高超声速飞行器多目标LPV模型的动态解耦跟踪控制

高超声速飞行器（HFV）是指速度不小于马赫数5的飞行器，具有重要的军事价值，因此世界各国对其非常关注。高超声速滑翔飞行器基于转轴转弯（BTT）技术，具备巨大的发展潜力和应用价值。使用BTT技术，滑翔机在维持高攻角飞行条件下，能够以较小的侧滑角控制飞行，这样可以尽量避免局部气动热效应的影响，显著降低了设计热防护系统的难度。但为了提供足够升力以保证在近太空长时间滑翔飞行，这种HFV必须保持较大攻角。 本文研究了高超声速飞行器的动态解耦问题，首先获得高超声速飞行器的线性参数变化（Linear Parameter-Varying, LPV）模型，然后通过张量积（Tensor-Product, TP）模型变换方法将LPV模型平滑地转换成多面体形式。接着，通过最小化一个由控制对象和无耦合参考模型构成的虚拟系统的H∞范数，推导出动态解耦控制方法。基于线性矩阵不等式（Linear Matrix Inequalities, LMIs）推导出控制器存在的充分必要条件。之后，设计了适用于高超声速飞行器多面体LPV模型的解耦控制器，并通过仿真结果表明所提出的方法在动态解耦方面具有完美的性能。 关键词：高超声速飞行器（HFV）、多面体LPV模型、参考模型、线性矩阵不等式（LMIs）、动态解耦。 在高攻角飞行条件下，纵向运动参数必须精确控制，以确保飞行器的稳定性和可控性。动态解耦跟踪控制是通过消除或减少飞行器各控制通道之间的相互影响来实现这一目标的关键技术。在高超声速飞行条件下，由于飞行环境的极端复杂性，耦合效应更为明显，因此，动态解耦控制显得尤为关键。 文中提及的H∞范数最小化是控制理论中的一种优化方法，它旨在设计出一个控制律，使得在满足一定性能指标的同时，系统对各种扰动和不确定性具有良好的鲁棒性。H∞控制是现代控制理论中解决多变量、时变、不确定系统鲁棒控制问题的有效工具。H∞控制策略对于高超声速飞行器这种复杂的非线性系统尤其重要，因为它可以为系统提供一种兼顾性能和鲁棒性的控制方案。 张量积模型变换是一种用于多变量系统分析和控制设计的方法，它能够将复杂的LPV模型转换为一个更易于处理的多面体形式。该方法为高超声速飞行器的控制系统设计提供了一个简洁的数学框架，方便后续的控制器设计和稳定性分析。 线性矩阵不等式（LMIs）是用于求解控制问题的一类数学工具，特别是在处理鲁棒性和优化问题时非常有用。LMIs在控制理论中被广泛应用，因为它提供了一种系统性的方法来检验系统设计是否满足给定的性能指标和稳定性约束。 本文提出的方法将复杂的高超声速飞行器动态解耦问题转化为了一个可以利用LMIs方法求解的优化问题，并且提供了有效控制策略，使得高超声速飞行器在各种飞行条件下都能保持良好的飞行性能和稳定性。这对于未来的飞行器设计、控制和实现具有重大的理论和实际应用价值。