基于自适应模糊${{H}_infty }$控制的可重复使用 运载器再入姿态控制

考虑可重复使用运载器再入段参数不确定性和外界干扰的影响,提出一种基于自适应模糊${{H     

基于神经网络补偿的高超声速飞行器滑模控制

针对吸气式高超声速飞行器的轨迹控制问题,提出了一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的滑模控制方法.建立了高超声速飞行器的纵向动态模型;设计了滑模控制器,利用自适应RBF神经网络对系统不确定项进行在线逼近,对滑模控制器进行补偿;基于李雅普诺夫的稳定性分析证明了闭环系统的稳定性.仿真结果表明:控制系统能够实现对于高超声速飞行器给定指令的有效跟踪.     

基于非线性干扰观测器的变几何进气道飞行器自适应模糊控制

可移动唇罩式变几何进气道高超声速飞行器是指飞行器发动机前端设有一个能沿着来流方向前后平移的唇罩,从而能够实现飞行器的最大气流捕获,以提高发动机的机动性能.针对变几何进气道飞行器强非线性以及存在参数不确定性等特点,提出一种基于非线性干扰观测器的自适应模糊控制策略.首先,基于反步思想将变几何进气道飞行器模型分解为速度子系统和高度子系统,并将其转化为严反馈形式控制系统;其次,利用模糊逻辑系统并结合自适应技术在线逼近模型参数不确定项;再次,采用非线性干扰观测器补偿模糊系统逼近误差和飞行器建模误差;最后,通过仿真结果表明所设计的控制器能对飞行器速度和高度参考指令实现准确、稳定地跟踪,并验证了变几何进气道飞行器的优势.