基于自适应反步法的飞机重心 变化稳定控制律设计 的仿真matlab程序

以下是一个基于自适应反步法的飞机重心变化稳定控制律设计的MATLAB程序示例：

% 飞机重心变化稳定控制律设计
% 基于自适应反步法

% 定义系统参数
m = 1000; % 飞机质量
g = 9.8; % 重力加速度
S = 20; % 翼展面积
c = 2; % 翼弦长
b = 10; % 翼展长度
V = 100; % 飞行速度
rho = 1.225; % 空气密度
Ix = 6000; % 滚转惯量
Iy = 4000; % 俯仰惯量
Iz = 8000; % 偏航惯量
Lp = -0.5*rho*V^2*S*c*(0.01+0.2*rand()); % 滚转力矩
Mp = -0.5*rho*V^2*S*b*(0.01+0.2*rand()); % 俯仰力矩
Np = -0.5*rho*V^2*S*c*(0.01+0.2*rand()); % 偏航力矩

% 定义状态空间模型
A = [0, 1, 0, 0, 0, 0;
     0, 0, -g, 0, 0, 0;
     0, 0, 0, 1, 0, 0;
     0, 0, 0, 0, Lp/Ix, 0;
     0, 0, 0, 0, 0, Mp/Iy;
     0, 0, 0, 0, 0, Np/Iz];
B = [0, 0, 0, 0, 1/Ix, 0;
     0, 0, 0, 1/m, 0, 0;
     0, 0, 0, 0, 0, 1/Iz]';
C = eye(6);
D = zeros(6,3);
sys = ss(A,B,C,D);

% 设计自适应反步控制器
gamma = 10; % 控制器增益参数
K = zeros(3,6); % 控制器增益矩阵
P = lyap(A',eye(6)); % 求解Lyapunov方程
for i = 1:1000 % 迭代求解
    Kdot = -gamma*P*B'*K - P*C';
    K = K + Kdot*0.001;
    Pdot = A*P + P*A' - P*B*K - K'*B'*P;
    P = P + Pdot*0.001;
end

% 仿真控制系统
t = 0:0.01:100;
r = [0.1*sin(t); 0.01*cos(t); 0.05*sin(t)]; % 随时间变化的期望状态
x0 = [0;0;0;0;0;0]; % 初始状态
[y,t,x] = lsim(sys,-K,r,t,x0);
plot(t,y);
legend('Roll','Pitch','Yaw');
xlabel('Time');
ylabel('Angle');

在这个程序中，首先定义了系统的物理参数，然后根据这些参数建立了状态空间模型。接着使用自适应反步法设计了控制器增益矩阵K，并通过迭代求解得到了Lyapunov方程的解P。最后，将期望状态和初始状态输入到系统中进行仿真，得到了飞机的滚转、俯仰、偏航角随时间的变化曲线。