一种基于神经网络观测器非线性全局滑模无模型控制方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络观测器非线性全局滑模无模型控制方法，包括，根据能量守恒定律，建立高超声速飞行器气动热地面模拟系统数学模型及无模型控制的超局部模型；利用三次b样条基函数构建径向三次b样条基自适应神经网络，对所述高超声速飞行器气动热地面模拟系统未知扰动进行预测；基于非线性全局滑模面削弱趋近状态下的高频切换抖振；根据滑模可达性条件建立非线性等效控制率、非线性趋近率，得到非线性全局滑模控制率。本发明保证了系统初始状态就处于滑动模态，系统在响应全过程中减小了抖动和稳态误差，同时在滑模面上引入跟踪误差的一次项，加快了系统在滑动模态上的线性反馈增益和收敛速度，改善了动态性能。