式再入飞行器的再入制导问题,根据设计得到的参考阻力加速度剖面,对动态逆阻力加速度跟踪原理进行分析,利用单隐层神经网络良好的非线性逼近能力,采用在线神经网络对逆误差进行补偿,并考虑气动参数偏差情况下的跟踪效果进行对比.针对参考阻力加速度变化剧烈而导致控制输入饱和的问题,本文引入PCH(Pseudo-control Hedging)思想,通过修正参考模型把参考信号限制在控制输入可实现的范围之内.仿真结果表明,该方法跟踪精度较高,可一定程度上缓解控制输入饱和.
針對升力式再入飛行器的再入製導問題,根據設計得到的參攷阻力加速度剖麵,對動態逆阻力加速度跟蹤原理進行分析,利用單隱層神經網絡良好的非線性逼近能力,採用在線神經網絡對逆誤差進行補償,併攷慮氣動參數偏差情況下的跟蹤效果進行對比.針對參攷阻力加速度變化劇烈而導緻控製輸入飽和的問題,本文引入PCH(Pseudo-control Hedging)思想,通過脩正參攷模型把參攷信號限製在控製輸入可實現的範圍之內.倣真結果錶明,該方法跟蹤精度較高,可一定程度上緩解控製輸入飽和.
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