针对近空间可变翼高超声速飞行器的非线性系统控制问题,考虑可变翼对建模的影响、模型参数不确定性和外界未知干扰对跟踪控制性能的影响,以及虚拟信号多次"微分膨胀"问题,提出一种基于Back-Stepping的鲁棒自适应动态面控制策略.首先利用插值拟合得到飞行器巡航段的气动参数,建立精确的纵向模型,得到飞行器纵向不确定严格反馈块非线性模型.其次根据飞行器的状态变量特性,将高度和速度分开控制,利用反步法依次求取控制信号,并采用RBF神经网络对未知干扰进行逼近,在线实时更新参数,实现鲁棒自适应性能.针对虚拟控制信号求导困难和微分膨胀的问题,加入动态面控制.通过Lyapunov函数等,证明该方法可以保证系统的半全局稳定有界,最后通过仿真表明该控制器具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性.
高超声速飞行器 鲁棒控制 自适应控制 反步法 RBF神经网络 动态面控制