Este estudio desarrolla un novedoso controlador de rendimiento prescrito basado en la aproximación neural para vehículos de vuelo hipersónico flexibles (HFV). En primer lugar, se explota un nuevo mecanismo de rendimiento prescrito, que desarrolla nuevas funciones de rendimiento que garantizan los errores de seguimiento de la velocidad y la altitud con pequeños excesos. En comparación con el mecanismo de rendimiento prescrito existente, tiene un mejor rendimiento transitorio y de estado estacionario preseleccionado. A continuación, el modelo no afín de HFV se descompone en un subsistema de velocidad y otro de altitud. En el subsistema de velocidad se diseña un controlador proporcional-integral basado en el rendimiento prescrito. En el subsistema de altitud, el modelo se expresa como una forma de retroalimentación pura no afín, y las entradas de control se derivan de aproximaciones neuronales. Para reducir la cantidad de cálculo, sólo se utiliza un aproximador de red neuronal para aproximar las incertidumbres del subsistema, y se aplica un algoritmo de regulación avanzado para idear la ley adaptativa para la estimación neuronal. Al mismo tiempo, se evita el complejo proceso de diseño del back-stepping. Por último, se presentan resultados de simulación numérica para verificar la eficacia del diseño.
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