基于神经网络的拖靶高度自抗扰控制研究

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1、２０１４୍８ᄅ宇航计测技术Ａｕｇ．，２０１４３４ज４௹ＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃＭｅｔｒｏｌｏｇｙａｎｄＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔＶｏｌ．３４，Ｎｏ．４文章编号：１０００－７２０２（２０１４）０４－００５３－０４中图分类号：Ｖ２４９．１２文献标识码：Ａ基于神经网络的拖靶高度自抗扰控制研究李双明（中国人民解放军９２４１９部队，辽宁１２５１０６）摘要ູਔࢳथࡹ৫຀ϛඔ࿐ଆ྘଴ၛࠣۚϛ຀઎ຩࣜപႿࠎਔԛิ，ཙ႕ҵ༂ਈҩۚሱॆಠ॥ᇅྐۚބྐ෎ࡆཟԼၛ。ཙ႕Ӯᄯᇅ॥ྛ٦ؓಒሙ҂྘ଆਔࢆᇅ॥ಠॆሱ。مٚቔູപࣜຩ઎ൻೆྐۚਔ

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3、ｔａｂｌｉｓｈｔｈｅｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｏｆｔｏｗｔａｒｇｅｔａｎｄｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｈｅｉｇｈｔｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｅｒｒｏｒ，ａｃｔｉｖｅｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓｒｅｊｅｃｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔ-ｗｏｒｋｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌｍｏｄｅｌｉｎａｃｃｕｒａｃｙｔｏｔｈｅｆｌｉｇｈｔｉｓｒｅｄｕｃｅｄｂｙｄｅｓｉｇｎｏｆａｃｔｉｖｅｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓｒｅｊｅｃｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌ．Ｗｉｔｈｈｅｉｇ

4、ｈｔａｎｄｖｅｒｔｉｃａｌａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎａｓｔｈｅｉｎｐｕｔｓｉｇｎａｌｓｔｏｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｆｏｒｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｒｅｊｅｃｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｆａｃｔｏｒｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｓｇｏｔ，ｗｈｉｃｈｄｅｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｈｅｉｇｈｔｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｅｒｒｏｒ，ａｎｄｍａｋｅｓｔｈｅｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎｏｆｃｏｎｔｒｏｌｌｏｒｂｅｃｏｒｒｅｃｔｅｄｉｎｒｅａｌｔｉｍｅ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｓｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈ

5、ｏｄｍａｋｅｓｔｈｅｆｌｉｇｈｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｔｏｗｔａｒｇｅｔｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｓｔｒａｉｎｓｔｈｅｅｘｔｅｒｎａｌｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ，ａｎｄａｃｃｏｍｐｌｉｓｈｅｓｇｏａｌｏｆａｃｏｎｓｔａｎｔｈｉｇｈｆｌｙｉｎｇ．KeywordsＴｏｗｔａｒｇｅｔＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋＡｃｔｉｖｅｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓｒｅｊｅｃｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ1引言؟ູॢ੺ݚ٦ྛ，ສສ൳ݚশ、గੀߌ࣢႕ཙ，ղ҂ޚۚ٦ྛଢ，മᇀᄯӮ຀ϛሖݚ。ଢభ，຀ϛ҂๝Ⴟ၂Ϯ

6、ۚϛ຀ؓང໓؟ྸႵၘ຀ौ၇ྶсദሱః，ఖྛ٦॥ᇅᅚषਔ࿹࣮。໓ངࠏఠႄ෎ࡆݖ๙，ൔٚᇅ॥ＤＰࠣ྘ଆ߄ྟཌႨҐ］１［ၛ෮，ѓଢྛ٦ູۚקޚקഡၛ，ྛ٦ྐۚϛ຀ѯੲҀ޺ྐۚ׈ཌ໭ބնۚྛ٦ႿႮ。ඌ࠯࡯ܱ๤༢ϛ຀൞ᇅ॥ۚҩਈ收稿日期：２０１３－１１－２８，修回日期：２０１４－０３－０１作者简介：৙චૼ（１９８６－），ଳ，ᇹ৘۽ӱഽ，ᇶေ࿹࣮ٚཟ：ᇅა॥ᇅ。·５４·宇航计测技术２０１４୍ᆴ，ཌྷбֆ၂ҩਈ྘൞྘ଆۚϛ຀༂ਈҩۚ༯ঃ౦ᇕᆃ，مٚࢨ༢๤，ఃሱॆಠҵ߶ࢆ，֌ႮႿඔ࿐ଆ྘҂ሙಒྟބ॥ᇅمෘఖᇅ॥مٚೂ༯ॆಠି৯，൐॥ᇅ׮෿௖

7、ᇉࠣ໗קࣚഈթfh＝fhan（v１－v０，v２，r０，h）ᄝ҂ቀ。໓ང［２］ҐႨਔሱॆಠ॥ᇅ（ＡｃｔｉｖｅＤｉｓ-v１＝v１＋hv２ｔｕｒｂａｎｃｅＲｅｊｅｃｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌ）مٚ，෱ቋնႪ൞҂v２＝v２＋hfh၇ঠࡹ৫ଆ྘，ିܔሱ׮࡟ҩ༢๤ଆ྘ބຓಠe＝z１－yൌൈቔႨ۳ჍҀӊ，ಖطᆃᇕٚم҂ିࢳथۚҩਈ༂ҵၛࠣሱॆಠ॥ᇅఖҀӊҕඔ༂ҵ႕ཙ。Ֆfe＝fal（e，０．５，h），fe１＝fal（e，０．２５，h）ၛഈਆԛ，ิԛਔࠎႿപࣜຩ઎຀ϛሱॆಠz１＝z１＋h（z２－β０１e）（２）॥ᇅ۷ۚྛ٦൐，مٚࡆࣚሙ。z２

8、＝z２＋h（z３－β０２fe＋b０δz）z３＝z３＋h（－β０３fe１）2拖靶的非线性模型e１＝v１－z１，e２＝v２－z２u０＝－fhan（e１，ce２，r，h１）຀ϛᄝ٦ྛݖӱᇏ，࿊౼ሑ෿эਈx１＝H，x２＝δz＝（u０－z３）／b０Vyd，ఃᇏHູ٦ྛۚ，Vydູശࢆ෎，ᄵ٤ཌྟൈ［２］ൔᇏ：v０