高超声速飞行器输入受限自适应反演控制研究

• 作者: 卜祥伟 王柯
• 来源期刊: 上海航天
• 学科: 工学
• 关键词: 高超声速飞行器 参数不确定 自适应反演控制 RBF神经网络 鲁棒项 干扰观测器 跟踪微分器
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 专业纵论
• 页码范围: 26-35
• 页数: 10页
• 分类号: TP273
• 字数: 6516字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19328/j.cnki.1006-1630.2017.06.005

摘要

针对输入受限和参数不确定时的高超声速飞行器控制问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络补偿的自适应反演控制方法.建立了飞行器纵向运动模型,分析了由控制系统执行机构、弹性振动和避免发动机燃烧室热雍塞导致的燃料-空气比和升降舵偏角受限,通过设计辅助系统以保证受限时闭环系统的稳定性.分别采用动态逆和反演方法设计速度与高度子系统控制器,利用RBF神经网络逼近控制律的饱和特性,设计了一种非线性干扰观测器对模型不确定参数进行自适应估计,并在控制律中引入不依赖扰动上界的鲁棒项,对未观测的扰动部分进行自适应补偿,以保证控制律的强鲁棒性.引入跟踪微分器估计虚拟控制量的导数,解决了传统反演控制中“微分膨胀”问题.Lyapunov函数分析证明了闭环系统所有信号最终一致有界,闭环系统稳定.仿真结果表明:所提的控制策略能有效处理控制输入饱和问题,在受限情况下实现速度和高度对参考输入的高精度稳定跟踪,并对模型不确定性具较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卜祥伟	空军工程大学防空反导学院	34	160	6.0	11.0
2	王柯	空军工程大学防空反导学院	6	8	2.0	2.0