动态模糊神经网络驱动的反应喷气飞机鲁棒控制策略

本研究论文探讨了一种针对带有反应喷气器的非线性飞机的鲁棒控制策略，该策略结合了动态逆技术和模糊神经网络（FNN）。首先，文章介绍了带有反应喷气器的飞机动力模型的基本原理，这种模型在飞行控制中考虑了飞机复杂的运动特性，包括推进力的非线性效应。 动态逆控制是一种先进的控制技术，它通过反向工程来设计控制器，使系统的行为与期望的数学模型相匹配。在本文中，作者利用动态逆解决了飞机非线性动力学带来的控制难题，使得即使在存在系统非线性和不确定性的情况下，也能保持控制器的有效性。 模糊神经网络作为一种人工智能工具，被引入到控制方案中，用于处理模型不确定性。通过在线学习，FNN能够实时捕捉和适应环境变化，消除或减小由于物理参数、空气动力学效应等引起的模型不精确性。学习过程是基于一个简单但有效的权重更新规则，这有助于快速收敛并保持控制系统的稳定性。 为了确保系统的稳定性和性能，文中还讨论了Lyapunov稳定性理论的应用，这是一种常用的数学工具，用于证明控制系统在面对外部扰动时能够保持长期稳定。通过结合动态逆和FNN的优势，研究人员实现了对飞机反应喷气器驱动下的复杂动态行为的有效控制，从而提高了飞行的精确度和鲁棒性。 这项研究为实际飞行器控制提供了一种创新方法，通过动态逆与FNN的集成，可以有效应对非线性、不确定性以及多源控制输入的问题，对于提升航空领域的自主控制能力具有重要意义。