邱福生，王晓东

(沈阳航空航天大学 航空宇航学院，沈阳 110136)

作为高端无人机的发展方向，飞翼布局无人机在结构强度、气动性能、隐身能力等方面具有一些常规布局无人机所不能比拟的优势。

飞翼无人机在机动飞行时依赖高效的控制系统，但由于纵横通道间的强耦合、复杂的非线性、迟滞效应、不确定扰动等影响，使其机动控制十分困难。为解决飞翼布局无人机的控制问题，国内外学者进行了大量理论研究与科学实验。文献[1]在原始 PI 控制器的基础上，构造了状态预测器模型，设计了基于输出反馈的 L1自适应控制器来抑制外部风扰及机身颤动。文献[2]基于飞翼无人机的六自由度降阶模型，设计了一个多级非线性动态逆控制器，并与随后的非线性制导律相结合用来进行航路跟踪。文献[3]将反馈线性化与基于自适应的神经网络控制器相结合，来抑制舵面局部损伤造成的不良效应。文献[4]利用自适应控制与滑模变结构控制分别设计了内、外环的控制律。郑翌等[5]将参考模型与模糊神经网络相结合，对无人机的速度和俯仰角进行控制。徐明兴等[6]把非线性动态逆控制方法与控制分配相结合，用负反馈来抵消运动方程中的非线性项。朱家强等[7]通过多层感知器神经网络在线补偿逆误差，降低了非线性动态逆方法对模型准确性的要求。Wise[8]将 RSLQR 控制方法与 MRAC 控制方法相结合，设计了一个基于状态观测器的静不稳定无人机的飞控系统。在引用文献[9]的权重矩阵后，插入高丽等[10]基于飞翼无人机的线性模型，设计了RSLQR+L1的自适应控制结构，并通过仿真验证了其结构的有效性。……