为解决吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出了一种新型预设性能神经反演控制器设计方法.通过构造预设性能函数,保证速度跟踪误差和高度跟踪误差能够按照预设的收敛速度、超调量及稳态误差收敛至期望的区域,同时满足系统预设的瞬态性能和稳态精度.在反演控制设计结构下,引入径向基函数(RBF)神经网络对模型未知函数及不确定项进行逼近,提高了控制系统的鲁棒性.引入的RBF神经网络中仅有一个参数需要在线更新,有效提高了控制准确性,避免了通常反演控制方法中经常出现的"微分膨胀问题",并降低了计算量.通过仿真实验验证了所设计控制系统的有效性和可行性.
高超声速飞行器 预设性能 反演控制 瞬态性能 径向基函数(RBF)神经网络