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一种基于神经网络估计的刚性飞行器固定时间姿态镇定方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2024-07-18 08:54:09
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2024-07-18 08:54:09
一种基于神经网络估计的刚性飞行器固定时间姿态镇定方法，针对具有集中不确定性的刚性飞行器姿态镇定问题，设计了固定时间滑模面，保证了状态的固定时间收敛；引入神经网络逼近总不确定的函数，设计了神经网络固定时间控制器。本发明在外界干扰和转动惯量不确定的因素下，实现飞行器系统状态的固定时间一致最终有界的控制
为了克服现有的刚性飞行器姿态控制系统存在的未知非线性问题，本发明提供一种基于神经网络估计的刚性飞行器固定时间姿态镇定方法，并且在系统存在外部干扰和转动惯量不确定的情况下，实现系统状态的固定时间一致最终有界的控制方法。
基于神经网络估计的刚性飞行器固定时间姿态镇定方法一种有前途的应用是在自主飞行系统中，特别是在室内或受限环境中。在这种情况下，飞行器经常需要执行高度复杂的姿态调整任务，以避开障碍物或与目标进行精确对准，而使用基于模型的控制方法可能不够准确和可靠。
因此，基于神经网络估计的姿态镇定方法可以提供更好的姿态跟踪性能和在非线性和高度动态环境下的适应性。这些方法可以与其他自主飞行系统技术（例如，基于视觉的感知和导航）结合使用，以实现完全自主的室内或受限环境中的飞行。
此外，基于神经网络估计的姿态镇定方法还可以用于开发高精度姿态控制系统，例如，在航空航天工程、卫星控制、机器人技术和医疗设备等领域。在这些应用中，准确的姿态跟踪和控制对于实现任务成功和系统稳定至关重要。
因此，基于神经网络估计的刚性飞行器固定时间姿态镇定方法是一种非常有前途的技术，具有广泛的应用前景。
浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。
本发明在外界干扰和转动惯量不确定的因素下，运用基于神经网络估计的刚性飞行器固定时间姿态镇定方法，实现系统稳定控制，保证系统状态实现固定时间一致最终有界。本发明的技术构思为：针对含外部干扰和转动惯量不确定的刚性飞行器系统，利用滑模控制方法，再结合神经网络，设计了神经网络固定时间控制器。固定时间滑模面的设计保证系统状态的固定时间收敛。本发明在系统存在外界干扰和转动惯量不确定的情况下，实现系统状态的固定时间一致最终有界的控制方法。
本发明的有益效果为：在系统存在外界干扰和转动惯量不确定的情况下，实现系统状态的固定时间一致最终有界，并且收敛时间与系统的初始状态无关。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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