针对非线性动态逆控制鲁棒性差的缺点，综合最优控制和神经网络控制，提出一种自适应非线性控制策略。首先采用非线性动态逆进行基本控制律设计，然后对由于建模误差或舵面故障等因素导致的动态逆误差，利用神经网络进行在线补偿，根据最优控制理论得到神经网络权值的自适应律，并基于Lyapunov直接法证明该自适应律的稳定性和收敛性。针对某飞机的仿真结果表明，在存在较大逆误差的情况下，所设计的控制系统具有良好的鲁棒性。
飞行控制 非线性动态逆 神经网络 自适应控制 最优控制 flight control nonlinear dynamic inversion neural network adaptive control optimal control
针对飞机大机动飞行提出了一种命令滤波回馈递推自适应控制方法。基于回馈递推的思想适当选取Lyapunov函数递推得到控制律, 同时设计相应的自适应律来调节未知参数, 考虑到飞机内部状态变量和激励器的物理限制, 命令滤波器被引入到递推设计过程中, 并利用一种基于免疫克隆原理的改进粒子群算法优化固定参数改善动态性能。仿真结果表明, 当激励器饱和时, 设计的控制律仍能理想地跟踪飞机大机动指令飞行, 同时具有快速的收敛性和良好的鲁棒性。
大机动飞行 回馈递推 命令滤波器 优化算法 high maneuver flight backstepping command filter optimization algorithm
