基于自适应神经网络的预设性能安全着舰控制方法

刘明; 陈超; 王伟; 王雨辰; 林德福

doi:10.12382/bgxb.2026.0232

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基于自适应神经网络的预设性能安全着舰控制方法

更新时间：2026-09-02

- 基于自适应神经网络的预设性能安全着舰控制方法
- Prescribed Performance Safe Landing Control Method Based on Adaptive Neural Networks
- 兵工学报 2026年页码：1-13
- 作者机构：
  
  1.北京理工大学空天科学与技术学院，北京 100081
  2.西北工业集团有限公司，陕西西安 710043
  3.北京理工大学先进结构技术研究院，北京 100081
- 作者简介：
  
  邮箱：邮箱：wycc@bit.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(52272358);中国博士后科学基金项目(2026M794641)
- DOI：10.12382/bgxb.2026.0232
  中图分类号： V249.1
- CSTR：XXXXX.XX.XXX.2026.0232
- 收稿：2026-03-11，
  
  修回：2026-04-21，
  
  录用：2026-05-14，
- 稿件说明：
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刘明, 陈超, 王伟, 等. 基于自适应神经网络的预设性能安全着舰控制方法[J/OL]. 兵工学报, 2026,1-13.

LIU Ming, CHEN Chao, WANG Wei, et al. Prescribed Performance Safe Landing Control Method Based on Adaptive Neural Networks[J/OL]. ACTA ARMAMENTARII, 2026, 1-13.
刘明, 陈超, 王伟, 等. 基于自适应神经网络的预设性能安全着舰控制方法[J/OL]. 兵工学报, 2026,1-13. DOI： 10.12382/bgxb.2026.0232. CSTR： XXXXX.XX.XXX.2026.0232.

LIU Ming, CHEN Chao, WANG Wei, et al. Prescribed Performance Safe Landing Control Method Based on Adaptive Neural Networks[J/OL]. ACTA ARMAMENTARII, 2026, 1-13. DOI： 10.12382/bgxb.2026.0232. CSTR： XXXXX.XX.XXX.2026.0232.

摘要

针对复杂海况条件下无人飞行器自主着舰问题，考虑外部扰动、模型不确定性和相对位置约束，提出一种基于自适应神经网络的预设性能安全着舰控制方法。为保证降落安全，避免在降落过程中发生碰撞，提出一种预设性能控制策略对飞行器与舰船的相对位置进行约束。针对传统预设性能控制的脆弱性问题，引入自调节机制对预设性能边界进行调整，从而保证控制的可行性。为实现快速降落，基于反步控制框架提出一种固定时间控制方法，采用径向基函数神经网络对外部扰动和模型不确定性进行逼近，保证飞行器快速、精确地完成降落。通过Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的固定时间收敛特性。仿真结果表明，所提出的着舰控制方法能够实现快速、精确的舰载降落，并在降落过程中保持飞行器与舰船的相对位置约束。

Abstract

This paper proposes an adaptive neural network-based prescribed performance safe landing control method for the autonomous ship landing problem of unmanned aerial vehicles （UAVs） under complex sea conditions， considering the external disturbances， model uncertainties and relative position constraints. To ensure the safe landing while preventing the potential collisions during descent， a prescribed performance control （PPC） strategy is developed to constrain the relative position between the UAV and the ship. To overcome the fragile problem of conventional PPC， an adaptive regulation mechanism is introduced to adjust the prescribed performance boundaries and ensure the feasibility of landing control. A fixed-time control method based on backstepping control framework is developed to achieve fast landing. In the fixed-time control method， a radial basis function neural network is employed to approximate the external disturbances and the model uncertainties. The proposed method guarantees the fast and accurate landing of UAVs. The fixed-time convergence of the closed-loop system is proven by Lyapunov stability theory. Simulated results demonstrate that the proposed landing control method enables the rapid and precise ship landing of UAV while maintaining the constraint of relative position between UAV and ship throughout the landing process.

关键词

Keywords

references

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