Resumen

Este documento presenta un esquema de control de actitud combinado con programación dinámica adaptativa (ADP) para vehículos de reentrada con alta no linealidad y perturbaciones. En primer lugar, la dinámica de actitud no lineal se divide en bucles internos y externos de acuerdo con la separación de escalas de tiempo y el principio de control en cascada, y se emplea un método general de control de modo deslizante para construir los controladores principales para los bucles dobles. Considerando la insuficiencia de los controladores principales en el manejo de la no linealidad y las perturbaciones repentinas, se introduce una estructura de ADP en el bucle de actitud externo como auxiliar. Y la estructura de ADP utiliza estimadores de redes neuronales para minimizar la función de costo y generar señales óptimas a través del aprendizaje en línea, para así compensar la falta de velocidad y precisión de adaptabilidad de los controladores principales. Luego, la estabilidad se analiza mediante el método de Lyapunov, y se deriva la estrategia de selección de pará

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Esquema de control; Programación dinámica adaptativa; Vehículos de reentrada; No linealidad; Perturbaciones; Red neuronal
• Keywords:Control scheme; Adaptive dynamic programming; Reentry vehicles; Nonlinearity; Disturbances; Neural network