基于鲁棒自适应动态规划的临近空间飞行器姿态跟踪控制

针对近空间飞行器的最优控制问题，提出了一种基于在线数据采集的鲁棒自适应动态规划姿态跟踪控制器。飞机系统分为标称跟踪系统和误差跟踪系统。将基于状态方程的最优跟踪策略和基于状态方程的最优跟踪策略转化为基于状态方程的最优跟踪策略。通过在线采集系统的状态信息，利用神经网络拟合值函数和控制律，在方程内进行策略迭代，直到满足权迭代的终止条件，最终得到最优控制律和最优值函数。仿真结果表明，将RADP在获得误差跟踪控制量后得到的控制律与标称控制率相结合，可以使飞机在气动参数摄动情况下具有良好的鲁棒性，实现近似最优跟踪控制。