一种基于神经网络估计的刚性飞行器自适应固定时间姿态容错控制方法技术

一种基于神经网络估计的刚性飞行器自适应固定时间姿态容错控制方法，针对具有集中不确定性的刚性飞行器姿态镇定问题，设计了固定时间滑模面，保证了状态的固定时间收敛；引入神经网络逼近总不确定的函数，设计了神经网络固定时间控制器。本发明专利技术在外界干扰，转动惯量不确定，执行器饱和和故障的因素下，实现飞行器系统状态的固定时间一致最终有界的控制。

An adaptive fixed time attitude fault tolerant control method for rigid vehicle based on neural network estimation

An adaptive fixed time attitude fault-tolerant control method of rigid vehicle based on neural network estimation is proposed. For the attitude stabilization of rigid vehicle with centralized uncertainty, a fixed time sliding surface is designed to ensure the fixed time convergence of the state. A fixed time controller of neural network is designed by introducing neural network to approach the function of total uncertainty. Under the factors of external interference, uncertain moment of inertia, actuator saturation and failure, the invention realizes the uniform and ultimately bounded control of fixed time of aircraft system state.

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络估计的刚性飞行器自适应固定时间姿态容错控制方法
本专利技术涉及一种基于神经网络估计的刚性飞行器自适应固定时间姿态容错控制方法，特别是存在外部干扰，转动惯量矩阵不确定，执行器饱和和故障的刚性飞行器姿态镇定方法。
技术介绍
刚性飞行器姿态控制系统在刚性飞行器的健康，可靠的运动中扮演着重要的角色。在复杂的航天环境中，刚性飞行器姿态控制系统会受到各种外部干扰以及刚性飞行器在长期不断任务时存在的老化和失效等故障等影响。为了有效维持系统的性能，需要使其对外部干扰以及执行器故障具有较强的鲁棒性；另外，刚性飞行器还存在转动惯量矩阵不确定，因此控制饱和也是飞行器经常出现的问题。综上所述，刚性飞行器在执行任务时，需要一种在短时间内使系统稳定收敛，高精度的容错控制方法。滑模控制在解决系统不确定性和外部扰动方面被认为是一个有效的鲁棒控制方法。滑模控制方法具有算法简单、响应速度快、对外界噪声干扰和参数摄动鲁棒性强等优点。终端滑模控制是一种可以实现有限时间稳定性的传统滑模控制的改进方案。然而，现存的有限时间技术估计收敛时间需要知道系统的初始本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经网络估计的刚性飞行器自适应固定时间姿态容错控制方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：/n步骤1，建立刚性飞行器的运动学和动力学模型，初始化系统状态以及控制参数，过程如下：/n1.1刚性飞行器系统的运动学方程为：/n

【技术特征摘要】
20180925 CN 20181111454791.一种基于神经网络估计的刚性飞行器自适应固定时间姿态容错控制方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤1，建立刚性飞行器的运动学和动力学模型，初始化系统状态以及控制参数，过程如下：
1.1刚性飞行器系统的运动学方程为：






其中qv＝[q1,q2,q3]T和q4分别为单位四元数的矢量部分和标量部分且满足q1,q2,q3分别为映射在空间直角坐标系x,y,z轴上的值；分别是qv和q4的导数；为qv的转置；Ω∈R3是刚性飞行器的角速度；I3是R3×3单位矩阵；表示为：



1.2刚性飞行器系统的动力学方程为：



其中J∈R3×3是刚性飞行器的转动惯性矩阵；是刚性飞行器的角加速度；u∈R3和d∈R3是控制力矩和外部扰动；D＝diag(D1,D2,D3)∈R3×3是3×3对称对角的执行器效率矩阵，满足0＜Di(t)≤1,i＝1,2,3；sat(u)＝[sat(u1),sat(u2),sat(u3)]T为执行器产生的实际控制力矩，sat(ui)为带有饱和特性的执行器，表示为sat(ui)＝sgn(ui)min{umi,|ui|}，umi为最大提供的控制力矩，sgn(ui)为符号函数，min{umi,|ui|}为两者的最小值；为了表示控制约束，sat(u)表示为sat(u)＝g(u)+ds(u)，g(u)＝[g1(u1),g2(u2),g3(u3)]T，gi(ui)为双曲正切函数



ds(u)＝[ds1(u1),ds2(u2),ds3(u3)]T为近似误差矢量；根据中值定理，gi(ui)＝miui，0＜mi≤1；定义H＝DM＝diag(δ1m1,δ2m2,δ3m3)∈R3×3为3×3对称对角矩阵，M＝diag(m1,m2,m3)∈R3×3为3×3对称对角矩阵；Dsat(u)重新表示为：Dsat(u)＝Hu+Dds(u)，满足0＜h0≤Dimi≤1,i＝1,2,3，h0为未知正常数；Ω×表示为：



1.3转动惯性矩阵J满足J＝J0+ΔJ，其中J0和ΔJ分别表示J的标称部分和不确定部分，则式(4)重新写成：



进一步得到：



1.4对式(1)进行微分，得到：



其中ΩT为Ω的转置；为qv的二阶导数；为J0的逆；表示为：




分别为q1,q2,q3的导数；
步骤2，针对外部扰动，转动惯量不确定，执行器饱和和故障的刚...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈强，谢树宗，孙明轩，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33