基于RBF神经网络补偿的航空发动机H_∞自适应控制研究

航空发动机控制系统是飞行器的重要机构，航空发动机存在的控制增益衰减和未建模动态等不确定性问题影响了其控制性能，为此设计将H∞自适应控制和补偿控制相结合的控制器。首先，基于混合灵敏度理论设计H∞自适应控制器；然后，基于Lyapunov 严格稳定理论设计RBF 神经网络补偿控制器对不确定性进行拟合补偿，并通过与误差相关的线性函数调整拟合速度；最后，以归一化后的航空发动机模型为被控对象进行多变量仿真试验。结果表明：本文设计的自适应控制器能够有效补偿不确定性，相比H∞控制器，超调量和调节时间都有所降低。