高超声速飞行器存在巨大的军事价值和经济价值,逐渐成为各国科技竞争的焦点。由于其飞行速度及近空间飞行环境的影响,高超声速飞行器受内外部扰动,气动参数变化剧烈,结构存在很大的不确定性,呈现出强非线性和强耦合性。本文考虑高超声速飞行器飞行过程中气动参数摄动剧烈、模型结构存在很大的不确定性等问题,对其姿态控制方法进行了研究。本文介绍了高超声速飞行器实际飞行过程中需要用到的坐标系及其变量,进行受力分析并得到高超声速飞行器的六自由度姿态模型。考虑到高超声速飞行器飞行过程中气动参数的大范围变化,引入由于气动参数变化导致的不确定性,进一步推导并整理得到面向控制的仿射非线性模型。本文首先针对高超声速飞行器的纵向通道,将神经网络控制与PID控制结合分别设计了单神经元PID控制器和PID神经网络控制器。仿真结果显示出两种控制方法均取得了良好的控制效果,然而与单神经元PID控制相比,神经网络PID控制对预期攻角的跟踪速度更快,响应时间更短。基于高超声速飞行器纵向通道的姿态控制器设计,进一步研究高超声速飞行器三通道姿态控制系统。二阶滑模控制可以大大减弱系统切换期间的抖振,因此采用二阶滑模控制构造高超声速飞行器的姿态控制器,以削弱姿态跟踪抖振。同时采用间接自适应模糊控制逼近气动参数变化导致的不确定性,增强系统对气动参数变化的鲁棒性。仿真结果显示出高超声速飞行器的模糊二阶滑模控制系统良好的控制效果,姿态角无明显抖振,对气动参数变化有较强的鲁棒性。分数阶微积分使得微积分的阶次不再局限于整数,使得控制系统设计更加灵活。分数阶滑模不仅具有衰减性质可以使滑模面在系统切换过程中缓慢释放能量,缓解抖振现象,而且具有信息存储性质可以有效处理复杂的气动参数扰动,增强系统对气动参数变化的鲁棒性。因此,针对高超声速飞行器三通道姿态系统,从两个不同的角度设计分数阶滑模姿态控制器。一种是基于模糊控制的分数阶滑模控制器,采用分数阶微积分设计滑模控制的不连续控制,利用分数阶的衰减性质,削弱抖振。同时使用间接自适应模糊控制逼近气动参数变化导致的不确定性,增强系统对气动参数摄动的鲁棒性。另一种是模糊分数阶滑模控制器,将分数阶微积分引入滑模控制的等效控制中,通过分数阶微积分的信息存储性质可以有效处理复杂的气动参数扰动,增强系统对气动参数变化的鲁棒性。而且用模糊控制替换滑模控制的不连续控制,大大衰减抖振。仿真结果显示出两种模糊分数阶滑模控制系统均能够有效处理气动参数变化导致的不确定性问题,快速准确地跟踪期望姿态角。综上所述,本文为高超声速飞行器分别设计了神经网络PID、模糊二阶滑模、模糊分数阶滑模姿态控制器,进行了仿真研究,分析了上述控制系统的优势和不足,总结出更优越的控制方案,并指出了未来的工作方向。