高超音速飞行器的自适应反推控制与执行器故障补偿
105 浏览量
更新于2024-08-27
收藏 729KB PDF 举报
"这篇文章主要探讨了在高超声速飞行器的纵向运动控制中,如何应对参数不确定性及执行器故障的问题。研究者提出了一种自适应反步容错控制策略,特别针对具有冗余电梯的高超音速车辆。他们采用动态表面控制技术来简化虚拟控制输入导数的计算,通过引入一阶滤波器来降低复杂性。"
在自适应反步设计过程中,设计了一个适应控制器结构,并建立了与执行器故障相匹配的条件。适应法则被用来更新参数估计值,以确保自适应控制器能够应对不确定性和故障情况。这种补偿方案旨在对带有执行器故障的冗余电梯系统进行有效补偿,以保证飞行器的稳定性和控制性能。
文章的分析和仿真结果展示了所提方法的有效性,证实了在存在参数不确定性以及执行器故障的情况下,该自适应反步控制策略能成功地实现对飞行器高度和速度的精确控制。在线发表的论文链接提供了更深入的研究细节,包括如何通过自适应故障补偿来增强系统的鲁棒性和控制性能。
"Adaptive backstepping control for a hypersonic vehicle with uncertain parameters and actuator faults" 是一篇探讨高超声速飞行器控制领域的技术论文,它介绍了一种创新的控制策略,旨在克服参数不确定性及执行器故障带来的挑战。通过自适应反步控制和动态表面控制技术的结合,该方法为冗余电梯系统提供了一种有效的故障容忍解决方案,确保了高超声速车辆在复杂环境下的飞行稳定性。这篇论文的发布为相关领域的工程师和研究人员提供了有价值的理论依据和技术参考。
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
2021-09-26 上传
2021-03-03 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38604916
- 粉丝: 6
- 资源: 891
最新资源
- Elasticsearch核心改进:实现Translog与索引线程分离
- 分享个人Vim与Git配置文件管理经验
- 文本动画新体验:textillate插件功能介绍
- Python图像处理库Pillow 2.5.2版本发布
- DeepClassifier:简化文本分类任务的深度学习库
- Java领域恩舒技术深度解析
- 渲染jquery-mentions的markdown-it-jquery-mention插件
- CompbuildREDUX:探索Minecraft的现实主义纹理包
- Nest框架的入门教程与部署指南
- Slack黑暗主题脚本教程:简易安装指南
- JavaScript开发进阶:探索develop-it-master项目
- SafeStbImageSharp:提升安全性与代码重构的图像处理库
- Python图像处理库Pillow 2.5.0版本发布
- mytest仓库功能测试与HTML实践
- MATLAB与Python对比分析——cw-09-jareod源代码探究
- KeyGenerator工具:自动化部署节点密钥生成