基于多核融合RBF神经网络的高超声速飞行器自适应滑模控制

弹道学报页数： 11 2025-12-15

摘要：针对高超声速飞行器由于模型存在未知复杂非线性函数而引起的控制难题，提出了一种基于多核融合径向基函数神经网络的自适应滑模控制方法。该方法首先构建多核融合径向基神经网络，以精确逼近高超声速飞行器模型中的复杂非线性函数;其次，基于自适应理论，设计了神经网络权值的实时更新策略，从而确保估计的收敛性与精度。在此基础上，将高超声速飞行器控制系统分解为速度和高度两个子系统，对状态变量较多的高... （共11页）

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