王建敏，　董小萌，　吴云洁

(1.北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院，北京 100191; 2.中国科学院空间应用工程与技术中心，北京 100094;3.中国空间技术研究院 钱学森空间技术实验室，北京 100094; 4.北京航空航天大学 虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京 100191)



高超声速飞行器RBF神经网络滑模变结构控制

王建敏1,2，董小萌3，吴云洁1,4

(1.北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院，北京 100191; 2.中国科学院空间应用工程与技术中心，北京 100094;3.中国空间技术研究院 钱学森空间技术实验室，北京 100094; 4.北京航空航天大学 虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京 100191)

摘要:针对高超声速飞行器高度非线性及强耦合的特点，提出了一种基于RBF神经网络调参的滑模变结构控制器。滑模变结构控制器能够使高超声速飞行器稳定飞行，但在系统状态到达滑模面后会产生剧烈的抖振现象，不利于工程应用。RBF神经网络在一定条件下可以任意精度逼近非线性函数，且具有较强的自学习、自适应和自组织能力。将RBF神经网络与滑模变结构控制相结合，一定程度上能够消除滑模控制的抖振问题。在高超声速飞行器的巡航状态下，分别加入高度阶跃指令和速度阶跃指令进行了仿真。仿真结果表明，所设计的RBF神经网络滑模变结构控制器使高超声速飞行器在保证快速性、鲁棒性和抗干扰性的同时，克服了执行机构的抖振问题。

关键词:高超声速飞行器；RBF神经网络；滑模变结构；控制；抖振

0引言