CN105259762A - 一种飞行控制系统控制参数的图形化自动寻优整定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种飞行控制系统控制参数的图形化自动寻优整定方法，包括下述步骤：设计并搭建simulink形式的飞行控制系统仿真模型；将飞行控制系统输出信号期望的时域响应指标转化为图形限制边界；采用梯度下降寻优法，将图形限制边界转化为最优化问题的性能指标、约束条件和参数可行域进行求解；采用循环方式对整个飞行包线内所要调节状态点的控制器参数进行自动寻优整定；以动压为自变量，将包线内所有状态点所得到的控制律参数值，进行多项式拟合，得到整个包线范围内的控制律参数整定集成曲线。本发明采用图形化自动参数寻优整定方法，借助软件工具，提升工作效率，提高参数整定结果的可靠性，保证了整个飞行控制系统的安全、稳定运行。

Description

一种飞行控制系统控制参数的图形化自动寻优整定方法

技术领域

本发明涉及航空领域的控制系统控制参数的增益调度技术，具体为利用信号约束图形化方法实现飞行控制系统控制律参数自动寻优整定的方法。

背景技术

飞机状态在整个飞行包线内是非线性快速大范围变化的。传统的飞行控制系统设计思想是在飞行包线内选取足够多的飞行状态点进行配平和线性化，以获取定常状态的飞机线性模型，进而针对所有定常状态采用PID控制方法设计统一的飞行控制系统。为使所设计的固定结构的飞行控制系统对选取的所有定常状态点、甚至在整个飞行包线内均具有良好的、一致的控制性能，必须使所设计的各个定常状态的控制参数均为期望的最优取值，进而采用增益调度技术，可以实现所设计的飞行控制在整个飞行包线内的控制性能。

在线性定常模型的传统飞行控制系统设计中，为确保控制精度，通常要针对所有飞行状态进行大量重复的控制参数整定寻优工作，目前仍没有一套系统完整的方法对整个飞行包线内的飞行控制律参数进行自动寻优整定慢。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种飞行包线内全状态飞行参数自寻优整定方法，克服常用的PID参数试凑法所带来的工作量大、工程实践经验少、设备运转潜在危险系数高等问题，采用图形化自动参数寻优整定方法，借助软件工具，提升了工作效率，提高了参数整定结果的可靠性，保证了整个飞行控制系统的安全、稳定运行。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种飞行控制系统控制参数的图形化自动寻优整定方法，包括下述步骤：

S1、在整个飞行包线内确定所要调节的状态点，并遵循使飞机以足够的准确度保持或跟踪预定飞行轨迹的飞行控制系统的设计要求，确定控制系统内、外部参数调节及调用结构，使用MATLAB仿真软件，设计并搭建Simulink形式的飞行控制系统仿真模型；

S2、根据具体的自动飞行控制系统模态，确定该模态所对应的国军标要求，将飞行控制系统输出信号期望的控制精度、调节时间、上升时间、误差要求等时域响应指标转化为图形限制边界，不同的边界线对应不同的性能参数；

S3、采用梯度下降寻优法，将图形限制边界转化为最优化问题的性能指标、约束条件和参数可行域进行求解；

S4、在Matlab软件环境下，给定控制参数初值，编制控制参数图形化自动寻优整定程序，采用循环方式对整个飞行包线内所要调节状态点的控制器参数进行自动寻优整定；

S5、以动压为自变量，将包线内所有状态点所得到的控制律参数值，进行多项式拟合，从而得到整个包线范围内的控制律参数整定集成曲线。

其中，所述状态点为在不同的马赫数和不同高度下飞机的飞机状态点。

其中，所述飞行控制系统模态包括纵向飞行模态和横侧向飞行模态，纵向飞行模态分为俯仰保持、高度保持、航迹保持、空速保持、自动改平模态；横侧向飞行模态分为滚转角保持、自动改平、航向保持与选择、水平导航、着陆模态。

其中，所述梯度下降寻优法具体包括如下步骤：

设性能指标函数为f(x₁，x₂，…，x_r)，记系统状态为X＝(x₁，x₂，…，x_r)，则最优化问题的数学描述为

$\left\{\begin{array}{c}(x_1^{*},x_2^{*},...,x_r^{*})=\arg \min f(x_1,x_2,...,x_r)\\ \begin{array}{cc}s.t.& a_i\≤x_i\≤b_i\end{array}\end{array}\right.;$

式中：为可调参数的最优解，[a_i，b_i]为可调参数x_i的范围，即参数可行域，a_i≤x_i≤b_i为约束条件，r为需要调节的参数个数(i＝1，2，…，r)。

其中，多项式拟合采用最小二乘方法，在MATLAB中可使用polyfit(x，y，n)命令实现该功能，其中，x为自变量，y为因变量，n为多项式拟合结果的阶数。

本发明具有以下有益效果：

克服了常用的PID参数试凑法所带来的工作量大、工程实践经验少、设备运转潜在危险系数高等问题，采用图形化自动参数寻优整定方法，借助软件工具，提升了工作效率，提高了参数整定结果的可靠性，保证了整个飞行控制系统的安全、稳定运行。

附图说明

图1为本发明实施例中飞行包线内定常状态点。

图2(a)为本发明实施例中的俯仰控制模态仿真模型。

图2(b)为本发明实施例中的全面横航向运动的仿真模型。

图2(c)为本发明实施例中横航向内回路控制器的仿真模型

图3为本发明实施例中典型的阶跃响应指标。

图4为本发明实施例中期望响应的图形限制边界。

图5为本发明实施例中控制系统响应的自动整定过程。

图6为本发明实施例中飞行包线内控制参数的曲线拟合及置信区间。

图7为本发明实施例中的飞行控制系统仿真模型。

图8为本发明实施例中K_φ随动压的增益调度拟合曲线。

图9为本发明实施例中K_p随动压的增益调度拟合曲线。

图10为本发明实施例中K_β随动压的增益调度拟合曲线。

图11为本发明实施例中K_r随动压的增益调度拟合曲线。

图12为本发明实施例中K_i随动压的增益调度拟合曲线。

具体实施方式

为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供了一种飞行控制系统控制参数的图形化自动寻优整定方法，包括下述步骤：

S1、在整个飞行包线内确定所要调节的状态点，即在不同的马赫数和不同高度下飞机的飞机状态点，其分布情况如图1所示。并遵循使飞机以足够的准确度保持或跟踪预定飞行轨迹的飞行控制系统的设计要求，确定控制系统内、外部参数调节及调用结构，使用MATLAB仿真软件，设计并搭建Simulink形式的飞行控制系统仿真模型；见图2，其中，图2(a)和图2(b)、(c)分别为纵向和横侧向全局、横侧向内部的飞机运动仿真模型。

S2、飞行控制系统模态包括纵向飞行模态和横侧向飞行模态，而纵向飞行模态又分为俯仰保持、高度保持、航迹保持、空速保持、自动改平模态；横侧向飞行模态分为滚转角保持、自动改平、航向保持与选择、水平导航、着陆模态，根据具体的自动飞行控制系统模态，确定该模态所对应的国军标要求，将飞行控制系统输出信号期望的控制精度、调节时间、上升时间、误差要求等时域响应指标(如图3所示)转化为图形限制边界，不同的边界线对应不同的性能参数；如图4所示。在“信号约束(SignalConstraint)”窗口中，选择“优化”，并点击“开始”，启动优化程序，优化过程中的曲线逼近过程如图5所示。优化程序算法

S3、采用梯度下降寻优法，将图形限制边界转化为最优化问题的性能指标、约束条件和参数可行域进行求解；

设性能指标函数为f(x₁，x₂，…，x_r)，记系统状态为X＝(x₁，x₂，…，x_r)，则最优化问题的数学描述为

$\left\{\begin{array}{c}(x_1^{*},x_2^{*},...,x_r^{*})=\arg \min f(x_1,x_2,...,x_r)\\ s.t.a_i\≤x_i\≤b_i\end{array}\right.;$

式中：为可调参数的最优解，[a_i，b_i]为可调参数x_i的范围，即参数可行域，a_i≤x_i≤b_i为约束条件，r为需要调节的参数个数(i＝1，2，…，r)。

S4、在Matlab软件环境下，在图4中给定控制参数初值条件下，运行所编制的控制参数图形化自动寻优整定程序，采用循环方式对整个飞行包线内所要调节状态点的控制器参数进行自动寻优整定；优化过程如图5所示，经过多次逼近，控制器阶跃响应最终达到所设置的性能指标要求。

S5、以动压为自变量，将包线内所有状态点所得到的控制律参数值，进行多项式拟合，从而得到整个包线范围内的控制律参数整定集成曲线。如图6所示

多项式拟合采用最小二乘方法，在MATLAB中可使用polyfit(x，y，n)命令实现该功能，其中，x为自变量，y为因变量，n为多项式拟合结果的阶数。

实施例

以飞机滚转角自动控制模态的控制律参数寻优整定为例阐述具体的实施方式。

(a)在整个飞行包线内确定滚转模态的状态点，并按照飞行控制系统设计要求，确定控制系统结构，按照以下内回路的飞行控制律：

$\mathrm{\δ}\mathrm{\ξ}=(K_{\mathrm{\φ}}+\frac{K_j}{s})\·\mathrm{\δ}\mathrm{\φ}+K_p\·\mathrm{\δ}p---\left(3\right)$ δζ＝K_β·δβ+K_r·δr(4)

其中：K_φ、K_i、K_p、K_β及K_r为控制器的基本参数，p为滚转角速度，φ为滚转角，β为侧滑角，r为偏航角速度，ξ为副翼偏角，ζ为方向舵偏角。根据上述动力学模型，设计图7所示的飞行控制系统仿真模型。

(b)给定控制律参数初值，通过Matlab程序运行图7所示的仿真模型，得到该系统的初始滚转角响应曲线。

飞机初始条件设定为平飞，根据国军标GJB2191，以滚转角响应作为调参对象。当受到5°的姿态扰动时，期望滚转角时间响应边界和控制器参数幅值限制设定如下表。

表1期望性能指标

将上表中飞行控制系统输出信号期望的控制精度、调节时间、上升时间、误差要求等时域响应指标在MATLAB的“信号约束(SignalConstrain)”模块中转化为图形限制边界。

(c)采用梯度下降寻优法，将图形限制边界转化为最优化问题的性能指标、约束条件和参数可行域。

5、采用循环方式编制图形限制边界与梯度下降寻优法的Simulink与M文件的交互参数寻优程序，对整个飞行包线内所要调节状态点的控制器参数进行自动寻优整定。

表2滚转角保持模态各状态点自动调参结果

序号	Kφ	Ki	Kp	Kβ	Kr
						1	1.359372	0.022389	0.492317	1.169624	3.487643
2	1.208925	0.011281	0.874516	1.008604	0.985912
						3	1.414343	0.020477	0.559861	1.079535	3.313038
4	1.259121	0.007216	0.853383	1.029833	0.988383
						5	1.381525	0.020984	0.526713	1.106305	3.390436
6	1.29158	0.006259	0.838414	1.039243	0.9897
						7	1.447426	0.017789	0.617291	1.037309	3.16601

8	1.271853	0.00682	0.842455	1.03708	0.988434
						9	1.450112	0.012391	0.747759	1.528079	2.437506
10	1.190976	0.010409	0.885244	1.010285	0.986214
						11	1.5	0.014239	0.745018	1.142489	2.306542
12	1.370321	0.006643	0.947362	1.138147	1.174742
						13	1.5	0.0166	0.758964	2.535611	2.683577
14	1.473582	0.017723	0.806107	2.251482	2.476663
						15	1.414378	0.020777	0.775721	1.474015	2.945631
16	1.5	0.01217	1.040566	1.492228	1.677498
						17	1.430939	0.019801	0.789297	1.54071	2.861445
18	1.5	0.010023	1.025387	1.391465	1.5477
						19	1.38133	0.021465	0.741913	1.622521	3.041359
20	1.434071	0.020556	0.786762	1.633796	2.912511
						21	1.5	0.014726	0.777509	3.862943	4
22	1.20828	0.012591	0.862796	1.012432	0.982304
						23	1.402167	0.025795	0.576693	3.26734	4
24	1.206578	0.012504	0.863459	1.012021	0.982863
						25	1.193946	0.010796	0.882109	1.028658	0.972404
26	1.185432	0.011061	0.879491	1.021169	0.972548
						27	1.232977	0.025745	0.84127	3.146267	3.691824
28	1.158683	0.010549	0.888411	1.016539	0.974095
						29	1.318581	0.05016	0.987523	2.008678	3.462847
30	1.31482	0.012802	1.106891	1.178639	1.30808
						31	1.49141	0.014293	1.480487	3.366955	2.9924

6、以动压为自变量，将包线内所有状态点所得到的控制律参数值，进行多项式拟合，从而得到整个包线范围内的控制律参数寻优拟合曲线(如图8-12所示)。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种飞行控制系统控制参数的图形化自动寻优整定方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1、在整个飞行包线内确定所要调节的状态点，并遵循使飞机以足够的准确度保持或跟踪预定飞行轨迹的飞行控制系统的设计要求，确定控制系统内、外部参数调节及调用结构，使用MATLAB仿真软件，设计并搭建Simulink形式的飞行控制系统仿真模型；

S2、根据具体的自动飞行控制系统模态，确定该模态所对应的国军标要求，将飞行控制系统输出信号期望的控制精度、调节时间、上升时间、误差要求等时域响应指标转化为图形限制边界，不同的边界线对应不同的性能参数；

S3、采用梯度下降寻优法，将图形限制边界转化为最优化问题的性能指标、约束条件和参数可行域进行求解；

S4、在Matlab软件环境下，给定控制参数初值，编制控制参数图形化自动寻优整定程序，采用循环方式对整个飞行包线内所要调节状态点的控制器参数进行自动寻优整定；

S5、以动压为自变量，将包线内所有状态点所得到的控制律参数值，进行多项式拟合，从而得到整个包线范围内的控制律参数整定集成曲线。

2.根据权利要求1所述的一种飞行控制系统控制参数的图形化自动寻优整定方法，其特征在于，所述状态点为在不同的马赫数和不同高度下飞机的飞机状态点。

3.根据权利要求1所述的一种飞行控制系统控制参数的图形化自动寻优整定方法，其特征在于，所述飞行控制系统模态包括纵向飞行模态和横侧向飞行模态，纵向飞行模态分为俯仰保持、高度保持、航迹保持、空速保持、自动改平模态；横侧向飞行模态分为滚转角保持、自动改平、航向保持与选择、水平导航、着陆模态。

4.根据权利要求1所述的一种飞行控制系统控制参数的图形化自动寻优整定方法，其特征在于，所述梯度下降寻优法具体包括如下步骤：

设性能指标函数为f(x₁，x₂，…，x_r)，记系统状态为X＝(x₁，x₂，…，x_r)，则最优化问题的数学描述为

$\left\{\begin{array}{c}(x_1^{*},x_2^{*},...,x_r^{*})=\arg \min f(x_1,x_2,...,x_r)\\ \begin{array}{cc}s.t.& a_i\≤x_i\≤b_i\end{array}\end{array}\right.;$

式中：为可调参数的最优解，[a_i，b_i]为可调参数x_i的范围，即参数可行域，a_i≤x_i≤b_i为约束条件，r为需要调节的参数个数(i＝1，2，…，r)。

5.根据权利要求1所述的一种飞行控制系统控制参数的图形化自动寻优整定方法，其特征在于，多项式拟合采用最小二乘方法，在MATLAB中可使用polyfit(x，y，n)命令实现该功能，其中，x为自变量，y为因变量，n为多项式拟合结果的阶数。