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申请/专利权人：山东科技大学
申请日：2024-05-13
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118151678A
主分类号：G05D1/495
分类号：G05D1/495;G05D1/46;G05D101/15;G05D109/20
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明公开一种平流层飞艇固定时间轨迹跟踪控制方法，属于轨迹跟踪控制技术领域，用于平流层飞艇固定时间轨迹跟踪控制，包括建立平流层飞艇的动力学模型，在此基础上建立飞艇的轨迹跟踪误差模型，设计新型滑模趋近律，以提高控制精度、加快滑模收敛速度，最后采用RBF神经网络对系统参数不确定项和外部扰动进行估计补偿，以增强系统的鲁棒性。本发明所设计的控制方案无需依赖精确的模型以及扰动的先验知识，即可使平流层飞艇有效跟踪期望轨迹，并具有较好的控制精度和误差收敛速度。
主权项：1.一种平流层飞艇固定时间轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括定义不同的坐标系，对平流层飞艇在不同的坐标系中进行受力分析，通过坐标变换建立非线性的飞艇六自由度运动学方程和动力学方程，定义期望轨迹指令，通过飞艇六自由度运动学方程和动力学方程推导飞艇的轨迹跟踪误差模型和六自由度螺旋桨推力与力矩，得到控制输入；设计非奇异快速终端滑模控制律为： ； ；；；； ；；；；； ；式中，为飞艇的质量矩阵，为对角阵，为的导数，和为中间矩阵，为中间函数，为非奇异快速终端滑模面，为轨迹误差，为速度误差，为RBF神经网络对总的扰动的估计，、、、、、、为正数，、、、均为奇数，sgn为符号函数，为的导数，是期望速度指令，为的导数，为合力，为的导数；针对参数不确定项以及外部扰动，采用RBF神经网络进行逼近，将RBF神经网络与非奇异快速终端滑模控制律相结合，将参数不确定项及外部扰动的估计值以前馈的形式补偿到控制器中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东科技大学 一种平流层飞艇固定时间轨迹跟踪控制方法
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