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。     

基于变增益观测器的高超声速飞行器输出反馈控制

针对吸气式高超声速飞行器飞行控制问题,提出一种基于变增益观测器的双回路非线性输出反馈控制方案。首先,为解决部分状态信号不可直接测量的问题,设计了一种可变增益状态观测器。通过状态变换将飞行器模型变换为双回路形式,并设计自适应的观测器增益系数在保证其稳定性的同时提高鲁棒性。在此基础上,将高超声速飞行器本体模型与所设计的观测器一起构成新的严反馈系统,结合反步法与动态面设计控制器。另外,引入扩张状态观测器补偿系统观测误差及耦合项。利用Lyapunov理论证明了闭环系统的一致有界稳定。最后,在不同情况下的数值仿真校验了所提控制方案在存在较大参数不确定情况下可获得理想的指令跟踪效果。     

一种非仿射高超声速飞行器姿态系统控制方法

针对非仿射高超声速飞行器姿态控制问题,提出了一种基于反步法的非线性控制方法。首先,通过干扰观测器估计攻角动态中的扰动量,在此基础上设计了俯仰角速度虚拟控制指令。然后,针对含有非仿射项的参数不确定的俯仰角速度动态函数,将其视为一个扩张状态,通过状态观测器对其进行估计。接着,基于动态逆方法设计了升降襟副翼的控制律并基于李雅普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性。采用指令滤波器避免反步法应用中虚拟控制指令微分项的"复杂性爆炸"问题,并得到虚拟控制指令的一阶和二阶导数信号。所提方法能够适用于变速变高飞行模式。最后,通过对比仿真实验,验证了所设计控制方法的有效性。     

高超声速飞行器制导与控制性能评估方法

针对高超声速飞行器的特点,探讨了高超声速飞行器制导与控制系统性能评估问题。对控制系统性能定性评估原则及需考虑的影响因素进行了描述,建立了较完整的制导与姿态控制性能评估指标体系。根据层次化分析思想,通过定性分析与定量评估相结合,提出了一套适用于高超声速飞行器制导与姿态控制性能评估方法。最后,提出了制导与姿态控制性能综合评估验证系统的框架,为后续仿真验证平台搭建及不同制导姿控方法评估提供了重要依据。     

基于鲁棒滑模观测器的高超声速飞行器双环滑模控制

针对高超声速飞行器非线性动力学系统中存在的高度非线性、多变量耦合及参数不确定等问题,设计了一种基于鲁棒滑模观测器的双环滑模控制方法。该方法首先利用设计的鲁棒滑模观测器在线估计系统的不确定性及未知干扰,在此基础上,通过设计滑模变结构控制器来实现对不确定性的抑制控制,从而实现对制导指令的鲁棒输出跟踪。仿真结果验证了该方法能较理想地估计干扰,保证系统良好的鲁棒性。     

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。     

高超声速飞行器姿态角速度的全通道鲁棒镇定方法

根据高超声速飞行器的姿态动力学方程,给出一个可面向姿态角速度镇定的非线性设计模型.针对一类非线性系统,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的鲁棒动态逆设计方法,并将其应用于高超声速飞行器姿态角速度的渐近镇定中.仿真结果表明,相比传统的动态逆控制方案,本文所提出的控制方案可保证飞行器姿态角速度得到快速镇定,并且具备针对模型不确定和结构干扰力矩的强鲁棒性能.     

高超声速飞行器的非线性随机控制方法

基于Ｇａｕｓｓ－Ｈｅｒｍｉｔｅ积分规则,提出了二次型高斯非线性随机控制新方法。该方法克服了传统的线性化方法所导致的“基础结构失真”的缺陷,提高了系统状态的估计精度和最优控制策略近似解的精度,同时又具有较好的实时性。通过高超声速飞行器纵向运动控制的仿真,验证了该方法的有效性。     

基于ESO的高超声速飞行器模糊自适应姿态控制

针对高超声速飞行器再入过程的姿态跟踪要求,提出了基于扩张状态观测器(ESO)的模糊自适应姿态控制策略。在反步法框架下,对于姿态角动态,采用模糊自适应在线逼近耦合不确定性。为减轻计算负担,设计ESO在线观测角速率动态中由于参数摄动和输入扰动引起的综合不确定项。为避免反步控制的"微分爆炸"现象,使用动态面方法设计姿态控制器。基于Lyapunov理论的稳定性分析,证明了闭环控制系统是半全局一致最终有界的。仿真结果表明,该方法对于高超声速飞行器姿态角信号指令具有良好的跟踪性能。     

一种高超声速飞行器的鲁棒解耦控制方法

高超飞行器的再入非线性动力学模型具有参数不确定性和外部干扰,针对这种情况基于奇异摄动理论提出了鲁棒内环外环解耦控制方案.控制系统的外环基于自适应模型参考设计简单解析的虚拟控制律,实现二阶模型动态跟踪气流系角,抑制三通道运动耦合和干扰的影响,避免了在线实时求逆计算.强耦合的内环采用动态逆跟踪虚拟的角速度指令,期望动力学采用PI形式抑制干扰和不确定性,并基于模型预测控制策略解决辅助轨迹线性化的时变控制器设计和输入约束,提高内环的鲁棒跟踪性能.最后,通过仿真验证了所提算法的有效性.     

考虑约束的高超声速飞行器制导与控制一体化设计

针对高超声速飞行器上升段飞行过程中强耦合、强非线性同时要求满足过程约束的特点，提出了一种结合级联控制方法和控制障碍函数的新型三维制导控制一体化算法。首先通过对速度子系统设计控制障碍函数约束算法来满足飞行器的过程约束要求，然后利用反步法、动态逆控制方法设计其余子系统的控制器，两者共同组成制导控制一体化控制器。考虑到飞行器在上升过程中容易遭遇阵风扰动的问题，设计非线性干扰观测器以增强算法的鲁棒性。最后通过李雅普诺夫函数证明了系统的稳定性，并且通过仿真验证了该新算法能够在满足高超声速飞行器上升段过程约束的同时，实现飞行器的三维跟踪控制。     

基于RBF神经网络及Luenberger观测器的反演设计

针对高超声速飞行器部分状态发生不可测量问题,提出基于观测器的系统控制器设计。将所设计的被观测系统在某平衡点处线性化,用Luenberger观测器理论设计观测器增益,得到渐近收敛于系统真实状态的状态观测值。采用状态观测器与控制器分开设计的方法,应用反演控制技术,引入指令滤波器,使得伪控制量的导数可以轻易获得,简化了设计。针对系统中存在高频未建模动态,采用RBF神经网络对其进行逼近,以增强系统的跟踪性能。利用Lyapunove稳定性理论保证闭环系统有界且跟踪误差收敛于原点附近的小邻域内。通过在六自由度模型上的仿真,表明了所提方法的可行性与有效性。     

基于状态观测器的高超音速飞行器动态面反步控制

针对高超音速飞行器严格反馈不确定非线性MIMO系统,考虑系统状态不可完全测量的问题,提出一种基于状态观测器的反步控制方法.该方法在系统具有不确定项的情况下,充分利用角速率信号和系统建模信息设计滑模观测器,实现对高超音速飞行器气流角的估计,并通过理论推导出了观测器的收敛条件和观测器增益矩阵的计算方法;基于反步法设计气流角跟踪控制律,分别采用指令滤波和动态面方法得到气流角指令和虚拟控制量的一阶导数,以Lyapunov方法证明闭环系统跟踪误差最终有界收敛.仿真结果表明,在系统存在不确定项且气流角不可测的条件下,所设计方法依然可以实现气流角的稳定跟踪.     

一种基于学习的高超声速飞行器智能控制方法

针对吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出一种基于学习的智能控制方法。为便于控制器设计,将飞行器动力学模型划分为速度子系统和高度子系统：为解决速度子系统控制输入受限的问题,提出一种基于强化学习的智能控制方案;对于考虑有限通信资源的高度子系统跟踪控制问题,提出一种基于事件触发的确定学习控制方案。该方案包含离线学习训练和在线触发控制两个阶段。首先在本地离线学习训练阶段获取并存储系统的未知动态知识,随后利用所获取的经验知识设计基于事件触发机制的在线触发控制器。本文所提方案基于学习的思想将离线学习训练获取的智能体和经验知识应用于在线控制,使得所提方案能够快速计算控制指令且通信资源占用少。仿真结果说明了所提出方法的有效性。     

高超声速飞行器的自适应容错控制

针对高超声速飞行器再入过程中可能出现的执行器部分失效或卡死故障,设计了一种飞行器自适应容错控制器。在系统存在外界干扰及未知故障输入且上界未知的情况下,该控制器采用自适应算法在线估计未知的控制器参数,在执行器发生卡死或部分失效故障时,实现了对故障的容错控制和对制导指令的鲁棒输出跟踪。通过Lyapunov方法证明了该方法在执行器存在故障时能保证系统渐进稳定,仿真算例说明了该方法的有效性。     

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。     

高超声速飞行器建模与控制的一体化设计

针对高超声速飞行器纵向模型具有非线性、强耦合及不确定性等特点,提出 高超声速飞行器建模与控制一体化设计方法。该方法首先以具有典型结构的高超声速飞行器 几何外形为研究对象,结合高超声速空气动力学的有关理论,建立飞行器的非线性纵向模型 方程;然后在不同飞行条件下获取多个平衡点,分析飞行的气动特性,进而在每一个平衡点 上设计具有非线性解耦控制能力的控制器,并将得到的多平衡点控制参数结合起来,进行插 值计算,实现多平衡点的连续飞行;最后的仿真结果表明,本文提出的方法是切实可行的。
     

高超声速飞行器自适应神经网络控制

针对一类高超声速飞行器,在充分考虑其非线性模型包含未建模动态、气动参数变化、弹性形变等产生的未知非线性不确定函数以及外界扰动的情况下,设计了一种基于自适应神经网络的非线性逆控制器。首先,将系统的动态特性分为标称部分和不确定部分,采用非线性逆的思想设计标称部分的控制器,利用神经网络逼近不确定部分,将神经网络的最优权值采用自适应律进行调节,提高神经网络的在线逼近能力。利用改进的变结构控制来消除神经网络逼近误差的影响,最终使跟踪误差收敛为零,并保证闭环系统的信号有界。通过仿真验证了设计方法的正确性。     

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。