考虑未知扰动的RLV再入鲁棒容错姿态控制

针对复杂再入环境下的可重复使用运载器姿态控制问题,考虑大气的未知干扰、气动参数建模的不确定性以及可能发生的执行器部分失效故障,基于增量反步法和径向基函数（RBF）神经网络设计了姿态角回路和角速度回路的控制器。基于神经网络良好的未知逼近能力,采用RBF神经网络对增量反步法设计过程中的泰勒展开高阶项以及上述未知扰动和故障产生的影响进行逼近估计,并在控制律中进行补偿。经过仿真验证,所设计的控制系统能够在未知扰动影响下有效提高指令的跟踪精度,并且对飞行器的本体特性建模依赖较少,具有良好的鲁棒容错能力。