题目：飞行器智能与自适应控制重构技术研究

利用飞行器飞行控制系统重构技术可以在飞行器操纵面发生故障或系统受到不确定性干扰时，可以适当地调整飞控系统结构或参数，发挥剩余操纵面功效，保持飞行器的稳定飞行或尽可能地实现给定的控制指令。控制重构技术保证了飞行器飞行的可靠性，所以当前在国内外都得到了重点研究和广泛重视。

文章主要分为如下几个部分：

首先，为开展智能与飞行器重构控制技术方面的研究，本文根据国外公开的文献资料建立了一个高超声速飞行器的较为完整的非线性运动学和动力学模型。在建立好6自由度线性方程后，对该系统进行非线性仿真，得到的仿真结果表明该系统不稳定，符合高超声速飞行器系统特征，可以以此为基础进行飞行器智能与自适应重构控制技术的研究。根据飞控系统的特点，概括分析了其可能发生的故障类型，针对飞行控制系统最常见和重要的执行器故障，建立了飞行器的故障数学模型。

之后，引进一种基于反步法的动态曲面控制方法，结合神经网络(NN)对未知非线性函数的良好逼近能力提出了一种新的鲁棒自适应重构控制结构。以设计的一个基于反步法的动态曲面控制器为基础，采用径向基神经网络方法来最大限度估计非线性故障项和不确定项，神经网络的参数通过设计自适应调节律来获得，进而可以在反步法控制器中补偿不确定及故障的影响，改善系统性能。进行仿真计算后，得到的结果表明在飞行器发生操纵面故障后，设计的径向基神经网络重构控制方法可以补偿操纵面故障带来的影响，保持了飞行器飞行的稳定，对系统不确定性具有鲁棒性。

然后，提出了一种基于超曲面二阶滑模变结构重构控制方法。采用基于超曲面二阶滑模控制的方法，可以有效地抑制滑模运动的抖动现象。滑模变结构控制器对非线性系统具有优良的控制性能。针对飞行器姿态模型的快慢双回路分别构造滑模面，构造基于超曲面二阶滑模重构控制器，来抑制滑模运动的抖动现象，补偿操纵面故障带来的影响，且使系统对不确定干扰项具有很强的鲁棒性。得到的仿真结果表明，所设计的双回路滑模控制器实现了在操纵面故障和系统不确定干扰下，对所给指令良好的跟踪，并保持系统稳定。