考虑性能约束的高超声速变体飞行器自适应优化控制

doi:10.7527/S1000-6893.2025.32387

电子电气工程与控制

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考虑性能约束的高超声速变体飞行器自适应优化控制

苏健欣, 廖宇新(), 许炜平, 谭君岳, 高兴

中南大学自动化学院，长沙 410083

收稿日期:2025-06-09 修回日期:2025-09-19 接受日期:2025-11-08 出版日期:2025-11-21 发布日期:2025-11-20
通讯作者: 廖宇新 E-mail:liaoyuxin@csu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(92371203)

Adaptive optimal control for hypersonic morphing vehicles considering performance constraints

Jianxin SU, Yuxin LIAO(), Weiping XU, Junyue TAN, Xing GAO

School of Automation，Central South University，Changsha 410083，China

Received:2025-06-09 Revised:2025-09-19 Accepted:2025-11-08 Online:2025-11-21 Published:2025-11-20
Contact: Yuxin LIAO E-mail:liaoyuxin@csu.edu.cn
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(92371203)

摘要/Abstract

摘要：

针对高超声速变体飞行器变形飞行过程中强非线性、大不确定性、受多源外部干扰等特点，提出了一种考虑性能约束的自适应优化控制方法。首先，基于自适应预设性能控制设计稳态控制器，通过设计性能包络自适应调整策略解决了固定包络误差转换时存在的控制量奇异问题；然后，基于自适应动态规划设计最优补偿控制器，通过离线-在线策略迭代实现了在线优化控制，离线策略迭代增强了网络在线更新初始阶段的稳定性，在线策略迭代引入零和博弈思想增强了最优补偿控制器的抗扰能力；最后，基于Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明所提出的方法保证了飞行器的瞬态性能与稳态性能，对于变形飞行过程中的不确定性和外部干扰具有较好的鲁棒性与自适应性。

关键词: 高超声速变体飞行器, 姿态控制, 预设性能控制, 自适应动态规划, 策略迭代, 零和博弈

Abstract:

To address the strong nonlinearity， large uncertainties and multi-source external disturbances during the morphing process， an adaptive optimal control method with performance constraints for hypersonic morphing vehicles is proposed. Firstly， the steady-state controller is designed based on adaptive performance-prescribed control. The singularity problem of fixed performance function is solved by designing an adaptive scaling strategy. Furthermore， the optimal compensation controller is designed based on adaptive dynamic programming. Online optimal control is realized through offline-online policy iteration scheme， where offline policy iteration enhances the stability of the network in the initial stage of online updates， and online policy iteration enhances the robustness of the optimal compensation controller by introducing the zero-sum game. Finally， the stability of the closed-loop system is analyzed based on Lyapunov stability theorems. Simulation results show that the proposed method improves the transient and steady-state performance of the vehicle system. The results also illustrate that the proposed method improves the robustness and adaptability to uncertainties and external disturbances during morphing flight process.

Key words: hypersonic morphing vehicles, attitude control, performance-prescribed control, adaptive dynamic programming, policy iteration, zero-sum game

中图分类号:

V249.1

苏健欣, 廖宇新, 许炜平, 谭君岳, 高兴. 考虑性能约束的高超声速变体飞行器自适应优化控制[J]. 航空学报, 2026, 47(4): 332387.

Jianxin SU, Yuxin LIAO, Weiping XU, Junyue TAN, Xing GAO. Adaptive optimal control for hypersonic morphing vehicles considering performance constraints[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2026, 47(4): 332387.

图/表 14

图 1

图 2

图 3

表1

控制方法参数

控制方法模块	参数	数值
稳态控制器	$τ$	0.002
	$η$	0.95
	P₀	5
	P_f	0.1
	K₁	［10，10，10］
	K₂	diag（15，15，15）
最优补偿控制器（离线策略迭代）	Q₁	diag（1，1，1）
最优补偿控制器（离线策略迭代）	P	diag（0.5，0.5，0.5）
最优补偿控制器（在线策略迭代）	$γ$	0.8
	$η c$	0.5
	$η a$	0.5
	$η d$	0.5
	Q	diag（1，1，1）
	R₁	diag（0.5，0.5，0.5）
	R₂	diag（0.5，0.5，0.5）
微分器	H	50
	$λ 1$	2
	$λ 2$	2
干扰观测器	$Γ 1$	diag（3，3，3）
	$Γ 2$	diag（5，5，5）
	$Γ 3$	diag（3，3，3）
	$Γ 4$	diag（5，5，5）

表1

图 4

图 5

图 6

表2

模型参数不确定性

工况	模型不确定性
工况	$Δ C m x / %$	$Δ C m y / %$	$Δ C m z / %$	$Δ ρ / %$
1	+30	+30	+30	+30
2			+30	-30
3			-30	+30
4			-30	-30
5		-30	+30	+30
6			+30	-30
7			-30	+30
8			-30	-30
9	-30	+30	+30	+30
10			+30	-30
11			-30	+30
12			-30	-30
13		-30	+30	+30
14			+30	-30
15			-30	+30
16			-30	-30

表2

表3

姿态跟踪控制性能

性能指标	本文方法（均值）	对比方法（均值）
俯仰通道IAE/ $(°) ⋅ s - 1$	2.126 6	2.234 4
偏航通道IAE/ $(°) ⋅ s - 1$	1.853	2.255 2
滚转通道IAE/ $(°) ⋅ s - 1$	0.741 48	2.160 7
俯仰通道ITAE/ $(°) ⋅ s - 2$	4.786 9	4.622 8
偏航通道ITAE/ $(°) ⋅ s - 2$	3.429 6	5.625
滚转通道ITAE/ $(°) ⋅ s - 2$	7.249 9	13.010 9

表3

图 7

图 8

图 9

图 10

图 11

参考文献 24

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