先进飞行器复合抗干扰控制技术综述

doi:10.7527/S1000-6893.2024.31303

Abstract

Abstract:

With the rapid development of information technology and artificial intelligence technology， advanced vehicles have been applied more and more widely in military and civilian fields. However， with the increasing complexity of the mission itself and the mission environment， the requirements for flight control are also increasing. Therefore， how to ensure the robustness and safety of flight control systems under the comprehensive influence of external disturbance is one of the research hot spots in recent years. Based on the existing research results at home and abroad， this paper summarizes the research status of composite anti-disturbance technology for advanced vehicles and outlined its future research and development direction. The design principle of the corresponding composite anti-disturbance control is analyzed mainly from the aspects of multi-disturbance observer composite control under multiple time-varying disturbances， composite anti-disturbance control under the combined action of time-varying disturbances and unmodeled dynamics， composite anti-disturbance control under input/output and state constraints， and composite anti-disturbance control based on disturbance coupling utilization. The key technologies that have been solved so far are reviewed. Finally， the future research directions of composite anti-disturbance control technology for advanced vehicles are discussed.

Key words: advanced vehicle, composite anti-disturbance control, disturbance observer, neural networks, input constraint, state constraint, output constraint

CLC Number:

Mou CHEN, Zhengguo HUANG, Yaohua SHEN, Fan LIU. Overview of composite anti-disturbance control technology of advanced vehicles[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(6): 531303.

Figures/Tables 40

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Table 1

Advantages and disadvantages of main control methods

方法	优势	不足
多干扰观测器协同的复合控制方法	能够实现更高精度的干扰估计	结构复杂、调节参数多
基于干扰观测器和神经网络的复合控制方法	能够有效实现带有不确定性和外部干扰的先进飞行器抗干扰复合控制，神经网络可以任意精度逼近非线性系统不确定	神经网络基函数选取不唯一，逼近效果存在差异，闭环系统稳定性分析复杂
基于干扰观测器和状态观测器的复合控制方法	能够有效实现具有不可测状态和外部干扰的先进飞行器抗干扰复合控制，可降低对传感器精准测量的依赖	状态观测器和干扰观测器相互耦合，增益选取困难，闭环系统稳定性分析复杂
基于干扰观测器、神经网络和状态观测器的多逼近器协同复合控制方法	能够有效实现带有不可测状态、不确定性和外部干扰的先进飞行器抗干扰复合控制，适应性广，鲁棒性强	神经网络、状态观测器和干扰观测器三者相互耦合，闭环系统稳定性分析复杂
基于干扰观测器、神经网络和预估器的多逼近器复合控制方法	能够有效分离系统辨识的精确性与跟踪控制的稳定性，可引入了额外的参数对收敛速度进行灵活调节	神经网络、预估器和干扰观测器三者相互耦合，闭环系统稳定性分析复杂
基于干扰观测器的抗饱和补偿法	能够有效实现输入饱和下先进飞行器抗干扰复合控制，设计方法简单	未对系统性能进行自适应调节
基于干扰观测器的辅助系统法	能够有效实现输入约束下先进飞行器抗干扰复合控制，直接面向系统性能调节	需要控制输入饱和期望输入之间偏差有界的假设
基于干扰观测器的预设性能方法	能够有效实现输出约束下先进飞行器抗干扰复合控制	输出逼近预设性能边界时需要无穷大的控制输入
状态约束下基于干扰观测器和不变集的复合抗干扰控制方法	能够有效实现状态约束下先进飞行器抗干扰复合控制	方法计算复杂且不变集不易求解
状态约束下基于干扰观测器和障碍Lyapunov函数的复合抗干扰控制方法	能够有效实现状态约束下先进飞行器抗干扰复合控制，能与基于Lyapunov函数控制的方法灵活结合	状态越界时控制输入存在奇异性
结合干扰观测器、预设性能和辅助系统的复合抗干扰控制方法	能够有效实现控制输入和输出约束下先进飞行器复合抗干扰控制，不会出现无穷大的控制输入	需要控制输入饱和偏差有界的假设
结合干扰观测器、障碍Lyapunov函数以及辅助系统的复合抗干扰控制方法	能够有效实现控制输入和状态约束下先进飞行器复合抗干扰控制，控制输入不会出现奇异性	需要控制输入饱和偏差有界的假设
基于干扰耦合利用的复合控制方法	能够有效利用干扰加强闭环系统的鲁棒性	需要分析干扰的结构特性或者干扰部分信息、控制输入容易颤振

Table 1

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Overview of composite anti-disturbance control technology of advanced vehicles

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