CN106484957B - 一种重复使用运载器再入飞行制导控制性能评估系统 - Google Patents

Abstract

一种重复使用运载器再入飞行制导控制性能评估系统，建模分析模块针对重复使用运载器进行建模，根据预设的任务需求，进行制导、控制性能分析，得到性能分析结果输入至评估架构构建模块；指标体系构建模块根据重复使用运载器的任务需求、飞行器对象的动力学特点，明确制导、控制性能指标体系；性能评估方法库中存储层次分析法、蒙特卡洛方法、u分析方法、非参数估计方法；评估架构构建模块根据制导、控制性能指标体系从性能分析结果中获取相应指标，根据性能指标特点及飞行任务各阶段的制导控制律，从性能评估方法库选取对应的方法确定不同性能指标的评估结果，并将所有评估结果按照飞行阶段以及各飞行阶段各指标赋权值后相加得到最终的评估结果。

Description

一种重复使用运载器再入飞行制导控制性能评估系统

技术领域

本发明涉及一种重复使用运载器再入飞行制导控制性能评估系统，属于重复使用运载器制导、导航与控制(GNC)技术领域。

背景技术

重复使用运载器是一类新型的空天飞行器，飞行全程跨空域、速域，尤其是再入段工况恶劣，再入返回过程中需要经历复杂严酷的热环境、力学环境、大气环境，需要同时满足热流、热载、过载、动压、机动范围以及终端速度、位置、倾角、航向等多个约束条件，这对空天飞行器的高精度制导控制提出了更高的要求。面对再入过程环境复杂、约束多的设计条件，GNC系统需要完成飞行器的安全再入，实现最终的高精度着陆。

在飞行器研制中，对飞行器GNC方案做出客观合理的评价是重要环节。影响GNC性能的因素多，为了对实际GNC性能有较全面的认识，使其满足工程研制需要，需对其做出评估与鉴定。通过对GNC性能的评估，一方面可以评估各种轨迹设计、导航制导和控制方法的优劣，通过定量测试找出多种GNC方案的优缺点并分析其原因，从而改进和提高；更重要的是在对飞行器实际性能认识较少的情况下，通过综合评估来确定最适合该类飞行器及飞行任务的方案，或通过对多种方案进行科学整合得到满足任务需求的优化方案。

因此，建立相应的GNC综合评估系统，完成对GNC性能评估，为飞行器的实际设计提供有力技术支持有重要的意义，可指导GNC系统以及总体的优化设计，为飞行器GNC性能以及总体性能验证试验提供技术支撑。

发明内容

本发明解决的技术问题是：针对重复使用运载器再入过程环境复杂、约束多的设计条件，以及对飞行器GNC方案做出客观合理评价的需求，提出一种重复使用运载器再入飞行制导控制性能评估系统，该系统可指导GNC系统及总体的优化设计。

本发明的技术解决方案是：一种重复使用运载器再入飞行制导控制性能评估系统，包括建模分析模块、指标体系构建模块、性能评估方法库、评估架构构建模块；

建模分析模块，针对重复使用运载器进行建模，根据预设的任务需求，进行制导、控制性能分析，得到性能分析结果输入至评估架构构建模块；

指标体系构建模块，根据重复使用运载器的任务需求、飞行器对象的动力学特点，明确制导、控制性能指标体系；

性能评估方法库中存储层次分析法、蒙特卡洛方法、u分析方法、非参数估计方法；

评估架构构建模块，根据制导、控制性能指标体系从性能分析结果中获取相应的指标，根据性能指标特点及飞行任务各阶段的制导控制律，从性能评估方法库选取对应的方法确定不同性能指标的评估结果，并将所有评估结果按照飞行阶段以及各飞行阶段各指标赋权值后相加得到最终的评估结果。

所述的制导性能指标体系描述如下：

所述的控制性能指标体系描述如下：

针对再入制导系统，采用蒙特卡洛方法和非参数估计作为再入制导律的评估方法。对于制导的裕度指标和性能指标，采用蒙特卡洛方法进行定量评估，并基于性能分析结果，应用非参数估计辨识出各类指标中对性能具有重要影响的变量，或者是变量组合。

针对再入控制系统，采用蒙特卡洛方法和u分析方法作为飞行控制律的评估方法。对于鲁棒稳定性指标，采用u分析方法进行定量评估，并得到不确定因素的最差组合，对于性能指标，采用蒙特卡洛方法进行定量评估，并基于性能分析结果辨识出各类指标中对性能具有重要影响的不确定因素，或者是不确定因素的组合。

采用层次分析方法将所有评估结果按照飞行阶段赋权值，并对各阶段性能指标赋权值。

最终评估结果通过下述步骤得到：

第一步：计算各子飞行阶段所对应的每一个性能指标得分；对于不同的性能指标采取与之匹配的标准化积分方法，即M为该指标取到的最高分，记为1，L为取到的最低分，记为0，当指标不能取到最低或最高分时，则采用线性函数计算得分，这样便将不同的指标值映射到了[0,1]；

第二步：根据第一步的结果，计算每一个飞行阶段所对应的得分：

S_飞行阶段＝S_指标1×ω_指标1+S_指标2×ω_指标2+…+S_指标n×ω_指标n

其中S_指标1,S_指标2,…,S_指标n为各个单项指标的得分，ω_指标1,ω_指标2,…,ω_指标n为各个单项指标对应的权重，且满足关系式

ω_指标1+ω_指标2+…+ω_指标n＝1

第三步：将各飞行阶段相加得到制导律或控制律总分：

S_total＝S_{飞行阶段1}×ω_{飞行阶段1}+S_{飞行阶段2}×ω_{飞行阶段2}+…+S_{飞行阶段n}×ω_{飞行阶段n}

其中S_{飞行阶段1},S_{飞行阶段2},…,S_{飞行阶段n}为各个子飞行阶段的得分，

ω_{飞行阶段1},ω_{飞行阶段2},…,ω_{飞行阶段n}为各个子飞行阶段对应的权重，且满足关系式

ω_{飞行阶段1}+ω_{飞行阶段2}+…+ω_{飞行阶段n}＝1。

本发明与现有技术相比具有的有益效果是：

(1)在工程实际中，对于新型飞行器而言，对其制导控制性能进行客观合理的评估是制导、导航与控制(GNC)系统以及总体设计的重要环节。影响重复使用运载器制导控制性能因素众多，为了对实际制导控制性能有较全面的认识，使其满足工程研制需求，需对其做出评估与评价。针对重复使用运载器再入过程环境复杂、约束多的设计条件，以及对飞行器制导控制方案做出客观合理评价的需求，提出一种重复使用运载器再入飞行制导控制性能评估系统。本发明的重复使用运载器再入飞行制导控制性能评估系统，从GNC总体设计的角度、工程研制的角度，系统、全面的开展研究，可指导重复使用运载器GNC的优化设计，为重复使用运载器的研制、GNC以及总体性能优化与提升奠定了坚实的技术基础，有力保障了飞行器的成功研制，更具有工程应用价值。

(2)重复使用运载器GNC性能评估体系的系统研究，为重复使用运载器研制提供可靠的保障。可指导GNC系统的优化设计，并可对总体、气动、弹道、防热、载荷、结构等相关专业提供技术支持，为总体的优化设计奠定基础。此外，该体系可应用于轨道再入飞行器的工程研制中，也可广泛的推广应用到类似的空天类飞行器或类似型号。

(3)重复使用运载器设计中，由于系统的高度非线性和真实环境下的硬件测试耗资巨大，采用蒙特卡洛仿真方法是有效手段，而从蒙特卡洛产生的大量数据中，鉴别出主要影响因素是至关重要的。因此首先通过某些方法辨识出各类指标中对性能具有重要影响的变量，或得到不确定因素的最差组合，再采用蒙特卡洛进行仿真，可有效提高评估分析的效率和性能。故本发明采用蒙特卡洛方法和非参数估计作为再入制导律的评估方法，采用蒙特卡洛方法和u分析方法作为飞行控制律的评估方法。

(4)重复使用运载器再入制导关键性能是指标体系制定的依据，制导指标不仅反映了再入轨迹相关的性能，也反映了如制导模型自适应能力、系统裕度等方面的内在性能。再入控制性能指标体系是结合重复使用运载器任务特点、动力学特点，以及在强耦合性、非线性时变性、不确定性、高动态高稳定性要求下控制律设计需求而制定的评估指标体系。

附图说明

图1为再入飞行制导控制性能评估系统框图；

图2为制导性能指标体系层次结构图；

图3是控制性能指标体系层次结构图；

图4是单项指标性能递减计分方式；

图5是单项指标性能递增计分方式；

图6是单项指标性能倒梯形计分方式；

图7是单项指标性能梯形计分方式；

图8是指标体系示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明作进一步详细的说明：

重复使用运载器是一类新型的空天飞行器，穿梭跨越大气层、往返于天地之间，全程跨空域、速域，再入环境复杂，不确定性及干扰因素多，对再入制导控制系统设计提出了更高的要求，而设计的制导控制系统是否满足性能指标要求以及总体指标要求，是否满足工程研制需求，需要对其做出评估与鉴定。制导控制性能评估可有效指导GNC系统及总体的优化设计。

针对重复使用运载器再入过程环境复杂、约束多的设计条件，以及对飞行器GNC方案做出客观合理评价的需求，提出一种重复使用运载器再入飞行制导控制性能评估系统。

本发明的重复使用运载器再入飞行制导控制性能评估系统，如图1所示，包括建模分析模块、指标体系构建模块、性能评估方法库、评估架构构建模块；下面详细对各模块进行介绍。

(一)建模分析模块

针对重复使用运载器进行建模，根据预设的任务需求，进行制导、控制性能分析，得到性能分析结果输入至评估架构构建模块；

建模模块一般包括总体参数、质量特性、执行机构模型、GNC模型、大气模型、气动模型、风场模型、地球模型等，分析包括制导性能分析和控制性能分析，基于误差模型进行制导工具误差分析，根据主要因素进行制导方法误差分析，基于蒙特卡洛打靶方法和三自由度仿真分析制导性能；开展稳定性分析和鲁棒性分析，基于蒙特卡洛打靶方法和六自由度仿真分析控制性能。

(二)指标体系构建模块

根据重复使用运载器的任务需求、飞行器对象的动力学特点，明确制导、控制性能指标体系；

下面分别进行制导性能指标体系研究和控制性能指标体系研究。

A.制导性能指标体系研究

再入段制导性能评估层次结构图如图2所示。

性能指标指评估制导系统对具体飞行任务设计要求满足情况定量评价指标。制导评估指标包括裕度指标、性能指标。性能指标根据指标的所表现的不同性质又可分为三类：终端性能指标、过程性能指标以及控制量性能指标。

a.重复使用运载器再入段的制导性能需要关注的终端指标主要包括在终端速度、终端高度、终端剩余航程、航迹偏角、航迹角、攻角、俯仰角、垂直速度、总吸热量以及飞行时间等参数，具体使用时可根据任务关心的目标和再入阶段的不同进行有针对性的选取。

b.过程性能指标反应的是制导律在再入过程中重要状态量的情况，对于重复使用运载器来说，由于再入过程中严峻的热力学环境以及较多的轨迹机动，

更应该对反映飞行器热力学过程的过程约束指标(热流、动压、过载)进行分析评估。

c.裕度指标指评价制导律对未知不确定性的鲁棒性指标。由于与飞行力学相关建模理论(如空气动力学理论)并未成熟，不能完全把握飞行环境规律等原因，导致系统模型与仿真还具有很多未知的不确定性。因此，在对制导律进行评估中，除完成对已知不确定性的鲁棒性测试外，还应对未知不确定的鲁棒性进行评估。裕度指标主要包括飞行过程中航迹角、可用走廊和能量-待飞航程。

根据以上分析，得到重复使用运载器制导性能指标体系，如表1所示。

B.控制性能指标体系研究

再入段控制性能评估层次结构图如图3所示。

重复使用运载器飞行姿态控制律设计的新特点和新调整使得传统的飞行控制系统性能准则变得明显不适用，需要结合该类飞行器的任务特点、飞行器对象的动力学特点以及飞行控制律研制需求来开发新的有效系统性能评估准则，

构建与之适应的飞行品质评价指标体系。

鲁棒性能指标评价的是在各类不确定情况下控制系统的相对稳定裕度，在保证了系统稳定的基础上，控制系统还应具有良好的响应精度与速度，即动态和稳态性能。考虑到重复使用运载器的研制需求，从总体设计层面出发，还需要从其他专业提出对飞行控制律的要求，实际上通过对这类指标的考查，不仅能够评估控制律的性能，还能够检验总体其他专业设计的合理性。因此，基于期望闭环系统性能与飞行器总体设计两个方面的需求，性能指标按照不同的性质分为四类：系统动态与精度指标、飞行控制律配平指标、气动舵面偏作动指标、RCS使用情况指标。

根据以上分析，得到重复使用运载器控制性能指标体系，如表2所示。

(三)性能评估方法库、评估架构构建模块

性能评估方法库中存储层次分析法、蒙特卡洛方法、u分析方法、非参数估计方法；评估架构构建模块，根据制导、控制性能指标体系从性能分析结果中获取相应的指标，根据性能指标特点及飞行任务各阶段的制导控制律，从性能评估方法库选取对应的方法确定不同性能指标的评估结果，并将所有评估结果按照飞行阶段以及各飞行阶段各指标赋权值后相加得到最终的评估结果。

根据飞行器特点，开展制导控制性能评估方法研究，调研国内外飞行器性能评估方法，并结合重复使用运载器特性，综合对比多种评估方法和权重系数选择方法，确定适用于重复使用运载器的制导控制性能评估方法。

通过对比，蒙特卡洛方法和非参数估计是制导性能评估方法中综合评价最高的两个方法，进一步对比可以看出两种方法具有互补性、工程实用性。采用蒙特卡洛方法和非参数估计作为再入制导律的评估方法。对于裕度指标和性能指标，考虑制导方法误差和制导工具误差，采用蒙特卡洛方法进行定量评估，基于性能分析结果，应用非参数估计辨识出各类指标中对性能具有重要影响的变量，或者是变量组合。通过蒙特卡洛方法和非参数估计的有机组合应用，提高评估分析方法的效率和性能。

从评估指标体系定量计算的适用性、重要不确定影响因素辨识、最坏不确定性组合计算、工程实用性、方法的理论完备性及技术成熟度、计算量需求六个方面对控制性能评估方法进行对比，蒙特卡洛方法和u分析方法是综合评价最高的两个方法，进一步对比可以看出两种方法具有互补性、工程实用性，在方法的理论完备性及技术成熟度上都有很好的表现。采用蒙特卡洛方法和u分析方法作为飞行控制律的评估与确认工作中的评估方法。对于鲁棒稳定性指标，采用u分析方法进行定量评估，并且得到不确定因素的最差组合，而对于性能指标，采用蒙特卡洛方法进行定量评估，并基于性能分析结果辨识出各类指标中对性能具有重要影响的不确定因素，或者是不确定因素的组合。通过蒙特卡洛方法和u分析方法的有机组合应用，提高评估分析方法的效率和性能。

层次分析法是一种定量分析与定性分析相结合的有效方法，对各种类型问题的决策分析具有较广泛的实用性。

进行再入段制导控制评估的计分通常采用具体到飞行阶段指标，再到各飞行阶段和总体评价的策略，具体步骤分为三步：

第一步：计算各子飞行阶段所对应的每一个性能指标得分。

在根据每一类指标的具体计算方法得到指标性能后，该指标性能的计分方式如图4～图7所示，对应于不同的性能指标，可以采取与之匹配的标准化计分方法，M为该指标取到的最高分，记为1，L为取到的最低分，记为0，当指标不能取到最低或最高分时，则采用线性函数计算得分，这样便将不同的指标值映射到了[0,1]。

需要指出的是，对于每一个指标，图中a、b、c、d两点的坐标的确定需要综合考虑飞行器自身能力、交接班需求等。针对飞行器不同的飞行阶段，各性能指标选取及其权重不同。因此以飞行任务需求和各飞行阶段特点为出发点，从制导控制性能指标体系中选择合适的指标组成每一飞行阶段对应的指标体系，并进行相应的权重分配。

第二步：计算每一个子飞行阶段所对应的得分。

计分方式采用层次分析法赋权后，各个单项指标得分的加权和为子飞行阶段的得分。

S_飞行阶段＝S_指标1×ω_指标1+S_指标2×ω_指标2+…+S_指标n×ω_指标n (1)

其中S_指标1,S_指标2,…,S_指标n为各个单项指标的得分，ω_指标1,ω_指标2,…,ω_指标n为各个单项指标对应的权重，且满足关系式

ω_指标1+ω_指标2+…+ω_指标n＝1 (2)

第三步：将各飞行阶段相加得到制导律或控制律总分。

使用层次分析法为各飞行阶段赋权后，计分方式为

S_total＝S_{飞行阶段1}×ω_{飞行阶段1}+S_{飞行阶段2}×ω_{飞行阶段2}+…+S_{飞行阶段n}×ω_{飞行阶段n} (3)

其中S_{飞行阶段1},S_{飞行阶段2},…,S_{飞行阶段n}为各个飞行阶段的得分，ω_{飞行阶段1},ω_{飞行阶段2},…,ω_{飞行阶段n}为各个飞行阶段对应的权重，且满足关系式

ω_{飞行阶段1}+ω_{飞行阶段2}+…+ω_{飞行阶段n}＝1 (4)

下面列举一个例子说明该方法的应用。

将再入段分成三个子阶段，飞行阶段1、飞行阶段2、飞行阶段3；飞行阶段1考虑3个指标，飞行阶段2考虑6个指标，飞行阶段3考虑3个指标。首先将再入总体性能作为总目标，基于层次分析方法，将总目标按层次结构分解，如图8所示。再基于判读矩阵来实现权重分配。判断矩阵表示针对上一层次某因素，本层次与之有关因素之间相对重要性的比较。表3为判断矩阵标度含义。

基于步骤第一步中的方法对各指标进行打分，并基于表3的规则得到相应的权重。表4为飞行阶段1各指标的权重。

飞行阶段1	指标1	指标2	指标3	权重
					指标1	1	3	5	0.637
指标2	1/3	1	3	0.2583
					指标3	1/5	1/3	1	0.1047

表5为飞行阶段2各指标的权重。

飞行阶段2	指标1	指标2	指标3	指标4	指标5	指标6	权重
								指标1	1	1/5	1/7	1/3	1/4	1/2	0.0422
指标2	5	1	1/3	3	2	4	0.2480
								指标3	7	3	1	3	2	4	0.3713
指标4	3	1/3	1/3	1	1/2	2	0.1046
								指标5	4	1/2	1/2	2	1	2	0.1661
指标6	2	1/4	1/4	1/2	1/2	1	0.0677

表6为飞行阶段3各指标的权重。

飞行阶段3	指标1	指标2	指标3	权重
					指标1	1	3	5	0.637
指标2	1/3	1	3	0.2583
					指标3	1/5	1/3	1	0.1047

根据以上各指标的打分和权重，可以得出再入各段和全程的得分：

飞行阶段1得分：

98.47*0.637+99.992*0.2583+100*0.1047＝99.02；

飞行阶段2得分：

100*0.0422+100*0.2480+76.56*0.3713+100*0.1046+68.64*0.1661+100*0.0677＝86.08；

飞行阶段3得分：

60.14*0.637+99.84*0.2583+100*0.1047＝74.57；

再入全程总得分：

99.02*0.637+86.08*0.2583+74.57*0.1047＝93.12。

本发明通过对实时仿真结果进行判读，集成仿真验证评估方法，完成多个制导控制方案的验证、比较及优化，实现了评估系统设计的最终目标。该评估系统可为各类制导控制系统的有效性和可行性提供验证平台，为重复使用运载器再入飞行GNC方案设计提供重要的技术支撑，并能指导GNC系统优化设计。

本发明未详细说明部分属本领域技术人员公知常识。

Claims (4)

1.一种重复使用运载器再入飞行制导控制性能评估系统，其特征在于包括建模分析模块、指标体系构建模块、性能评估方法库、评估架构构建模块；

建模分析模块，针对重复使用运载器进行建模，根据预设的任务需求，进行制导、控制性能分析，得到性能分析结果输入至评估架构构建模块；

指标体系构建模块，根据重复使用运载器的任务需求、飞行器对象的动力学特点，明确制导、控制性能指标体系；

性能评估方法库中存储层次分析法、蒙特卡洛方法、u分析方法、非参数估计方法；

评估架构构建模块，根据制导、控制性能指标体系从性能分析结果中获取相应的指标，根据性能指标特点及飞行任务各阶段的制导控制律，从性能评估方法库选取对应的方法确定不同性能指标的评估结果，并将所有评估结果按照飞行阶段以及各飞行阶段各指标赋权值后相加得到最终的评估结果；

针对再入制导系统，采用蒙特卡洛方法和非参数估计作为再入制导律的评估方法，具体对于制导的裕度指标和性能指标，采用蒙特卡洛方法进行定量评估，并基于性能分析结果，应用非参数估计辨识出各类指标中对性能具有重要影响的变量，或者是变量组合；

针对再入控制系统，采用蒙特卡洛方法和u分析方法作为飞行控制律的评估方法；具体对于鲁棒稳定性指标，采用u分析方法进行定量评估，并得到不确定因素的最差组合；对于性能指标，采用蒙特卡洛方法进行定量评估，并基于性能分析结果辨识出各类指标中对性能具有重要影响的不确定因素，或者是不确定因素的组合；

最终评估结果通过下述步骤得到：

第一步：计算各子飞行阶段所对应的每一个性能指标得分；对于不同的性能指标采取与之匹配的标准化积分方法，即M为该指标取到的最高分，记为1，L为取到的最低分，记为0，当指标不能取到最低或最高分时，则采用线性函数计算得分，这样便将不同的指标值映射到了[0,1]；

第二步：根据第一步的结果，计算每一个飞行阶段所对应的得分：

S_飞行阶段＝S_指标1×ω_指标1+S_指标2×ω_指标2+…+S_指标n×ω_指标n

其中S_指标1,S_指标2,…,S_指标n为各个单项指标的得分，ω_指标1,ω_指标2,…,ω_指标n为各个单项指标对应的权重，且满足关系式

ω_指标1+ω_指标2+…+ω_指标n＝1

第三步：将各飞行阶段相加得到制导律或控制律总分：

S_total＝S_{飞行阶段1}×ω_{飞行阶段1}+S_{飞行阶段2}×ω_{飞行阶段2}+…+S_{飞行阶段n}×ω_{飞行阶段n}

其中S_{飞行阶段1},S_{飞行阶段2},…,S_{飞行阶段n}为各个子飞行阶段的得分，ω_{飞行阶段1},ω_{飞行阶段2},…,ω_{飞行阶段n}为各个子飞行阶段对应的权重，且满足关系式

ω_{飞行阶段1}+ω_{飞行阶段2}+…+ω_{飞行阶段n}＝1。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述的制导性能指标体系描述如下：

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述的控制性能指标体系描述如下：

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：采用层次分析方法将所有评估结果按照飞行阶段赋权值，并对各阶段性能指标赋权值。