模糊神经网络观察器在高超声速飞行器自适应解耦控制中的应用

本文探讨了"Adaptive Decoupling Control of Hypersonic Vehicle Using Fuzzy-Neural Network Observer"这一主题，针对一类具有参数不确定性的一阶多输入多输出（MIMO）非线性系统，提出了一种创新的控制策略。该方法结合了模糊神经网络（Fuzzy Neural Network，FNN）观测器与自适应解耦控制技术。 首先，作者基于分布式控制理论构建了一个解耦控制器。这种方法的关键在于通过分解系统的耦合项，并利用FNN观测器对这些不确定因素进行实时估计。这种估计结果被纳入控制律中，用来补偿系统的不确定性，从而实现精确的系统状态跟踪。FNN的近似矩阵更新法则和控制律设计确保了系统状态、观测器状态以及近似矩阵的误差能够被均匀地最终限制在一个可任意小的区域内，保证了系统的稳定性。 其次，作者将这一控制方法应用于实际应用——超音速飞行器的控制系统设计。具体地，他们为超音速车辆设计了一个姿态控制器，考虑到了车辆运动的非线性和动态特性，通过解耦控制使其能够高效地应对复杂的飞行环境。 最后，通过模拟实验验证了所提出的控制策略的有效性。作者展示了在面对参数变化和不确定性时，采用FNN观测器的解耦控制方法如何显著提高了超音速飞行器的姿态稳定性和性能，证实了其在实际工程中的实用价值。 这篇文章的核心贡献在于提出了一种融合模糊逻辑与神经网络的解耦控制方案，不仅适用于非线性系统，而且在处理参数不确定性方面表现出强大的适应能力，对于提高超音速飞行器的控制精度和鲁棒性具有重要意义。