吸气式高超声速飞行器输入受限自适应反演控制

针对输入受限和气动与推进参数存在不确定时的吸气式高超声速飞行器飞行控制问题,建立了线性参数化形式的纵向运动模型,通过引入控制量与可执行输入之间的差值滤波环节,修正跟踪误差的定义,设计了使闭环系统稳定的反演鲁棒控制器,给出了气动与推进参数向量的有界自适应估计律。轨迹跟踪仿真结果表明,提出的自适应控制方法能够保证阵风干扰情况下飞行器控制的稳定性。     

基于状态重构的吸气式高超声速飞行器鲁棒反演控制

针对吸气式高超声速飞行器参数不确定弹性体模型,仅考虑速度、高度和俯仰角速度可测的情况,提出了一种基于状态重构的鲁棒反演控制器设计方法。首先,将被控对象模型表示为严格反馈形式,分别采用动态逆和反演设计实际控制律和虚拟控制律;其次,引入反正切跟踪微分器来简化虚拟控制律求导运算,并用于对弹道角和攻角进行状态重构;最后,为了保证反演控制器的鲁棒性,基于非线性-线性跟踪微分器,设计了一种新型非线性干扰观测器,可实现对模型不确定项的精确估计和补偿。仿真结果表明,所提策略取得了较高的状态重构精度,控制器能够克服模型不确定项的影响,且能保证速度和高度对参考输入的稳定跟踪。     

基于滑模微分器的吸气式高超声速飞行器鲁棒反演控制

针对吸气式高超声速飞行器气动\推进\结构弹性耦合运动学模型,提出了一种基于滑模微分器的鲁棒反演控制器设计方法。分别采用反演和动态逆方法设计虚拟控制量和实际控制量。引入滑模微分器来精确估计虚拟控制量的导数,避免了传统反演控制方法"微分项膨胀"问题。基于滑模微分器,设计了一种非线性干扰观测器,可对模型不确定项进行精确估计和补偿,从而增强了控制器的鲁棒性。仿真结果表明,该控制器对模型不确定性和气动弹性影响具有较强的鲁棒性,且能实现对速度指令和高度指令很好的跟踪效果。     

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。     

含LESO的高超声速飞行器动态面控制

针对含模型不确定性和外部扰动的高超声速飞行器(HFV)巡航飞行的控制问题,提出一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的动态面控制方法。首先,建立高超声速飞行器的纵向运动模型,并采用非线性动态逆(NDI)技术实现了飞行器速度和高度通道的解耦;其次结合传统反演设计方法,采用基于反双曲正弦函数的跟踪微分器(IHSTD)求取虚拟控制量的微分信号,避免了"微分爆炸"的问题;然后设计了LESO,能够实现对模型不确定项和外部扰动组成的"总和扰动"的精确估计,进而在控制器中动态补偿,大幅增强了系统的扰动抑制能力;最后,采用Lyapunov稳定性理论对所提出的控制方法进行了稳定性分析。本文所提出的控制方法保证了系统的渐近稳定性和较强的鲁棒性,仿真结果校验了本文所设计控制器的有效性。     

高超声速飞行器多约束鲁棒姿态控制器设计

针对高超声速飞行器机动飞行过程中存在的攻角约束和执行机构饱和非线性问题,提出一种兼顾多约束和控制性能的鲁棒姿态控制方法。首先,采用基于动态面法的积分型障碍Lyapunov函数(IBLF)保证攻角始终处于约束区间,同时避免了传统反演法的"微分膨胀"问题;然后,设计辅助误差子系统并引入控制律,降低了高超声速飞行器输入饱和非线性对闭环系统的影响,提高了系统的控制性能。此外,本文还引入非线性干扰观测器对参数摄动及外部干扰进行估计和补偿,增强了控制律的适应性。最后,通过Lyapunov理论证明了该方法能够确保控制系统的闭环稳定性,且闭环系统所有信号均一致有界。数值仿真结果校验了本文控制器设计的有效性。     

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.     

高超声速飞行器指令滤波反演控制

针对含有不确定扰动项的吸气式高超声速飞行器纵向非线性模型,提出了一种基于指令滤波器的反演控制方法。将飞行器动力学模型划分为航迹角子系统和速度子系统并表示为严格反馈形式,采用动态逆方法设计反演控制中每步的虚拟控制量,并对指令滤波过程中产生的误差进行补偿。利用指令滤波器获取虚拟控制量的一阶导数,解决了反演控制方法中的“微分项膨胀”问题,同时引入虚拟控制量和实际控制量的幅值、速率和带宽约束。采用扩展状态观测器(ESO)对模型中的不确定项进行估计和补偿,保证闭环系统在存在参数不确定和外部扰动的情况下仍具有良好的控制性能。仿真结果表明,在飞行器总体参数和气动参数存在偏差的情况下,该方案能够实现对速度和航迹角参考信号的稳定跟踪。     

无虚拟控制律的高超声速飞行器新型模糊控制

针对弹性体模型的吸气式高超声速飞行器(Air-breathing Hypersonic Vehicle; AHV)飞行过程中存在的外部未知扰动和不确定性,提出了一种无需虚拟控制律的新型模糊控制方法。首先,基于飞行器的纵向模型,将控制系统分解为速度子系统和高度子系统;然后对于每个子系统,仅采用一个模糊逼近器对系统的总不确定项进行逼近,摆脱了传统鲁棒控制对于精确模型的依赖,并保证系统的鲁棒性能。与含有虚拟控制律的传统反演控制相比,本文的虚拟控制律仅应用于系统稳定性分析,无需繁琐解算,仅按实际控制律需要执行。采用范数估计策略为模糊系统权系数参数向量的范数设计自适应律,保证了实时性的同时大大减少了逼近过程的学习量。最后通过仿真分析,在引入参数摄动的条件下,对系统输入的参考速度和参考高度进行跟踪控制,验证了控制器的鲁棒性和稳定性。     

控制受限的编队航天器鲁棒自适应控制

研究了考虑控制受限的编队航天器鲁棒自适应轨道跟踪控制问题。针对航天器编队飞行系统中控制受限、外部扰动和模型不确定性的情况,利用反步控制方法和指令滤波设计提出了一种鲁棒自适应控制策略。指令滤波器用于补偿控制受限对于控制器的影响,同时设计了自适应律对未知参数进行估计,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性。和滑模控制等传统鲁棒控制不同,所设计的鲁棒自适应控制器是连续的,更便于航天器编队飞行系统的实现。仿真结果表明所设计的控制器既能实现高精度的编队飞行跟踪控制,又能保证控制受限的要求。     

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。     

应用跟踪微分器的高超声速飞行器的反演控制

针对存在参数摄动和外部干扰等不确定性的高超声速飞行器模型，提出一种基于新型跟踪微分器的鲁棒反演控制方法。利用正切sigmoid函数和终端吸引子函数设计跟踪微分器，通过扫频测试得到了参数整定规则，并进行了对比仿真试验。在此基础上，构造一种非线性干扰观测器对模型的不确定项进行估计，增强了控制器的鲁棒性；并利用所设计的跟踪微分器对虚拟控制量进行滤波处理，解决了传统反演控制的“微分项膨胀”问题。最后，通过仿真校验了所设计控制器的有效性。     

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。     

基于ESO的BTT飞行器多变量解耦控制方法研究

针对倾斜转弯(BTT)飞行器姿态控制系统的多变量耦合问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的多变量解耦控制方法。将BTT飞行器系统中的耦合视为扰动,利用ESO具有实时跟踪估计扰动能力的特点,将耦合扰动估计出来,通过补偿消除耦合的影响。利用极点配置的方法完成闭环状态反馈控制律设计,并通过数学仿真验证方法的正确性和有效性。     

基于非线性干扰观测器的临近空间拦截弹姿态控制

为满足临近空间拦截弹在大干扰强耦合情况下高精度姿态控制问题,设计了基于非线性干扰观测器的自适应鲁棒反演控制器。建立了基于直接力控制的拦截弹三通道姿态控制系统模型;采用二阶滑模微分器,估计计算反演控制中虚拟控制量的导数,解决了"微分膨胀"的问题;为提高姿控系统控制精度,对模型的未知信息和外界干扰做高精度的估计和补偿,依据二阶跟踪微分器,设计了一种新型非线性干扰观测器;并采用PSR调制器将连续控制量离散化,通过姿控发动机实现变推力控制。数字仿真结果显示,设计的姿态控制器跟踪速度快、精度高,对系统不确定和干扰具有强鲁棒性。     

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。     

吸气式高超声速飞行器鲁棒反演控制器设计

针对吸气式高超声速飞行器气动／推进／结构弹性耦合控制问题,提出了鲁棒反演控制器设计方法。采用反演和动态逆方法设计虚拟控制量和实际控制量,通过引入一阶低通滤波器来获取虚拟控制量的导数,解决了虚拟控制量求导复杂问题;为了增强控制器的鲁棒性,采用充分光滑投影算子对模型非匹配不确定项进行估计和补偿,同时避免了可能出现的参数漂移问题。仿真结果表明,该控制器对模型气动参数拟合误差、攻角和升降舵偏角摄动、气动弹性影响具有鲁棒性,对速度指令和高度指令具有很好的跟踪效果。     

输入饱和约束下导弹自动驾驶仪鲁棒最优自适应控制

针对遭受外部扰动和输入饱和约束条件下的导弹自动驾驶仪系统,研究其鲁棒最优控制问题。首先,引入光滑函数处理输入饱和约束,并设计超螺旋干扰观测器实现对外部扰动的实时估计;然后,结合滑模控制理论,设计基于观测器的自适应滑模控制策略;接着,针对等效滑动模态系统,引入自适应动态规划算法构造评价网络求解哈密顿-雅可比-贝尔曼(HJB)方程,设计新的更新律在线学习最优控制策略使得系统稳定的同时满足预设的性能指标;最后,导弹自动驾驶仪系统的仿真结果表明了算法的有效性。     

基于特征模型的火箭发动机伺服控制系统设计

以新型大推力火箭发动机为研究对象,提出了基于特征模型的伺服系统控制器设计方法。首先,介绍了特征建模理论并讨论了特征模型参数范围;其次,采用人工蜂群算法实时估计火箭发动机伺服系统特征模型参数,使其满足特征模型输出与实际系统输出特性等价条件;最后,使用黄金分割自适应控制律保证系统在参数估计过程中的闭环稳定性,同时引入前馈跟踪控制律,逻辑积分控制律和逻辑微分控制律使伺服控制系统快速、精确跟踪线位移指令并改善动态性能。仿真结果表明,设计的火箭发动机伺服控制系统指令跟踪精度高,动态特性良好,鲁棒性强。     

远程操控飞行器自适应神经网络观测器设计

针对无人飞行器远程操控系统设计时，由于远程操控飞行器动力学的非线性和飞行器控制系统性能的不确定性，无法精确建立远程操控飞行器控制系统模型的问题，提出了一种自适应神经网络状态观测器设计方法实现对远程操控飞行器的控制系统模型的估计。首先将飞行器的动力学环节与自动驾驶仪构成的闭环回路作为一个整体建立了远程操控飞行器控制系统的非线性模型。然后针对模型中存在未建模动态的问题，采用神经网络算法对非线性动力学模型进行在线辨识，并引入鲁棒项对附加扰动进行抑制。最后设计自适应律对神经网络的权值进行实时调整，保证了系统的稳定性，并基于Lyapunov理论证明了观测器的估计误差是最终一致有界的。仿真结果表明，所设计的观测器能够保证远程操控飞行器在存在未建模动态和附加扰动的情况下对飞行状态具有良好的估计性能。