基于自主优化模糊动态特征建模的高超声速飞行器系统分析与控制

本项目面向高超声速飞行器研究基于自主优化模糊动态特征建模的系统分析与控制新方法。首先针对高超声速飞行器复杂动力学特性给智能模糊建模带来的困难，提出自主动态划分模糊空间的规则生成算法，讨论系统相应的逼近性能，进一步地，在考虑模糊建模过程中耦合作用的前提条件下，基于分布估计算法进行加权模糊规则优化学习方法的研究。然后，在自主优化建模基础上，讨论系统高性能控制方案，进行闭环控制系统品质分析与证明，同时，探索完成模糊控制总系统中稳定性分离定理的证明，为系统单独设计模糊控制器和模糊观测器提供重要的理论支持。最后，计划将取得的理论成果应用于特定型号高超声速飞行器软硬件仿真实验平台，进行实际验证。除了在航空航天领域，本项目研究的理论与方法还可广泛应用于过程工业和制造工业等领域中类似实际系统的建模与控制，对提高该类系统的智能化生产水平具有重要理论意义和应用前景。

本项目将特征建模与模糊动态建模方法有机结合，在提出的适合高效描述复杂非线性系统的模糊动态特征建模方法的基础上，面向高超声速飞行器，研究了基于自主优化模糊动态特征建模的系统分析与控制新方法。首先，研究了复杂系统模糊建模的系统分析方法，针对高超声速飞行器复杂动力学特性给智能模糊建模带来的困难，提出了自主动态划分模糊空间的规则生成算法，在考虑模糊建模过程中耦合作用的前提条件下，基于分布估计算法EDA设计了加权模糊规则的优化学习与提取算法；讨论了模糊动态特征模型对复杂系统的逼近性能；进一步地，为了提高复杂系统建模的学习速度，通过结合极限学习机神经网络学习算法，研究了复杂系统的预测学习优化算法。其次，研究了基于自主优化模糊动态特征模型的高性能控制方法，设计并提出了基于二型模糊动态特征建模方法的高超声速飞行器的优化控制方法、基于模糊神经网络的高超声速飞行器自适应动态规划在线学习控制方法、基于自适应动态规划的复杂飞行器系统非线性跟踪控制与在线学习控制方法；完成了基于自主优化模糊动态特征模型的高超声速飞行器闭环控制系统品质分析与稳定性证明；同时，围绕一类复杂应用对象，针对基于观测器设计的模糊控制系统，研究了在T-S模糊建模方法框架下的稳定性分离定理。最后，将取得的理论研究成果应用于特定型号高超声速飞行器软硬件仿真实验平台，进行了仿真模拟与实验验证，同时，开展了高超声飞行器虚拟现实可视化仿真应用研究，提出并具体实现了一个基于客户机/服务器模型的高超声速飞行器分布式虚拟仿真系统。通过本项目研究，提高了高超声速飞行器自主机动控制的智能化水平，具有重要的理论意义和应用前景。