本文以某研究所提供的某型歼击机的飞机模型为对象,从工程实际的角度出发,重点研究歼击机自修复飞行控制技术。本文在MATLAB语言环境下建立了基于T-S模糊模型和自适应神经网络跟踪控制律的正常飞机与故障飞机自修复的飞行仿真系统。首先,利用Look-Up Table对大量的气动力参数及气动力矩参数数据进行了插值处理,并在此基础上建立了正常和故障飞机飞行的仿真模型。其次,利用T-S模糊模型对系统进行近似建模,应用基于模糊模型的模糊H_∞跟踪控制律对歼击机进行输出跟踪控制。在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,为了贴近工程实际,在模糊控制的基础上,引入了基于RBF神经网络的自适应控制,用于在线对消不确定项和模糊建模误差的影响,以保证系统具有期望的鲁棒H_∞跟踪性能。克服了单纯用线性控制系统理论来控制象歼击机这样的复杂非线性系统鲁棒性能较差的问题。再次,应用基于T-S模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方案,对歼击机在各种故障条件下进行了自修复控制的仿真研究。采用RBF神经网络在线补偿不确定项和模糊建模误差,能够使飞机获得满意的控制效果。并利用上述自修复飞行控制律的信息,训练神经网络来进行故障认定。最终,飞行仿真系统实验表明:本文采用的自修复控制方法不仅使飞机在正常状态下,而且可以使飞机在故障状态下都能获得满意的控制效果。