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无人机编队的自适应最优协同容错控制律研究

发布时间:2024-03-30 06:59
  随着科学技术的发展,工程控制系统的规模和复杂性不断增加,出现故障的机率也随之增大。任何类型故障的发生都可能导致整个系统性能下降,甚至影响系统稳定性,造成不可预期的损失。因此,提高控制系统的安全性和可靠性变得尤为重要,容错控制的出现和发展为解决这一问题提供了有效途径。考虑到实际工程系统几乎都是非线性系统,因此研究非线性系统的容错控制问题非常有意义。由于非线性系统本身的复杂性,其控制理论的发展并不完善,针对一般非线性系统的容错控制方法也相应地十分有限,而且多数现有结果主要研究故障系统稳定性问题,在此基础上的系统性能优化问题却很少被考虑。近些年来,基于神经网络近似的非线性系统控制方法受到广泛关注,神经网络学习方法的引入大大推动了非线性系统控制理论的发展。然而,许多现有的非线性系统控制方法主要针对具有特定结构的系统,相应的非线性系统容错控制问题的研究也大都具有这样的限制。本论文基于自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming,ADP)方法,在最优控制以及微分对策理论的框架下,结合容错控制(Fault-tolerant Control,FTC)理论、自适应控制、反演控...

【文章页数】:86 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1.1无人机编队

图1.1无人机编队

图1.1无人机编队图1.2119架无人机“群飞”无人机编队受到越来广泛的关注,渐渐成为无人机任务执行中的另一个重要模式[4]。编同飞行控制的中心任务是能够保持规定的队形并充分发挥单架UAV的性能。而对于单AV来说,飞行控制系统的平稳运行对无人机的飞行性能起着....


图1.2119架无人机“群飞”[4]

图1.2119架无人机“群飞”[4]

图1.1无人机编队图1.2119架无人机“群飞”无人机编队受到越来广泛的关注,渐渐成为无人机任务执行中的另一个重要模式[4]。编同飞行控制的中心任务是能够保持规定的队形并充分发挥单架UAV的性能。而对于单AV来说,飞行控制系统的平稳运行对无人机的飞行性能起着....



本文编号:3941983

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