高超声速飞行器稳定性与机动性的智能协调控制

高超声速飞行器具有超级作战的能力，可以有效地进行高空高速突防和退出，对敌方进行直接打击或作为远距离突袭的武器发射平台，大大地提高远程作战效能。因此，高超声速技术是当今世界军事强国都在关注的武器发展方向。本项目面向高超声速飞行器稳定性与机动性的设计目标，针对高超声速飞行器纵、横向动力学强耦合给控制器设计带来的困难，提出把从工程实际总结提炼出的定量反馈理论和近年来建立在严格的数学基础上的鲁棒、自适应与学习理论相结合，开展高超声速飞行器稳定性和机动性的智能协调控制研究，内容包括：(1) 高超声速飞行器动力学描述及建模。(2) 高超声速飞行器抑制解耦控制。(3) 高超声速飞行器的切换控制；（4）高超声速飞行器抑制解耦与切换控制的智能化，以及 (5) 控制系统仿真和实验设计等。

高超声速飞行器的飞行状态和飞行环境复杂多变，使得飞行器的建模和控制问题极具挑战性。一方面现有文献大都集中在建立精确物理模型和改进气动计算等方面，对建立面向控制器设计的高超模型研究甚少；另一方面，飞行器存在参数不确定性和外部扰动时，能否稳定且实现飞行状态间快速转换是高超飞行器控制中必须解决的问题。因此，本项目首先研究了面向控制的高超飞行器的建模问题，获得了一个具有一般化意义的新模型。该模型不仅能够反映出由于速度的变化，如离心加速度和哥氏加速度等带给飞行器动力学的主要影响，如高度非线性，强耦合，不确定性等，而且，通过折衷处理方法保证了模型不过分复杂以至于难于给出规律性的结论。进一步，在此模型的基础上，集中研究了高超飞行器的抑制解耦控制以及控制器的智能化问题。由于现有的解耦控制方法本质上都是基于数值抵消的原理发展起来的，其原理本身不具有鲁棒性，不能保证当对象模型具有不确定性时是有效的，从而导致了在超高声速飞行器上应用的局限性。本项目研究的抑制解耦控制，通过在一定范围内牺牲部分解耦性能来换取控制系统的对不确定性的鲁棒性，以及系统机动性和稳定性的折中，具有重要的理论意义和广泛的应用价值。