一种刚性飞行器预定时间自适应神经网络姿态镇定方法

一种刚性飞行器预定时间自适应神经网络姿态镇定方法，建立刚性飞行器系统的运动学和动力学模型，引入迟滞量化器减小量化信号中的抖振，并采用神经网络估计和补偿系统的集总不确定项；基于反演递归思想设计虚拟控制器，并避免了对虚拟控制器求导引起的控制器奇异性问题；在此基础上，设计预定时间自适应神经网络姿态控制器。本发明在存在惯性不确定性、外部干扰以及量化输入的情况下，实现刚性飞行器姿态在预先给定的时间内收敛到原点附近的邻域内，其中最小收敛时间上界可通过调节一个简单参数预先确定。