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摘要：
细长防空导弹在超音速飞行过程中存在严重的气动伺服弹性(ASE)耦合，传统的陷波滤波器固有地限制了自动驾驶仪的带宽，无法主动抑制弹性振动。虽然μ合成提供了健壮性，但它通常所产生的高阶控制器对于工程实现来说是不切实际的。本文提出了一种低阶鲁棒控制框架，该框架实现了振动抑制性能和实现复杂性之间的最佳平衡。其核心技术贡献有三：第一，不同于传统的直接优化控制器参数的方法，我们提出了一个由性能加权函数优化驱动的固定结构μ综合问题。该策略使得能够综合出严格满足鲁棒稳定裕度的最小阶控制器。其次，针对复杂不确定系统中加权参数整定的计算量问题，提出了一种并行递阶优化策略。该框架将拉丁超立方体采样用于空间探索，贝叶斯优化用于全局搜索，粒子群优化用于局部求精，极大地缩短了迭代周期，避免了局部极小值。仿真结果表明，所提出的四阶μ控制器具有与69阶全状态μ控制器相当的动态性能和鲁棒性，同时在多源不确定性和传感器噪声的情况下，显著优于经典的三回路自动驾驶仪和优化的线性自抗扰控制。蒙特卡罗模拟证实了该方法能够在传统方法因ASE不稳定而失效的情况下保持稳定性和精度。这项工作为柔性导弹系统的主动振动抑制提供了一条计算高效、实用可行的途径。

论文见 ->【鲁棒μ控制】细长导弹在弯曲振动方面的气动伺服弹性建模、控制与优化

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一句话概括

本文提出了一种低阶鲁棒μ控制框架，通过性能加权函数优化驱动的固定结构μ综合，配合并行递阶优化策略，实现了细长防空导弹气动伺服弹性（ASE）振动抑制性能与工程实现复杂度的最佳平衡。

研究背景与痛点

• 细长防空导弹在超音速飞行时存在严重的气动伺服弹性（ASE）耦合，弹性振动会显著影响飞行稳定性与控制精度。
• 传统陷波滤波器固有地限制自动驾驶仪带宽，无法主动抑制弹性振动。
• 虽然μ合成能提供鲁棒性，但其产生的高阶控制器（如69阶）在工程上难以实现。

核心贡献（三大创新）

1. 性能加权函数优化驱动的固定结构μ综合：不同于传统直接优化控制器参数，该方法通过优化性能加权函数，综合出严格满足鲁棒稳定裕度的最小阶控制器（四阶）。
2. 并行递阶优化策略：融合三种优化算法，大幅缩短迭代周期并避免局部极小值：
   • 拉丁超立方体采样→ 空间探索
   • 贝叶斯优化→ 全局搜索
   • 粒子群优化→ 局部求精
3. 工程可实现的低阶控制器：四阶μ控制器性能媲美69阶全状态μ控制器，显著优于经典三回路自动驾驶仪和优化的线性自抗扰控制（LADRC）。

关键结果

• 蒙特卡罗模拟证实：在传统方法因ASE不稳定而失效的场景下，该方法仍能保持稳定性和精度。

应用价值

为柔性导弹系统的主动振动抑制提供了一条计算高效、实用可行的工程路径，兼顾了鲁棒性能与控制器阶数（实现复杂度）的平衡。

论文信息

• 标题：鲁棒μ控制：细长导弹在弯曲振动方面的气动伺服弹性建模、控制与优化
• 链接：IEEE Xplore