基于神经网络观测器的飞行器姿态鲁棒反演容错控制方法

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技术领域	近空间飞行器技术领域
成果用途	基于神经网络观测器的飞行器姿态鲁棒反演容错控制方法
要解决的技术问题	传统的近地飞行器的鲁棒容错控制方法存在的设置漏报和误报都很低 FDI 单元繁琐，目前没有将指令滤波反演控制推广至容错控制领域。
达到的有益效果	实现鲁棒容错控制；绕开了 FDI需要鲁棒性和敏感性这一难题，实现鲁棒容错控制，最后将所设计的方法分别应用于操纵面故障情况的近空间飞行器姿态稳定控制和跟踪控制中，实现了飞行姿态鲁棒容错控制，并达到了良好的控制性能和效果。
关键技术方案	该基于神经网络观测器的飞行器姿态鲁棒反演容错控制方法包括 : 首先给出近空间飞行器 X-33 的姿态动态方程，建立了操纵面故障模型；根据姿态角速率回路的操纵面故障模型设计了自适应神经网络观测器，并联立姿态角回路和所设计的观测器动态方程；采用指令滤波反演方法设计角度环控制器和角速度环控制器。进一步，近空间飞行器 X-33 的姿态动态方程，建立了操纵面故障模型的方法如下：步骤一，根据近空间飞行器 X-33 气动构型，考虑具体的飞行环境，选择合适的坐标轴系，得到简化的可用于控制系统设计的姿态模型，然后将计算得到的容错控制律在原始模型上进行仿真，检验容错控制系统的合理性和有效性；
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