【摘 要】
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针对全状态受限飞行器系统的姿态跟踪，构建了一种新的自适应有限时间跟踪控制器，以消除经典反步法中由于对虚拟信号求导所导致的计算复杂性问题，并保证飞行器姿态系统中所有状态均限制在设计区域内。对于飞行器系统非线性模型中的未知部分，采用神经网络进行逼近。在此基础上，设计了误差补偿机制用于补偿滤波误差，并使用障碍李雅普诺夫函数证明了尽管存在输入饱和，但是飞行器的姿态仍然可以在有限时间内以一定的精度跟踪期望信
【基金项目】
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国家自然科学基金（61603204,61973179）； 山东省优秀青年基金（ZR2018JL020）； 山东省高等学校青创科技计划（2019KJN033）；
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针对全状态受限飞行器系统的姿态跟踪，构建了一种新的自适应有限时间跟踪控制器，以消除经典反步法中由于对虚拟信号求导所导致的计算复杂性问题，并保证飞行器姿态系统中所有状态均限制在设计区域内。对于飞行器系统非线性模型中的未知部分，采用神经网络进行逼近。在此基础上，设计了误差补偿机制用于补偿滤波误差，并使用障碍李雅普诺夫函数证明了尽管存在输入饱和，但是飞行器的姿态仍然可以在有限时间内以一定的精度跟踪期望信号。最后，对该控制方法进行了仿真验证。
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