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申请/专利权人：河北雄安万泽科技有限公司

摘要：本发明涉及脉冲神经网络分配的RLV异形执行机构容错控制方法，包括：获取RLV飞行参数，根据RLV飞行参数，构建RLV六自由度模型，将RLV六自由度模型进行分解，获取姿态动力学模型；对姿态动力学模型进行总扰动估计，获取干扰估计结果，基于干扰估计结果，对姿态动力学模型进行姿态容错控制，确定姿态容错控制中的控制输入参数；建立线性规划的目标函数，获取RCS状态，将RCS状态输入脉冲神经元模型，获取RCS状态的真实离散状态，在气动舵面存在故障的情况下，根据真实离散状态和控制输入参数，弥补所需力矩。本发明能够快速、准确地估计故障并实现RLV的姿态控制，从而确保RLV的安全和稳定。

主权项：1.脉冲神经网络分配的RLV异形执行机构容错控制方法，其特征在于，包括：建立含有未知非线性动态、气动参数不确定、执行机构故障及外部干扰的RLV六自由度模型，将所述RLV六自由度模型进行分解，获取姿态动力学模型；对所述姿态动力学模型进行总扰动估计，获取干扰估计结果，基于所述干扰估计结果，对所述姿态动力学模型进行姿态容错控制，确定姿态容错控制中的控制输入参数；获取所述干扰估计结果的方法为： 其中，为的导数，表示状态量的估计变量，表示未知非线性动态和多源干扰的估计变量；和表示中间变量，为符号函数，为中间变量，为的导数，为观测器设计参数，为多源干扰的导数上界，为观测器设计参数；对所述姿态动力学模型进行姿态容错控制的方法为： 其中，为系统状态，为待设计参数，为设计的滑模面，为待设计参数，为待设计参数，为符号函数，为的导数，为待设计参数，为待设计参数，为待设计参数，为反余切函数，为待设计参数；建立线性规划的目标函数，获取RCS状态，将所述RCS状态输入脉冲神经元模型，获取RCS状态的真实离散状态，在气动舵面存在故障的情况下，根据所述真实离散状态和所述控制输入参数，弥补所需力矩；建立线性规划的目标函数包括：获取与RCS有关的力矩误差，将减少所述力矩误差，并降低RCS的开启次数作为目标，建立线性规划的目标函数： 其中，为设计的代价函数，为权值矩阵，为分配给RCS的力矩指令与实际输出力矩的差值，为系统状态,为约束条件；获取与RCS有关的力矩误差的方法为： 其中，为分配给RCS的力矩指令，为RCS实际输出的力矩，。

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