Este trabajo proporciona una solución para el control del seguimiento de la trayectoria de un vehículo de vuelo hipersónico (HFV), que se encuentra con limitaciones de rendimiento, fallos de los actuadores, perturbaciones externas e incertidumbres del sistema. Para los subsistemas de control de altitud y velocidad, se construye la estrategia de control dinámico de superficie (DSC) basada en backstepping para garantizar la restricción predefinida de los errores de seguimiento. La introducción de filtros de paso bajo de primer orden remedia eficazmente el problema de la "explosión de complejidad" existente en el diseño de backstepping de alto orden. Simultáneamente, se adoptan redes neuronales de función de base radial (RBFNN) para aproximar la dinámica no disponible, en las que el algoritmo de parámetro mínimo de aprendizaje (MLP) alivia brillantemente la excesiva ocupación del recurso computacional. Especialmente, teniendo en cuenta los fallos desconocidos de los actuadores, se diseñan las señales adaptativas para mejorar la fiabilidad del sistema de lazo cerrado. Finalmente, de acuerdo con un riguroso análisis teórico y un experimento de simulación, se verifica la estabilidad del controlador propuesto y se exhibe su superioridad de forma intuitiva.
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