在复杂风扰动下预定义时间控制自动航母着舰的干扰观察与预测

为提高在复杂风扰动下自动航母着舰的性能，提出了一种集成预定义时间控制、干扰观察和在线干扰预测的主动抗干扰控制方法。 构建了在包含气流、稳定风和阵风的复合风环境下的非线性模型航母基无人机（UAV）。 然后开发了预定义时间滑模控制器，以确保系统误差在用户指定时间内收敛。 为增强主动抗干扰性能，设计了一种用于干扰估计的预定义时间干扰观察器，并引入了一种基于递归最小二乘法的在线预测方法，这种方法使用遗忘因子来预测干扰并减轻观察和无人机动态引起的滞后。此外，结合了预定义时间参考模型以避免指数爆炸问题。模拟结果表明，与基线相比，所提出的方法将最大跟随误差降低了16.9%至82.0%，将着陆误差降低了53.4%至84.1%。这些结果表明，该方法能够有效增强复杂风环境下的抗干扰性能和着陆精度。