CN105467833A - 一种非线性自适应飞行控制方法 - Google Patents

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焦鑫
江驹
孟宏鹏
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    • G05B13/00Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G05B13/0275Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using fuzzy logic only

Abstract

本发明涉及一种非线性自适应飞行控制方法,属于近空间飞行器飞行控制技术领域。本发明针对近空间飞行器纵向控制时参数不确定性问题,考虑到滑模控制对非线性系统控制的优势,以及具有不确定性模糊集合的区间二型模糊控制特别适合于解决不确定性问题的特点,将二型模糊逻辑系统与滑模控制和自适应控制相结合,设计飞行控制器,使其具有更好的控制性能,提高近空间飞行器的稳定性和鲁棒性。

Description

一种非线性自适应飞行控制方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种非线性自适应飞行控制方法,属于近空间飞行器飞行控制方法的
技术领域。
背景技术
[0002] 随着航空航天事业的发展,国内外均加大了飞行器相关领域的研究,飞行控制系 统作为飞行器的重要部分受到了各国学者的关注和重视。飞行任务的多样性和多变性导致 了各类新型高复杂度飞行器的衍生,进而对飞行性能提出了越来越高的要求。近空间飞行 器所处的飞行环境、自身复杂多变的气动特性对飞行控制系统的设计带来了很多技术上的 难点。
[0003] 针对近空间飞行器的不确定性问题,国内外已有不少专家学者进行了深入的研 究,也取得了一定的进展。国外Sigthorsson等人提出了鲁棒线性输出反馈控制的方法,实 现具有不确定性的吸气式飞行器在多飞行条件下保持良好的速度和高度跟踪,但是所采用 的方法是基于线性控制的,在飞行器大包络飞行时具有很大的局限性,缺乏工程实践意义。 Zhang等人提出一种终端滑模与二阶滑模相结合的方法,用于解决高超声速飞行器参数不 确定性问题并达到较好的效果,但是在这种方法中,不确定性扰动被假设为常值,所以在实 际中的控制效果会受到影响。另外,连续高阶滑模控制方法也被用于克服气动参数的不确 定性,且有效克服了滑模控制的抖振问题,但是在设计控制器时高超声速飞行器的非线性 模型需要被简化,也不利于工程实现。综上所述,对于不确定性问题,虽然有很多的文献都 进行了研究,但是都没有全面的较好的解决办法。
发明内容
[0004] 本发明提出了一种非线性自适应飞行控制方法,实现具有不确定性的近空间飞行 器精确轨迹跟踪控制。该方法利用反馈线性化将飞行器非线性模型精确线性化,将二型模 糊逻辑系统与自适应滑模控制相结合,设计具有鲁棒自适应的飞行控制器。
[0005] 本发明为解决其技术问题采用如下技术方案:
[0006] -种非线性自适应飞行控制方法,包括如下步骤:
[0007] (1)利用李括号和李导数定理,将近空间飞行器的非线性模型进行精确反馈线性 化;
[0008] (2)根据反馈线性化后的近空间飞行器模型结构,在不考虑不确定性的前提下,选 取满足滑动条件的滑模面,设计滑模控制律;
[0009] (3)将选取的滑模面作为二型模糊逻辑控制器的输入,计算二型模糊逻辑控制器 的输出Uf(t);
[0010] (4)通过二型模糊逻辑控制器的输出Uf(t)来逼近理想的期望控制信号If (t),并设 计补偿控制律补偿二型模糊逻辑控制的输出Uf(t)与期望控制信号If (t)之间的差值;
[0011] (5)构建李亚普诺夫函数,通过李亚普诺夫稳定性分析得到系统的自适应律。
[0012] 所述步骤(3)计算二型模糊逻辑控制器的输出Uf(t),具体步骤为:
[0013] ①根据飞行器发动机节流阀调定值和升降舵偏转角的要求制定二型模糊逻辑控 制器的模糊规则;
[0014] ②通过上下隶属度函数的表示方式,将二型模糊隶属度函数用区间的形式表达出 来;
[0015] ③对于区间单值二型模糊逻辑系统,采用乘积或最小t_范数进行交运算时,输入 和前件运算的结果是一个区间一型集,从而根据退火定理进行模糊推理;
[0016] ④采用中心降型法进行降型;
[0017] ⑤计算二型模糊逻辑控制器的输出。
[0018] 所述步骤(4)对期望控制信号的逼近方法,具体步骤为:
[0019] A、根据通用逼近原理给出期望的理想控制信号表达形式;
[0020] B、通过估计器估计出相关参数;
[0021] C、通过二型模糊逻辑控制器输出的估计值加上补偿控制器的值估计出期望的理 想控制信号。
[0022]本发明的有益效果如下:
[0023] ①二型模糊逻辑控制器具有不确定性模糊集合,特别适合于解决不确定性问题。
[0024] ②滑模控制对非线性系统控制具有优势,保证系统的稳定性。
[0025]③通过李亚普诺夫稳定性理论证明可以得到自适应律,使系统快速稳定。
[0026]④本发明将二型模糊逻辑系统与滑模控制相结合,并通过李亚普诺夫稳定性理论 设计自适应律,使所设计的飞行控制器具有较好的稳定性、鲁棒性以及自适应性。
附图说明
[0027]图1是本发明的方法系统结构图。
[0028] 图2是本发明二型模糊逻辑系统结构示意图。
[0029] 图3是本发明二型模糊集合的隶属度示意图。
[0030] 图4是本发明二型隶属度函数的三维示意图。
[0031 ]图5是本发明具有不确定均值的高斯型主隶属度函数示意图。
具体实施方式
[0032] 下面结合附图对本发明创造做进一步详细说明。
[0033] 本发明提出的一种非线性自适应飞行控制方法如图1所示,利用滑模控制得到滑 模面S=[Sv,Sh]T,其中Sv为速度V的滑模面,Sh为高度h的滑模面,选取此滑模面作为二型模 糊逻辑控制器的模糊输入,经过模糊推理、降型和解模糊化等步骤,可以得到二型模糊逻辑 控制器的清晰输出1^(1:) = [&:£<1:),5(3:£<1:)]1',其中&:£<1:)为发动机节流阀调定值的二型模糊 输出,S ef(t)为升降舵的二型模糊输出,补偿控制律1]"(〇 = [&11(0,3(311(0]7用来补偿二型 模糊控制器的输出与控制律最优解之间的差值,其中iU(t)为为发动机节流阀调定值的补 偿控制信号,Ut)为升降舵的补偿控制信号,使控制器具有较好的鲁棒性,估计器用来估 计补偿控制律中的一些变量值。为了保持系统稳定,根据李亚普诺夫稳定性理论进行控制 器设计,同时,可以得到自适应律,使控制器具有自适应性。
[0034] 图2为二型模糊逻辑系统结构示意图,本发明对于多输入单输出系统来说,根据 Mamdani模糊规则,二型模糊规则表示为:R·3:如果xi(t)是^^X2⑴是户2 7+_. .,xn⑴是 ,贝lJyJ(t)是(7''_。其中,j = l,…,M,i = l,…,n;xi(t),X2(t)…,xn⑴表示二型模糊逻 辑系统的输入;y\t)表示其输出;f''表示Xl(t)的二型模糊集合,具有上界和下界;表 示f (t)的二型模糊集合,也有上界和下界,也就是说模糊集合本身也是模糊的。
[0035] 对于一个用高斯型隶属度函数(期望为M,方差为〇x)表示的一型模糊集合,每个输 入X ex都有相应准确的隶属度m(x)。然而对于二型模糊集合的输入xeX,所对应的不再是 一个精确的输出,而是一个一型高斯模糊集合,如图3所示。其中,输入X所对应的"主隶属度 函数",由μL表示,主隶属度函数也有它的隶属度,被称为X的"次隶属度函数",由 ^
Figure CN105467833AD00051
_表示。二型隶属度函数的三维示意图如图4所示。
[0036] 具有不确定均值的高斯型主隶属度函数:设///(X)是具有不确定均值的高斯型 主隶属函数,则
[0037]
Figure CN105467833AD00052
[0038] 其中,i = 0,l,"_,n(前件的数目),j = l,"_,M(规则的数目),(j/为方差;斤为 I. I 期望;为期望值的下限;为期望值的上限。具有不确定均值的高斯型主隶属度函数 示意图如图5所示。
[0039]具体的步骤如下:
[0040] (1)利用李括号和李导数定理,将近空间飞行器的非线性模型进行精确反馈线性 化;
[0041] (2)根据反馈线性化后的近空间飞行器模型结构,在不考虑不确定性的前提下,选 取合适的滑模面,设计滑模控制律;
[0042] (3)将选取的滑模面作为二型模糊逻辑控制器的输入,计算二型模糊逻辑控制器 的输出Uf (t),具体为:
[0043]①制定合理的二型模糊逻辑控制的模糊规则;
[0044] ②通过上下隶属度函数的表示方式,将二型模糊隶属度函数用区间的形式表达出 来;
[0045] ③对于区间单值二型模糊逻辑系统,采用乘积或最小t_范数进行交运算时,输入 和前件运算的结果是一个区间一型集,从而根据退火定理进行模糊推理;
[0046] ④采用中心降型法进行降型;
[0047]⑤计算二型模糊逻辑控制器的输出。
[0048] (4)通过二型模糊逻辑控制器的输出Uf(t)来逼近理想的期望控制信号并设 计补偿控制律补偿二型模糊逻辑控制的输出Uf(t)与期望控制信号lf(t)之间的差值,具体 为:
[0049] ①根据通用逼近原理给出期望的理想控制信号表达形式;
[0050] ②通过估计器估计出相关参数;
[0051] ③通过二型模糊逻辑控制器输出的估计值加上补偿控制器的值估计出期望的理 想控制信号。
[0052] (5)构建李亚普诺夫函数,通过李亚普诺夫稳定性分析得到系统的自适应律。
[0053] 综上,本发明针对近空间飞行器纵向控制时参数不确定性问题,提出一种非线性 自适应飞行控制方法,利用反馈线性化将飞行器非线性模型精确线性化,将二型模糊逻辑 系统与滑模控制和自适应控制相结合,设计具有鲁棒自适应的飞行控制器,从而提高近空 间飞行器的控制性能,使其具有更好的稳定性和鲁棒性。

Claims (5)

1. 一种非线性自适应飞行控制方法,其特征在于,包括如下步骤: (1) 利用李括号和李导数定理,将近空间飞行器的非线性模型进行精确反馈线性化; (2) 根据反馈线性化后的近空间飞行器模型结构,在不考虑不确定性的前提下,选取满 足滑动条件的滑模面,设计滑模控制律; (3) 将选取的滑模面作为二型模糊逻辑控制器的输入,计算二型模糊逻辑控制器的输 出Uf(t); (4) 通过二型模糊逻辑控制器的输出Uf(t)来逼近理想的期望控制信号并设计补 偿控制律补偿二型模糊逻辑控制的输出Uf(t)与期望控制信号If(t)之间的差值; (5) 构建李亚普诺夫函数,通过李亚普诺夫稳定性分析得到系统的自适应律。
2. 根据权利要求1所述的一种非线性自适应飞行控制方法,其特征在于,所述步骤(3) 计算二型模糊逻辑控制器的输出Uf(t),具体步骤为: ① 根据飞行器发动机节流阀调定值和升降舵偏转角的要求制定二型模糊逻辑控制器 的模糊规则; ② 通过上下隶属度函数的表示方式,将二型模糊隶属度函数用区间的形式表达出来; ③ 对于区间单值二型模糊逻辑系统,采用乘积或最小t-范数进行交运算时,输入和前 件运算的结果是一个区间一型集,从而根据退火定理进行模糊推理; ④ 采用中心降型法进行降型; ⑤ 计算二型模糊逻辑控制器的输出。
3. 根据权利要求1所述的一种非线性自适应飞行控制方法,其特征在于,所述步骤(4) 对期望控制信号的逼近方法,具体步骤为: A、 根据通用逼近原理给出期望的理想控制信号表达形式; B、 通过估计器估计出相关参数; C、 通过二型模糊逻辑控制器输出的估计值加上补偿控制器的值估计出期望的理想控 制信号。
4. 根据权利要求1所述的一种非线性自适应飞行控制方法,其特征在于,所述步骤(3) 选取的滑模面为S= [Sv,Sh]T,其中Sv为速度V的滑模面,Sh为高度h的滑模面。
5. 根据权利要求1所述的一种非线性自适应飞行控制方法,其特征在于,所述步骤(3) 二型模糊逻辑控制器的输出1]办)=[&办)、办)仪其中^(〇为发动机节流阀调定值的 二型模糊输出,3rf(t)为升降舵的二型模糊输出。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106681351A (zh) * 2017-03-21 2017-05-17 中国人民解放军海军航空工程学院 基于terminal型模糊滑模的蝶形飞行器姿态角稳定跟踪方法
CN107065902A (zh) * 2017-01-18 2017-08-18 中南大学 基于非线性模型的无人机姿态模糊自适应预测控制方法及系统
CN107942651A (zh) * 2017-10-20 2018-04-20 南京航空航天大学 一种近空间飞行器控制系统
CN108267956A (zh) * 2018-01-23 2018-07-10 北京蓝箭空间科技有限公司 基于滑模控制的飞行控制方法
CN108597058A (zh) * 2017-12-11 2018-09-28 江苏大学 基于伪量测信息的分布式驱动电动汽车状态级联估计方法
CN110275439A (zh) * 2019-06-28 2019-09-24 四川大学 自平衡小车的控制方法、控制器的设计方法及装置

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2442281A (en) * 2006-09-29 2008-04-02 Univ Montfort System for processing type-2 fuzzy logic sets
TWI446281B (zh) * 2011-04-28 2014-07-21 Univ Nat Sun Yat Sen 第二型模糊集合型態降階演算法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2442281A (en) * 2006-09-29 2008-04-02 Univ Montfort System for processing type-2 fuzzy logic sets
TWI446281B (zh) * 2011-04-28 2014-07-21 Univ Nat Sun Yat Sen 第二型模糊集合型態降階演算法

Non-Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
AHMAD RIYAD FIRDAUS 等: "Robust Sliding Mode – based Interval Type-2 Fuzzy Logic Observer for Quadcopter UAVs", 《2015 19TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEM THEORY, CONTROL AND COMPUTING (ICSTCC)》 *
C.W.TAO 等: "Simplified type-2fuzzyslidingcontrollerforwingrocksystem", 《FUZZY SETS AND SYSTEMS》 *
JUNLONG GAO 等: "Adaptive Interval Type-2 Fuzzy Sliding Mode Controller Design for Flexible Air-breathing Hypersonic Vehicles", 《FUZZY SYSTEMS (FUZZ-IEEE)》 *
MOJTABA AHMADIEH KHANESAR 等: "Optimal Sliding Mode Type-2 TSK Fuzzy Control of a 2-DOF Helicopter", 《FUZZY SYSTEMS (FUZZ-IEEE)》 *
SAMIR ZEGHLACHE 等: "Fault tolerant control based on interval type-2 fuzzy sliding mode controller for coaxial trirotor aircraft", 《ISA TRANSACTIONS》 *
XIN JIAO 等: "Design of adaptive switching control for hypersonic aircraft", 《ADVANCES IN MECHANICAL ENGINEERING》 *
李惠峰: "《高超声速飞行器制导与控制技术》", 31 October 2012, 中国宇航出版社 *
李迪 等: "增益自适应滑模控制器在微型飞行器飞行姿态控制中的应用", 《光学精密工程》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107065902A (zh) * 2017-01-18 2017-08-18 中南大学 基于非线性模型的无人机姿态模糊自适应预测控制方法及系统
CN107065902B (zh) * 2017-01-18 2019-02-01 中南大学 基于非线性模型的无人机姿态模糊自适应预测控制方法及系统
CN106681351A (zh) * 2017-03-21 2017-05-17 中国人民解放军海军航空工程学院 基于terminal型模糊滑模的蝶形飞行器姿态角稳定跟踪方法
CN107942651A (zh) * 2017-10-20 2018-04-20 南京航空航天大学 一种近空间飞行器控制系统
CN107942651B (zh) * 2017-10-20 2020-11-03 南京航空航天大学 一种近空间飞行器控制系统
CN108597058A (zh) * 2017-12-11 2018-09-28 江苏大学 基于伪量测信息的分布式驱动电动汽车状态级联估计方法
CN108267956A (zh) * 2018-01-23 2018-07-10 北京蓝箭空间科技有限公司 基于滑模控制的飞行控制方法
CN110275439A (zh) * 2019-06-28 2019-09-24 四川大学 自平衡小车的控制方法、控制器的设计方法及装置
CN110275439B (zh) * 2019-06-28 2020-05-26 四川大学 自平衡小车的控制方法、控制器的设计方法及装置

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