[发明专利]运载火箭姿态系统自适应径向基神经网络控制方法

说明书

本发明提供一种运载火箭姿态系统自适应径向基神经网络控制方法，所述方法包括步骤一：建立运载火箭姿态控制系统动力学模型；步骤二：建立运载火箭故障下姿态控制系统动力学模型，在建立步骤一所述模型的基础上考虑执行器故障建立故障下姿态控制系统动力学模型；步骤三：设计非奇异终端滑模面，通过设计终端滑模控制律使得姿态跟踪误差在有限时间内收敛到零；步骤四：设计径向基神经网络逼近未知系统参数，增加自适应控制项，用来补偿扰动和近似过程中误差，从而使得姿态跟踪误差在有限时间内收敛到零。本发明考虑了干扰、执行器故障和模型不确定因素的影响，设计控制率使得运载火箭姿态跟踪系统误差在有限时间内收敛到零。

技术领域

本发明属于飞行控制系统领域，具体涉及到一种运载火箭姿态系统自适应径向基神经网络控制方法。

背景技术

运载火箭作为太空探索的重要工具，成为许多国家研究重点，例如美国NASA的Ares 系列和中国长征系列运载火箭等。运载火箭承担载人飞船等任务，发射任务一旦失败，不仅会带来巨大的经济损失，还会影响整个国家的军事和外交等。因此为了保证飞行安全，稳健而可靠的飞行控制系统必不可少。

传统飞行控制方法采用增益调度和比例积分微分控制器，而运载火箭气动环境复杂，干扰和不确定性大，采用传统飞行控制方法对其飞行过程进行高精度控制存在一定的难度。为解决上述问题，许多学者提出了先进控制理论，如滑模控制、自适应神经网络控制和非参数自适应控制等方法。其中，非奇异终端滑模控制方法具有对参数不确定性、对外部干扰不敏感和容错能力强等优点，但是也有缺点。首先，非奇异终端滑模控制方法需要获得系统的精确数学模型和物理参数，降低了某些控制应用能力。其次，非奇异终端滑模控制方法具有内在的大控制抖振现象问题，由不连续的大开关增益引起的切换控制项，这对于运载火箭执行机构具有不利的影响。此外，滑模控制方法的另一个问题是控制律中的开关控制增益要求扰动上限的先验知识。

基于此，本发明在上述非奇异终端滑模控制律基础上，提出了基于非奇异终端滑模的自适应神经网络控制器，主要优势为：(1)无需得知系统准确模型，对系统建模精确性要求较低。(2)针对非奇异终端滑模控制中的抖振现象，提出的方法消除抖振影响。

发明内容

本发明的目的是为了解决运载火箭外部干扰、执行器故障、系统模型未知情况下的姿态控制问题。

本发明采用的技术方案为：

本发明提供一种基于径向基神经网络的运载火箭姿态系统容错控制方法，所述方法包括：

步骤一：建立运载火箭姿态控制系统动力学模型；

步骤二：建立运载火箭故障下姿态控制系统动力学模型，在建立步骤一所述运载火箭姿态控制系统模型的基础上考虑执行器故障建立故障下姿态控制系统动力学模型，并计算姿态角的跟踪误差得到二阶运载火箭姿态跟踪系统；

步骤三：设计非奇异终端滑膜面，通过设计终端滑模控制律使得姿态跟踪误差在有限时间内收敛到零；

步骤四：基于自适应径向基神经网络，在运载火箭转动惯量未知，则终端滑模控制律设计不适用的情况下，利用径向基神经网络逼近未知系统参数，增加自适应控制项，用来补偿扰动和近似过程中误差，从而使得姿态跟踪误差在有限时间内收敛到零。

本发明的优点在于：

(1)直接针对运载火箭非线性姿态动力学模型进行控制律设计，无需对模型进行线性化

处理。

(2)在控制律设计中不仅考虑未知外部干扰和执行器故障，还考虑系统模型未知的情况。

(3)将应用于单输入单输出的自适应径向基神经网络滑模非线性控制律扩展到多输入多输出系统。

附图说明

图1为运载火箭发动机布局尾视图；