摘要
本发明属于航空航天飞行器控制领域,涉及一种基于分层架构的高超声速变构型飞行器智能控制设计方法。本发明首先建立高超声速变构型飞行器动力学模型,用于智能控制的准备工作。之后,设计基于LSTM的智能决策算法,构建智能控制的基本框架,能够考虑到高超声速变构型飞行器模型的不确定性以及非线性,通过设计一种智能决策层,根据总体飞行任务、当前飞行状态、约束条件、优化指标来实时决策制导控制回路的指令。进一步,设计HMV智能控制算法,降低变构型引起的模型不确定性以及非线性对于高超飞行控制的影响,同时解决变构型引起的姿态动力学及质心动力学的耦合问题。
技术关键词
深度学习神经网络
飞行器智能控制
智能控制算法
高度控制器
构型
内环
航空航天飞行器控制
扩张状态观测器
RBF神经网络
跟踪器
非线性
高超声速
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