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En general, la tarea de evasin requiere que los vehculos hipersnicos (HSV) completen rpidamente la maniobra de actitud en poco tiempo. Adems, la rpida variacin de los modos de vuelo induce a menudo incertidumbres estructurales y paramtricas, as como perturbaciones altamente dinmicas de los HSV. Las caractersticas peculiares y complejas del proceso de evasin dificultan el diseo de los sistemas de control de vuelo orientados a la evasin. En este trabajo, investigamos el problema de diseo de control adaptativo rpido para los HSV genricos bajo la tarea de evasin. Introduciendo varios vectores funcionales no lineales especiales y diseando adecuadamente las leyes adaptativas, se pueden suprimir las altas perturbaciones dinmicas y las incertidumbres. Para tratar las partes desconocidas completas de las incertidumbres estructurales y las incertidumbres aerodinmicas causadas por la maniobra de evasin, se introducen dos redes neuronales de funcin de base radial (RBFNNs) como aproximadores en tiempo real. Adems, para mejorar la velocidad de respuesta del sistema de control de vuelo, se utiliza un predictor basado en el algoritmo super-twisting (STW) como trmino feed-forward del controlador. En consecuencia, se ha establecido una novedosa estructura de control feed-forward adaptativo rpido de cara a la evasin para los HSV. Se ha demostrado que todas las seales del sistema de bucle cerrado estn acotadas con una velocidad de seguimiento satisfactoria. Por ltimo, se ha realizado un experimento de simulacin para demostrar la eficacia y las ventajas del mtodo de control propuesto.
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