带攻角约束的高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题，提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先，将飞行器模型化为严反馈形式，以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅，并保证限幅信号的可导性，限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰，设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明，本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。     

高超声速飞行器新型预设性能控制器设计

针对强不确定、多约束条件下高超声速飞行器的控制性能问题, 提出一种新型、同时保证高超声速飞行器瞬态响应和稳态性能的鲁棒预设性能控制器设计方法。首先, 设计一种新型、时变、对数型障碍Lyapunov函数, 结合动态面法, 在保证高超声速飞行器高度和速度子系统稳态跟踪误差精度的同时, 还能确保其收敛速度、超调量等瞬态响应性能；与传统的预设性能方法相比, 该方法无需误差转化, 降低了设计的复杂度。然后, 针对模型和外部扰动不确定问题, 设计了自适应、非线性干扰观测器对不确定的上界进行估计并引入控制律。此外, 还引入辅助误差子系统, 降低高超声速飞行器执行机构饱和对闭环系统的影响。最后, 通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统所有状态均有界。仿真结果验校了本文控制器设计的有效性。     

近空间高超声速飞行器输入饱和抑制模糊自适应控制

针对近空间高超声速飞行器三通道姿态跟踪控制问题，提出了一种基于输入饱和抑制的非线性模糊自适应滑模控制器。考虑到飞行器模型具有严格反馈形式的特点，以反步法为基础，结合非奇异快速Terminal滑模方法设计控制器。设计了模糊系统估计模型中的干扰项，并通过自适应鲁棒项补偿估计误差，引入非线性增益函数提高控制系统的饱和抑制能力，并基于Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。最后，通过仿真对比实验验证方法的有效性。仿真结果表明，所设计的控制器能够保证飞行控制系统在存在模型参数不确定性的情况下具有良好的姿态跟踪性能和输入饱和抑制能力。     

带有攻角约束的吸气式高超声速飞行器反步法控制

吸气式高超声速飞行器机动时攻角需要被约束在一定范围内以满足超燃冲压发动机的正常工作条件。针对飞行器攻角约束控制问题,使用反步法和扩展状态观测器设计了带有攻角约束能力的航迹倾角鲁棒跟踪控制器。在反步法控制器的基础上,通过构建控制模型同阶的补偿系统来限制攻角响应的幅值。当攻角超出限制边界阈值时,补偿系统以攻角和阈值的差为输入产生补偿信号。补偿信号对反步法控制器中每一步控制信号进行修正达到限制飞行器攻角幅值的目的。控制系统中还引入了扰动观测器对模型的不确定项进行估计和补偿,以提高控制系统的鲁棒性能。稳定性分析证明了这种控制器设计方法满足Lyapunov稳定性。数值仿真结果表明,该方法在具有良好的攻角约束作用和鲁棒性能。     

基于观测器的高超声速飞行器模糊自适应控制

针对高超声速飞行器输出跟踪问题,提出了一种基于观测器的分层模糊自适应鲁棒控制器的设计方法。本文设计了一种基于分层模糊系统的间接自适应控制器,减少在线辨识参数的数量;同时设计非线性干扰观测器(NDO)对系统复合干扰进行估计补偿;最后引入鲁棒补偿控制项,克服传统非线性干扰观测器的限制条件,并利用Lyapunov理论证明了整个系统的稳定性。仿真结果表明,该方法不仅能够保证高超声速飞行器具有良好跟踪性能,而且具有很强的鲁棒性。     

高超声速飞行器输入受限自适应反演控制研究

针对输入受限和参数不确定时的高超声速飞行器控制问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络补偿的自适应反演控制方法。建立了飞行器纵向运动模型,分析了由控制系统执行机构、弹性振动和避免发动机燃烧室热雍塞导致的燃料-空气比和升降舵偏角受限,通过设计辅助系统以保证受限时闭环系统的稳定性。分别采用动态逆和反演方法设计速度与高度子系统控制器,利用RBF神经网络逼近控制律的饱和特性,设计了一种非线性干扰观测器对模型不确定参数进行自适应估计,并在控制律中引入不依赖扰动上界的鲁棒项,对未观测的扰动部分进行自适应补偿,以保证控制律的强鲁棒性。引入跟踪微分器估计虚拟控制量的导数,解决了传统反演控制中"微分膨胀"问题。Lyapunov函数分析证明了闭环系统所有信号最终一致有界,闭环系统稳定。仿真结果表明:所提的控制策略能有效处理控制输入饱和问题,在受限情况下实现速度和高度对参考输入的高精度稳定跟踪,并对模型不确定性具较强的鲁棒性。     

高超声速飞行器动态神经网络反推自适应控制

针对高超声速飞行器纵向模型的高度非线性特点,在考虑模型不确定性的情况下,提出了高超声速飞行器动态神经网络调节函数反推自适应控制方法.对给定的速度指令,引入积分型Lyapunov函数设计跟踪控制器,取消了控制增益一阶导数上界的限制,且避免了控制器的奇异性;对给定的高度指令,引入调节函数技术,设计了反推控制器,避免了将模型化为严反馈形式;采用动态神经网络对未知系统动态进行自适应在线逼近.根据Lyapunov理论证明了设计的控制律保证了闭环系统的稳定性与指令跟踪的精确性.仿真结果验证了该方法的可行性及有效性.     

高超声速飞行器的神经网络PID控制

高超声速飞行器是一种强耦合性、存在不确定性和高度非线性的复杂控制系统,在其应用神经网络PID控制方法进行纵向通道的姿态控制时,将控制系统分为快慢内外环,基于神经网络控制理论,针对高超声速飞行器的动力学模型和运动学模型设计单神经元PID控制律和PID神经网络控制律,推导了权值调整的学习算法。仿真结果表明,高超声速飞行器的神经网络PID控制系统能够有效抑制气动参数变化的影响,较好地跟踪期望攻角,有较强的鲁棒性。     

考虑特征模型的高超声速飞行器全通道自适应控制

针对高超声速飞行器具有强非线性、高不确定性及强耦合等特点,提出一种基于反馈线性化控制与特征模型自适应控制相结合的姿态控制律设计方法,解决姿态控制系统的非线性耦合与不确定性,保证飞行器控制系统稳定。首先,建立高超声速飞行器全通道非线性耦合的动力学模型。其次,利用反馈线性化控制方法将全通道非线性耦合系统解耦成近似线性系统,并对线性解耦系统设计输出反馈控制律;而对于反馈线性化控制依赖于系统的精确数学模型,并对建模误差和外部干扰敏感的问题,设计基于误差特征模型的自适应控制律,提高系统的适应性;针对原动力学模型,证明闭环控制系统是有界稳定的。最后,通过数学仿真校验了控制律设计的正确性与有效性,仿真结果表明设计的姿态控制系统可以很好地跟踪指令,具有较强的鲁棒稳定性。     

考虑状态约束的弹性高超声速飞行器自适应饱和容错控制

针对弹性高超声速飞行器跟踪控制问题进行研究，主要考虑状态约束、输入饱和、执行器故障等约束条件。首先，将弹性模态、外界干扰和模型参数不确定性归结为一类带有未知上界的系统干扰。其次，根据被动容错思想，针对速度和高度子系统分别设计抗饱和自适应容错控制器，通过引入双曲正切函数和新型屏障李雅普诺夫函数分别处理了输入饱和与状态约束问题。最后，闭环系统的最终一致有界性采用李雅普诺夫方法证明，并通过仿真验证了所提定理的正确性。     

一种基于自适应变结构的高超滑翔飞行器控制方法研究

针对高超声速滑翔飞行器的不确定性及强非线性耦合特性,研究了一种自适应变结构姿态控制设计方法。首先建立了高超声速飞行器在滚转通道快速将最大升力面滚转到制导机动方向时姿态控制系统的非线性数学模型,然后将结构干扰力矩、非线性耦合和气动参数摄动等不确定的输入因素视为一类有界干扰,提出了一种自适应变结构控制方法,该法在保证系统闭环稳定的前提下,在线对不确定因素的界进行估计,从而对系统中的不确定因素进行补偿,并选择适当的趋近律,通过符号函数连续化方法来解决由于变结构控制带来的抖振问题,最后进行仿真验证。仿真结果表明该方法具有良好的解耦控制效果,与传统方法相比可有效提高控制系统的控制性能和鲁棒性。     

高超声速飞行器再入段LQR自抗扰控制方法设计

针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点，提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先，建立高超声速飞行器再入段线性化模型，并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后，结合自抗扰控制技术，设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿，大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后，将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真，仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令，并且对系统不确定性具有强鲁棒性。     

高超声速飞行器鲁棒自适应控制律设计

针对具有强耦合特性与模型不确定性特点的高超声速飞行器控制问题,提出了一种新的鲁棒自适应控制律设计方法。首先,结合高超声速飞行器数学模型,在引入参考模型的基础上,建立了一种具有非匹配特性的耦合控制模型。然后,基于该非线性模型,结合Riccati方程,通过动态调节参数的方法,得到了一种鲁棒自适应控制律。最后,对该控制算法的有效性进行了仿真验证。仿真结果表明：此算法在气动参数摄动与干扰同时存在的情形下,可以满足高超声速飞行器的稳定飞行要求。     

弹性高超声速飞行器建模及精细姿态控制

为保证超燃冲压发动机的良好进气,需要对高超声速飞行器进行精细姿态控制,但弹性振动问题极大影响其精细姿态控制精度。以高超声速飞行器的纵向通道为例,分析弹性振动问题对飞行控制系统的影响,建立面向控制的弹性高超声速飞行器数学模型,考虑气动参数和模态参数的大范围摄动,采用主动控制策略,基于鲁棒H∞理论和LQR理论设计精细姿态控制系统。大量仿真表明：在考虑测量噪声、舵机非线性、参数大范围摄动的情况下,控制系统能够很好地跟踪刚体攻角,抑制弹性攻角,并保证进气口当地攻角±0.4度的控制精度,满足高超声速飞行器精细姿态控制的要求。     

吸气式高超声速巡航飞行器飞行攻角的模型参考自适应滑模控制

针对吸气式高超声速巡航飞行器发动机进气道关闭、进气道打开、发动机点火工作3个状态下俯仰通道气动系数和配平舵偏角变化大的特点,设计了一种基于参考模型的自适应滑模攻角控制律.在滑模控制中引入了自适应参数调节律来逼近不确定的模型参数变化和外界干扰,有效地改善了飞行器俯仰通道的动态和稳态性能,同时对于气动系数和配平舵偏角的变化...     

含扩张状态观测器的高超声速飞行器动态面姿态控制

针对高超声速飞行器复杂非线性、高不确定性和强通道耦合等特点,提出了一种飞行器姿态控制的非线性设计方法。根据高超声速飞行器无动力飞行的姿态运动方程组,给出一个可面向姿态控制的非线性设计模型。针对一类非线性系统,提出了一种基于扩张状态观测器（ESO）的动态逆设计方法,并通过动态面控制理论,将其应用于高超声速飞行器的三通道姿态控制中。仿真结果表明,相比基于传统动态逆的动态面控制方案,本文所提出的控制方案可以保证飞行器快速、精确地跟踪角位置指令,并且具备针对系统不确定性的强鲁棒性能。     

高超声速飞行器的抗饱和切换控制

针对高超声速飞行器动力学模型强非线性及飞行过程中系统参数变化剧烈的问题，提出一种根据飞行包线分区并分别建立独立的子系统的切换系统建模方式和抗饱和切换控制方法。通过缩小子系统模型对应的飞行空域，降低系统线性化以及参数变化带来的影响，使得线性控制理论能够应用于高超声速飞行器的控制器设计当中。考虑到飞行过程中可能会遇到的执行器饱和问题，本文在切换系统模型的基础上，为高超声速飞行器设计了抗饱和切换控制器。仿真算例验证了提出的切换系统模型的优越性及抗饱和控制器的有效性。     

落角与视场约束制导控制一体化策略

针对考虑视场(FOV)约束和落角约束的高超声速飞行器高精度打击问题，提出一种基于自适应动态规划(ADP)的新型制导控制一体化(IGC)策略。首先设计一种融合视场角与落角约束的视场角指令，在视场角精确跟踪的同时实现精确命中并满足两种约束，从而将约束问题转化为跟踪问题；然后，借助干扰观测技术估计制导控制一体化模型中不确定性并引入到性能指标设计中，又同时将视场角约束与落角约束考虑进去，设计基于自适应动态规划的制导控制一体化方法。利用ADP的强化学习思想求解出最优控制策略，既保证高超声速飞行器的精准打击，又满足视场角约束与落角约束，而且兼顾了对不确定性的鲁棒性。仿真结果验证了本文所提方法的有效性与优势。     

基于误差逼近器的巡航飞行器反步控制

针对巡航飞行器在飞行过程中系统特征及各项参数时变、对控制系统强非线性的情况,设计了一种以反步法为基础的误差逼近鲁棒非线性系统。首先,对巡航飞行器建立6-DOF非线性模型,根据反馈线性理论,将系统转化为含有误差项的严格反馈MIMO系统。其次,利用Backstepping设计控制律和误差逼近律,在虚拟控制律设计中引入动态面法来避免多重微分运算,以解决"项数膨胀"问题。最后,运用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统有界且跟踪误差指数收敛于零的一个邻域内。通过飞行器飞行仿真,结果表明控制器在外界未知干扰下具有很强的稳定性和鲁棒性。     

一种基于神经网络的快速回馈递推自适应控制

针对不确定严格反馈块控非线性系统,提出了一种快速回馈递推自适应控制方法。系 统的不确定性及外界干扰由RBF神经网络在线逼近,利用动态面控制技术简化回馈递推方法 的控制律,同时改进参数自适应律,使在线调整自适应参数显著减少,提高了控制算法的计 算效率。基于Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号有界,跟踪误差指数收敛到有界紧集内 。最后进行了空天飞行器飞行控制系统设计,并在高超声速的条件下对其进行了仿真验证, 结果表明了该方法的有效性。