柔性超音速飞行器的自适应NSIT2-FLC:抗测量噪声与跟踪优化

本文针对柔性空气呼吸超音速飞行器(Flexible Air-Breathing Hypersonic Vehicle, FAV)在实际运行中可能遇到的测量噪声问题，提出了一种自适应非单间隔2型模糊逻辑控制器(Adaptive Non-Singleton Interval Type-2 Fuzzy Logic Controller, ANSIT2-FLC)的设计方法。该研究旨在确保FAV在存在测量噪声的情况下，能够有效地跟踪速度和高度指令，实现精确控制。 首先，论文通过模型线性化，设计了一个动态逆控制器来获取控制输入。这种控制器在处理复杂系统动态特性时，能够提供稳定性和响应速度。然而，实际反馈信号中的测量噪声可能对系统的性能产生负面影响，因此作者引入了非单间隔2型模糊逻辑系统(Non-Singleton Interval Type-2 Fuzzy Logic System, NSIT2-FLS)，它能够处理不确定性，并且有效地抑制噪声干扰。NSIT2-FLS的优势在于其能够通过模糊推理机制，根据实时变化的环境条件和噪声特性，动态调整控制器的行为。 为了进一步提升控制精度和稳定性，文中还设计了自适应控制律，通过不断学习和优化控制策略，减小跟踪误差。这使得控制器能够在面对噪声时具有更强的鲁棒性，提高了系统的抗干扰能力。此外，低通滤波器被用于输出信号的处理，它们能有效地去除高频噪声，确保输出信号的平滑度和准确性。 这项研究是针对柔性超音速飞行器在高速、高动态环境下进行精密控制的重要贡献，特别是在处理测量噪声方面，ANSIT2-FLC的自适应性和非线性处理能力为其提供了关键优势。这一研究成果对于提升超音速航空器的控制性能，保障其在实际应用中的安全性和可靠性具有重要意义。该论文发表于2016年11月在北京举行的第七届国际计算智能与工业应用研讨会(ISCIIA2016)上，展示了当前在复杂飞行器控制系统设计中的前沿技术。