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近空间飞行器（near space vehicle,NSV）是指能够持续工作于近空间这一空域并完成指定任务的飞行器,具有飞行速度快、覆盖范围广、机动性强以及多任务能力等特点,无论是在商业还是军事领域都有很高的应用价值。对于NSV进行研究,首要任务是设计合适的飞行控制系统,保证NSV的飞行安全与飞行品质。然而考虑到NSV自身复杂的结构特性以及近空间区域复杂多变的飞行环境,实际进行飞行控制器设计时需充分考虑系统建模不确定、外部扰动以及控制输入饱和等多约束条件的影响,进而提高控制器的鲁棒性与抗饱和能力。另外,从最优控制角度出发,通常希望控制器在保证NSV平稳飞行的同时还能满足一定的性能指标要求,例如跟踪误差最小、控制能量最优等,从而提高飞行品质。因此,本文针对上述涉及的问题,研究一类存在系统建模不确定、外部干扰以及控制输入饱和等多重约束条件下的NSV鲁棒自适应优化飞行控制方案。论文的主要工作如下:（1）在现有NSV姿态模型基础上,考虑外部时变干扰的影响。将非线性干扰观测器（nonlinear disturbance observer,NDO）技术与自适应动态规划（adaptive dynamic programming,ADP）方法相结合,提出一种鲁棒优化控制方案,实现对存在干扰约束下的NSV姿态优化跟踪控制。该方案首先采用NDO对由外部系统产生的时变扰动进行估计,并且综合考虑干扰估计值信息、已知系统动态以及参考跟踪信号,设计理想的稳态控制输入,消除外部干扰的影响;然后采用单评价网络结构的ADP算法设计最优反馈控制器,保证系统的最优跟踪性能。最后,利用Lyapunov方法给出闭环系统的稳定性分析过程,并结合存在干扰约束下NSV姿态跟踪控制仿真分析,验证所提鲁棒优化控制方案的有效性。（2）在实际研究过程中,很难获得精确的NSV非线性模型,因此进一步考虑由气动参数不确定引起的系统建模不确定约束的影响。在反步法（backstepping）控制框架下提出一种基于NDO、径向基神经网络（radial basis function neural network,RBFNN）以及ADP算法的鲁棒自适应优化控制策略,实现对存在系统建模误差以及外部干扰双重约束下的NSV姿态系统的优化跟踪控制。该方案利用RBFNN技术去对系统建模误差进行逼近,结合NDO去估计由外部时变干扰以及RBFNN逼近误差组成的复合干扰,并通过设计合适的前馈控制输入将原先的跟踪控制问题转换成一个针对标称误差系统的镇定问题,达到消除系统建模误差以及外部干扰影响的目的。然后基于单评价网络的ADP算法设计最优反馈控制输入,保证系统的稳定性与良好的跟踪性能。最后,利用Lyapunov方法证明闭环系统的稳定性,并通过对同时具有系统建模误差以及外部干扰约束的NSV姿态动力学模型进行仿真分析,验证所提鲁棒自适应优化控制方案的有效性。（3）由于执行器容易产生饱和现象,进一步考虑具有系统建模误差、外部干扰以及控制输入饱和等多重约束下的NSV姿态优化控制问题。设计了一种基于积分滑模控制（integral sliding mode control,ISMC）与ADP算法的鲁棒优化控制方案。该方案通过构建辅助系统去处理控制输入饱和问题,并采用RBFNN方法去逼近系统建模误差。在此基础上设计自适应积分滑模控制器,通过保证滑模面的收敛性达到消除系统建模误差、外部干扰以及控制输入饱和影响的目的。随后结合ADP算法对滑模面内部动态系统进行最优跟踪控制器设计,保证系统良好的跟踪性能。利用Lyapunov方法证明闭环系统的稳定性,并通过对存在多重约束条件下的NSV姿态动力学模型进行仿真分析,验证所提鲁棒优化控制策略的有效性。（4）同样对于存在系统建模误差、外部干扰以及控制输入饱和等多重约束下的NSV姿态优化控制问题,提出一种基于微分对策的有限时域鲁棒自适应优化控制方案。该方案同样采用RBFNN方法对系统建模误差进行逼近,并构建辅助系统去处理控制输入饱和,通过设计自适应前馈控制输入达到消除系统建模误差以及输入饱和的影响,并将原先多约束条件下的优化跟踪控制问题转换成一个针对仿射误差系统的有限时域H∞最优控制问题。然后,借助基于ADP算法的零和微分对策方案去设计有限时域H∞最优化反馈控制器,保证系统在有限时域内的鲁棒最优跟踪性能。最终实现对NSV在存在多重约束条件下有限时域鲁棒自适应姿态优化控制。结合Lyapunov方法,给出相应的稳定性分析过程,并结合相应的仿真分析,验证所提控制方案的有效性。（5）在姿态优化控制研究的基础上,进一步考虑具有系统建模误差、外部时变干扰以及控制输入饱和等多重约束条件下的NSV轨迹优化控制问题,提出了有限时域鲁棒自适应轨迹优化跟踪策略。该策略首先对于不考虑上述约束的外环轨迹控制,采用反馈性化方法设计高度与速度控制器,并结合牛顿迭代法解算出内环姿态控制所需的参考姿态角信号;然后,借鉴前面几章的研究思路,将NDO、RBFNN以及辅助系统方法与ADP算法相结合,设计有限时域鲁棒自适应优化跟踪控制器,使得姿态角能够在多约束条件下实现对轨迹环给定姿态参考信号的跟踪,并且满足一定的性能指标要求与终端约束条件。通过将内外环控制器串联起来,最终实现对NSV纵向轨迹的有限域鲁棒优化跟踪控制。最后,结合Lyapuov方法对所设计的控制器进行稳定性分析,并通过对NSV纵向模型进行仿真分析,验证所提控制策略的有效性。