无虚拟控制律的高超声速飞行器新型模糊控制

发布时间：2022-07-08 09:46

　　针对弹性体模型的吸气式高超声速飞行器（Air-breathing Hypersonic Vehicle; AHV）飞行过程中存在的外部未知扰动和不确定性,提出了一种无需虚拟控制律的新型模糊控制方法。首先,基于飞行器的纵向模型,将控制系统分解为速度子系统和高度子系统;然后对于每个子系统,仅采用一个模糊逼近器对系统的总不确定项进行逼近,摆脱了传统鲁棒控制对于精确模型的依赖,并保证系统的鲁棒性能。与含有虚拟控制律的传统反演控制相比,本文的虚拟控制律仅应用于系统稳定性分析,无需繁琐解算,仅按实际控制律需要执行。采用范数估计策略为模糊系统权系数参数向量的范数设计自适应律,保证了实时性的同时大大减少了逼近过程的学习量。最后通过仿真分析,在引入参数摄动的条件下,对系统输入的参考速度和参考高度进行跟踪控制,验证了控制器的鲁棒性和稳定性。 

【文章页数】：9 页

【文章目录】：
0 引言
1 模糊系统理论预备
2 模型建立
3 控制律设计
    3.1 高度控制律设计
    3.2 速度控制律设计
4 稳定性分析
    4.1 高度子系统稳定性分析
    4.2 速度子系统稳定性分析
5 仿真验证
6 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]高超声速飞行器预设性能反演控制方法设计[J]. 李小兵,赵思源,卜祥伟,何阳光.  北京航空航天大学学报. 2019(04)
[2]输入受限的高超声速飞行器鲁棒反演控制[J]. 骆长鑫,张东洋,雷虎民,卜祥伟,叶继坤.  航空学报. 2018(04)
[3]高超声速飞行器模糊自适应动态面容错控制[J]. 胡超芳,高志飞,刘运兵,王娜.  天津大学学报(自然科学与工程技术版). 2017(05)
[4]考虑弹性振动的高超声速飞行器预设性能控制[J]. 赵贺伟,胡云安,杨秀霞,梁勇.  振动与冲击. 2017(07)
[5]高超声速飞行器输入受限反演鲁棒控制[J]. 王鹏飞,王洁,罗畅,谭诗利.  控制与决策. 2017(02)
[6]弹性高超声速飞行器抗输入饱和动态神经网络控制[J]. 赵贺伟,梁勇,杨秀霞.  系统工程与电子技术. 2017(04)
[7]Novel adaptive neural control of flexible air-breathing hypersonic vehicles based on sliding mode differentiator[J]. Bu Xiangwei,Wu Xiaoyan,Ma Zhen,Zhang Rui.  Chinese Journal of Aeronautics. 2015(04)
[8]基于ESO的高超声速飞行器模糊自适应姿态控制[J]. 胡超芳,刘运兵.  航天控制. 2015(03)
[9]基于动态面的高超声速飞行器模糊自适应非线性控制[J]. 胡超芳,刘艳雯.  控制与决策. 2013(12)



本文编号：3656797