[发明专利]一种基于区间II型模糊神经网络的高超音速飞行器指定性能量化跟踪控制方法

权利要求书

1.一种基于区间II型模糊神经网络的高超音速飞行器指定性能量化跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：利用高超音速飞行器动态系统当前时刻的状态变量和参考输入变量构造当前时刻的跟踪误差变量，

步骤二：将跟踪误差变量作为区间II型模糊神经网络的输入，利用区间II型模糊神经网络估计高超音速飞行器动态系统的复杂不确定项，并获得区间II型模糊神经网络当前时刻每个子系统中不确定项的估计值，同时，设计未知参数的估计值，

步骤三：利用区间II型模糊神经网络当前时刻每个子系统中不确定项的估计值、和未知参数的估计值分别设计燃料当量比的控制律、鸭翼偏转角的控制律和升降舵偏转角的控制律，根据设计后的燃料当量比的控制律、鸭翼偏转角的控制律和升降舵偏转角的控制律完成对高超音速飞行器的跟踪控制。

2.根据权利要求1所述的一种基于区间II型模糊神经网络的高超音速飞行器指定性能量化跟踪控制方法，其特征在于，设当前时刻为a时刻，a的初始值为1，

在步骤三之后，使a＝a+1，然后返回步骤一。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于区间II型模糊神经网络的高超音速飞行器指定性能量化跟踪控制方法，其特征在于，步骤一中，

高超音速飞行器动态系统包括5个子系统，5个子系统依次为：飞行器的速度子系统、高度子系统、航迹角子系统、攻角子系统和俯仰率子系统，

所述状态变量包括：飞行器的实际速度V、实际高度h、实际航迹角γ、实际攻角α和实际俯仰率Q，

所述参考输入变量包括：飞行器的参考速度V_ref、参考高度h_ref、参考航迹角γ_ref、参考攻角α_ref和参考俯仰率Q_ref，

跟踪误差变量包括：速度跟踪误差变量z₁＝V-V_ref、高度跟踪误差变量z₂＝h-h_ref、航迹角跟踪误差变量z₃＝γ-γ_ref、攻角跟踪误差变量z₄＝α-α_ref和俯仰率跟踪误差变量z₅＝Q-Q_ref。

4.根据权利要求3所述的一种基于区间II型模糊神经网络的高超音速飞行器指定性能量化跟踪控制方法，其特征在于，

α_ref＝α_f-z₃

其中，p_h为γ_ref中作用于e_h的权重参数，p_α为作用于β_α的权重参数，υ₂为作用于η_h的权重参数，υ₄为作用于z₄的权重参数，e_h为飞行高度的转换误差，x_h为飞行器高度的性能函数，α_f为最终期望的攻角，β_α和β_γ分别为攻角跟踪误差上界和航迹角跟踪误差上界，的估计变量，为区间II型模糊神经网络上一时刻的高度子系统中不确定项的估计值，为区间II型模糊神经网络上一时刻的攻角子系统中不确定项的估计值，ρ为空气密度，V为飞行器的实际速度，S为机翼参考面积，Φ_c为燃料当量比的控制律，

m为飞行器质量，ζ₁为燃料当量比控制命令的量化系数，C_T,Φ(α_f)为与燃料当量比耦合的推力系数，C_T(α_f)为自变量为α_f的推力系数，为升力系数的α的系数，

和β分别为指定的性能函数上界参数和下界参数，且