为了提高光电跟踪系统的跟踪精度, 提出对粗跟踪环节设计共轴跟踪系统的方法, 在此基础上对精跟踪系统控制方法进行研究, 设计出自适应反演滑模控制器, 并将其运用于精跟踪系统构成基于共轴跟踪的双重复合轴系统。采用计算机模拟生成3种反舰导弹航路数据, 对该复合轴系统的跟踪效果进行仿真。仿真结果表明, 该系统均能精准、稳定地跟踪目标, 达到了舰载激光**跟瞄系统的精度要求。

内外框架之间的耦合力矩和谐波减速器的非线性传输力矩是影响双框架磁悬浮控制力矩陀螺(DGMSCMG)框架系统精确角速度控制的主要因素, 为了解决以上干扰问题, 实现框架系统高精度角速率伺服控制提出了一种基于扰动观测器和自适应反步的框架系统复合解耦控制方法。通过扰动观测器来估计框架系统中的扰动, 并结合自适应反步法获得控制律, 其间将扰动估计误差当作未知参数设计了其自适应律, 对扰动的两次处理使得框架系统干扰估计更加精确, 同时可以保证估计参数的收敛性和整个框架系统的稳定性。仿真和实验结果表明, 采用此复合控制方法, DGMSCMG框架系统扰动估计误差不超过框架系统实际扰动的3%, 实际框架角速率跟踪参考指令角速率的精度达到99.2%。此复合解耦控制方法可以满足DGMSCMG框架系统抗干扰能力强、高精度角速率伺服控制的要求。

针对高超声速飞行器参数不确定运动学模型, 考虑弹性状态影响, 提出了一种自适应反演控制器设计方法。分别采用动态逆和反演方法设计速度子系统和高度子系统控制律, 利用一阶低通滤波器来获取高度子系统中虚拟控制量的导数, 避免了传统反演设计中的“微分项膨胀”问题; 引入投影算子对飞行器模型不确定参数进行自适应调整, 同时避免了可能出现的参数漂移问题。仿真结果表明, 该控制器对模型不确定参数和气动弹性影响具有鲁棒性, 且实现了对速度指令和高度指令良好的跟踪效果。

针对飞行器在大机动飞行过程中气动参数不确定、外部未知干扰因素较多及系统建模可能存在误差等问题, 设计了一种基于RBF神经网络的非线性自适应反演控制器。飞行器大机动飞行过程中的广义不确定性由RBF神经网络在线逼近, 神经网络权值矩阵通过自适应律在线更新。反演设计过程中对虚拟控制律的反复求导带来的“项数膨胀”问题, 通过引入一阶滤波器来解决。通过构造Lyapunov函数, 证明了闭环系统所有信号均有界, 并且跟踪误差指数收敛到零的一个小邻域内。对某飞行器进行了大机动飞行仿真, 结果表明该控制器具有良好的跟踪效果和鲁棒性。