王丽, 刘春生

(1.南京航空航天大学 自动化学院, 江苏 南京 210016;2.南京航空航天大学 金城学院, 江苏 南京 211156)

干扰和执行器故障系统的自适应神经网络控制

王丽1,2, 刘春生1

(1.南京航空航天大学 自动化学院, 江苏 南京 210016;2.南京航空航天大学 金城学院, 江苏 南京 211156)

针对一类存在未知外部扰动和执行器故障的过驱飞行器系统的控制问题,提出了一种非线性自适应控制方案。在自适应控制方案中,设计了神经网络补偿算法逼近未知干扰项来消除环境干扰对系统的影响,提高了系统的鲁棒性。同时,控制律的输出作为控制分配器的输入,设计自适应控制分配算法来补偿执行器故障或输入饱和,从而提高了系统的稳定性和操作性,并利用李亚普诺夫稳定理论证明了所设计的控制系统能使误差系统最终一致渐近有界。最后,给出了一个数值仿真算例,验证了控制方法的有效性。

非线性控制; 神经网络; 控制分配; 干扰项

0 引言

为了提高系统可靠性和容错性能,执行器冗余是一种被广泛采用的解决方案。近年来,在飞行器控制领域的高效控制执行器和故障容错方面,已取得较多的研究成果[1-3]。文献[2]提出了一种基于故障补偿控制律的故障容错方法。文献[3]利用最优控制分配方法提高了系统的容错性能。文献[4]提出基于控制分配的在线重构控制器,实现了故障容错。利用控制分配进行故障补偿时,不但保证了系统的容错性能,而且还不改变控制律。另外,实际应用系统常常受到外部干扰的影响,多表现为系统的非线性特性。……