近空间高速飞行器自适应多模型姿态控制研究

对有着巨大战略价值的近空间高速飞行器(NSHV)，姿态控制是其中的一个核心关键技术。NSHV的大飞行包线和多种控制模式导致飞行各阶段的非线性动力学特征差异显著，对姿态控制系统的任务自适应性提出了挑战。本课题旨在研究基于变结构神经网络模型的自适应鲁棒多模型控制方法，寻求具有较强任务自适应性的姿态控制方案。针对非线性特征差异性构建不同结构的神经网络元素模型，组成NSHV全包线模型集；对其中的元素模型分别设计具有网络权值在线调节能力的自适应鲁棒控制器；实现不同飞行阶段控制器的智能自主切换，在满足切换过程稳定的前提下优化控制器参数，以保证切换瞬态性能。这样获得的多模型控制器，可以提高NSHV在大包线复杂环境飞行过程中的任务自适应能力，为我国发展近空间高速飞行器提供理论依据。

本项目从临近空间高速飞行器(NSHV)再入姿态控制的角度进行了先进控制方法设计与应用的研究。NSHV兼具航天器与航空器相结合的特点，其飞行包线范围广，飞行动态快速时变，具有强非线性与耦合特性，姿态控制是一个研究的难点，探索先进、鲁棒、智能的姿态控制器对保证飞行安全、降低开发成本和提高控制系统可靠性有重要意义。.NSHV在升力再入飞行过程中，各通道间的惯性耦合、运动耦合、稳定耦合、操纵耦合等耦合现象会使飞行器的动力学特性更加复杂，并给姿态控制带来一定难度。以类似航天飞机的可重复使用运载器为对象，在RLV控制建模、先进控制方法设计及控制策略探索与应用等方面进行了系统、深入的研究。针对类HTV-2升力再入飞行器再入过程中的强耦合、欠驱动问题，分析其耦合机理与规避方法，揭示系统非最小相位特性产生的原因，并提出此类飞行器在削弱耦合现象带来不利影响的同时完成欠驱动系统姿态控制的耦合控制策略。