反演控制方法对非匹配不确定性具有较好的处理能力，所设计的系统灵活性和稳定性都很高，在制导控制一体化的设计中，不少学者在滑模控制的基础上结合反演控制，取得了较好的效果。Manu等［18］结合滑模控制和反演控制，同时加入神经网络，对系统不确定性在线跟踪和补偿，但该算法需要调整的参数较多，设计起来比较复杂。侯明哲等［19］在滑模控制和反演控制的基础上，融入动态面设计思想，实现了较好的控制，但该设计对执行机构动态性能要求较高。以上设计都是基于静止或者低速目标，张金鹏等［20］针对高速机动目标，从不确定项中提取目标机动干扰，结合滑模控制与反演控制对系统进行设计，该算法能较好地拦截高速机动目标。但是除目标机动干扰外，导弹自身气动未建模的不确定性也会影响制导精度。齐辉等［21］利用微分几何理论建立模型，基于平行接近原理对系统进行了设计，经仿真验证，该算法可以较好地克服目标机动干扰以及未建模的不确定性，且鲁棒性较强。一些学者为了追求更高的制导精度，尝试在制导控制一体化系统中加入高阶滑模观测器。Hwang［13］等为了解决目标信息难以获取的问题，在系统中加入高阶滑模观测器，但其系统模型简化比较严重，并没有很好地补偿未建模动态。Alexander［22］等针对制导控制一体化建模比较充分，加入高阶滑模观测器后，较好地估计和处理了目标动态，但是计算量较大，系统实时性会受到影响。
高阶滑模观测器的引入有效提高了导弹制导精度，但系统仍存在“计算膨胀”问题。为此，王昭磊等［23］引入指令滤波器，针对系统不确定函数设计自适应模糊逼近器，避免了反演控制巨大的计算量，自适应调整下系统的鲁棒性得到了保证。张尧等［24］首先利用扩张观测器实时观测和补偿导弹的动态耦合和不确定性，再进一步设计自适应控制律避免“计算膨胀”问题，很好地实现了导弹通道间的主动解耦。王建华等［25］以气动舵偏角为控制输入，建立了制导控制一体化低阶模型，省略了基于期望过载求取气动欧拉角的过程，减少了设计参数，使用解析模型取代控制系统的跟踪控制过程，不失为一种很好的设计思路。(www.xing528.com)
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