近空間飛行器姿態(tài)與軌跡的非線性自適應控制研究.pdf

1、近空間飛行器(NSV：Near Space Vehicle)的發(fā)展涉及國家安全與和平利用空間，它是各軍事大國日益關注的新型飛行器。NSV在飛行過程中呈現(xiàn)出大包絡、多飛行狀態(tài)、多任務模式的特點，并且飛行環(huán)境的特殊也使其具有嚴重非線性、激烈快時變、強動態(tài)不確定和強耦合的對象特征，所以NSV飛行控制系統(tǒng)的設計成為了一項創(chuàng)新而又富有挑戰(zhàn)性的課題。圍繞這一難題，本文在近空間飛行器的建模與分析、不確定環(huán)境下姿態(tài)與軌跡的非線性自適應控制等方面開展了深

2、入的研究，主要研究成果如下：
　　 首先，建立了高超聲速NSV在變化風場影響下的飛行運動模型。該模型以氣流姿態(tài)角為主要狀態(tài)變量，不僅包括推力矢量控制項，還包含了風場干擾項。此工作為NSV具體的飛行控制設計提供了目前國內(nèi)較為完整的非線性模型。而且，本文對NSV的非線性飛行控制系統(tǒng)采用了系統(tǒng)化的設計思路。根據(jù)NSV的物理狀態(tài)特點，應用串聯(lián)控制結(jié)構(gòu)來設計非線性自適應姿態(tài)與軌跡控制器，并依據(jù)實際飛控系統(tǒng)的研制程序來進行需求分析、系統(tǒng)設計

3、和控制方法的選擇，進一步貼近了實際系統(tǒng)的研制工作。
　　 然后，首次將泛函連接網(wǎng)絡(FLANN：Functional Link Artificial Neural Network)引入到了不確定控制和飛行控制領域。FLANN比通常的多層NN計算負擔小，適合實時逼近NSV受到的參數(shù)不確定和外界干擾。文中設計了FLANN干擾觀測器來進行不確定和干擾的逼近，提出基于FLANN干擾觀測器的非線性廣義預測控制(NGPC：Nonlinear

4、 Generalised Predicitive Control)方法進行姿態(tài)控制，并首先使用了Lyapunov穩(wěn)定性理論來推導FLANN的自適應控制律。
　　 之后，提出了一種新的非線性自適應控制方法--基于部分反饋FLANN的穩(wěn)定自適應NGPC方法，并通過魯棒增益的自適應調(diào)整來提高逼近動態(tài)復合干擾的精度。利用Lyapunov理論推導了能夠保證誤差信號一致最終有界的權(quán)值自適應律和魯棒增益自適應律，并通過仿真驗證了該方法對于存在

5、發(fā)動機推力偏心和動態(tài)參數(shù)不確定的NSV姿態(tài)系統(tǒng)控制效果良好。
　　 進一步，設計B樣條遞歸FLANN(BRFLN：B-spline Recurrent Functional Link Network)，使得該網(wǎng)絡能夠?qū)W習動態(tài)的高階非線性函數(shù)。在此基礎上，針對NSV的姿態(tài)慢回路提出了PD校正的BRFLN自適應NGPC方法，并設計了完整的NSV非線性姿態(tài)控制器。對于存在高空風紊流干擾、大力矩干擾、動態(tài)參數(shù)不確定的NSV，該方法姿態(tài)控