自适应模糊逻辑控制减少柔性超音速飞行器测量噪声与动态不确定性

本文探讨了一种新颖的控制策略，旨在应用于带有测量噪声的柔性呼吸超音速飞行器（Flexible Air-Breathing Hypersonic Vehicle, FABHV）的控制中，特别是在减小速度通道和高度通道的测量噪声影响以及应对实际应用中的柔性动态不稳定性方面。研究的核心是利用自适应区间2型模糊逻辑系统（Adaptive Interval Type-2 Fuzzy Logic System, AIT2-FLS）。 首先，对FABHV的纵向模型进行输入输出线性化处理，这有助于简化系统模型并使得控制设计更加精准。通过基于状态反馈的动态逆控制器设计，能够有效地跟踪预定的指令，确保飞行器的稳定性和准确性。然而，考虑到实际应用中的不确定性，如模型误差和输入偏差，传统的模糊逻辑系统可能不足以提供足够的鲁棒性。 因此，作者引入了自适应区间2型模糊逻辑系统，这是一种扩展的模糊逻辑框架，能够更好地处理不确定性和非线性问题。它通过定义两个模糊集合来表示输入和输出的可能范围，一个是中心集，另一个是边界集，从而增强了系统对噪声的抵抗能力。AIFT2-FLS的自适应特性允许系统根据实时数据调整其规则库和隶属函数，进一步提高了控制系统的适应性和精度。 同时，文中还提到了状态估计算法的应用，该方法用于估计被噪声污染的真实输出值。状态估计对于保持飞行器的内部状态信息准确至关重要，尤其是在存在外部干扰的情况下。结合控制器和状态估计器，整个系统能够有效地抑制测量噪声的影响，保证FABHV在复杂飞行环境中保持稳定和高效的操作。 这篇研究论文提供了有效的方法来克服柔性超音速飞行器在实际操作中面临的测量噪声挑战，通过自适应区间2型模糊逻辑系统与动态控制和状态估计的结合，为FABHV的精确控制和稳健运行提供了理论支持和技术保障。这种控制策略对于提高超音速航空技术的可靠性具有重要意义。