CN107479382A - 基于在线数据学习的高超声速飞行器神经网络控制方法 - Google Patents
基于在线数据学习的高超声速飞行器神经网络控制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于在线数据学习的高超声速飞行器神经网络控制方法，用于解决现有高超声速飞行器控制方法稳定性差的技术问题。技术方案是首先将高超声速飞行器纵向通道模型分解为速度子系统和高度子系统，再利用神经网络对高超声速飞行器系统存在的不确定性进行逼近，采用在线数据构造神经网络的预测建模误差进行神经网络权重更新，提升神经网络闭环控制过程的系统学习能力。由于针对两个子系统分别给出基于神经网络学习的控制器，实现了不确定高超声速飞行器动力学控制。由于将神经网络逼近不确定学习好坏表述为建模误差引入神经网络的复合更新，提升了神经网络的学习的准确性与快速性，进而提高了控制系统的自适应能力，且稳定性好。
Description
技术领域
本发明涉及一种高超声速飞行器控制方法，特别涉及一种基于在线数据学习的高超声速飞行器神经网络控制方法。
背景技术
高超声速飞行器由于其高速飞行能力，使得在紧急情况下实现“全球到达、全球作战”成为可能，因此受到国内外的广泛关注；NASA X-43A试飞成功证实了这项技术的可行性；由于飞行高度和飞行马赫数跨度范围大，飞行环境非常复杂，在飞行过程中飞行器热特性和气动特性变化剧烈，并且在控制过程中存在着各种噪声，要适应大范围的飞行环境和高机动性要求，控制系统就必须具有高可靠性和强适应性。
由于气动特性变化和未建模动态等因素的影响，系统不确定变化会非常复杂，研究自适应学习对于高超声速飞行器的飞行控制起到至关重要的作用。智能控制将控制理论的方法和人工智能技术结合，不需要考虑模型非线性的结构信息，通过从外界环境所获得的信息不断逼近系统的不确定性以实现动态学习；其中，神经网络控制采用神经网络逼近系统非线性函数以实现控制保证系统稳定并改善控制性能。
《Neural Network Based Dynamic Surface Control of Hypersonic FlightDynamics Using Small-gain Theorem》(Bin Xu,Qi Zhang,Yongping Pan，《Neurocomputing》，2016年，第173卷)一文针对高超声速飞行器的纵向动力学研究了智能自适应控制。整个方案按照动态面设计，在每一步设计一个虚拟控制量；在设计过程中，采用神经网络对模型的不确定性进行逼近学习进而为控制器设计提供反馈。由于该方法利用跟踪误差设计神经网络自适应更新律，只保证Lyapunov稳定忽略神经网络逼近不确定性的好快，不能确保神经网络有效完成逼近不确定性实现反馈设计的初衷，难以实现系统的快速稳定控制。
发明内容
为了克服现有高超声速飞行器控制方法稳定性差的不足，本发明提供一种基于在线数据学习的高超声速飞行器神经网络控制方法。该方法首先将高超声速飞行器纵向通道模型分解为速度子系统和高度子系统，再利用神经网络对高超声速飞行器系统存在的不确定性进行逼近，采用在线数据构造神经网络的预测建模误差进行神经网络权重更新，提升神经网络闭环控制过程的系统学习能力。由于针对两个子系统分别给出基于神经网络学习的控制器，可实现不确定高超声速飞行器动力学控制。由于将神经网络逼近不确定学习好坏表述为建模误差引入神经网络的复合更新，可提升神经网络的学习的准确性与快速性，进而提高控制系统的自适应能力，且稳定性好。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种基于在线数据学习的高超声速飞行器神经网络控制方法，其特点是包括以下步骤：
(a)建立高超声速飞行器的动力学模型：
该高超声速飞行器的动力学模型包含五个状态变量X＝[V,h,α,γ,q]T和两个控制输入U＝[δe,Φ]T。其中，V表示速度、h表示高度、γ表示航迹角、α表示攻角、q表示俯仰角速率、δe表示舵偏角、Φ表示燃料当量比；g，m，Iyy分别代表由重力引起的加速度、飞行器的质量以及俯仰轴的惯性转动惯量；T，D，L，Myy分别表示推力、升力、阻力、俯仰力矩；
(b)按照功能解耦得到速度子系统和高度子系统；定义速度子系统(1)写为：
其中fv是由式(1)得到的未知光滑函数，gv是由式(1)得到的已知函数；
针对高度子系统，高度跟踪误差定义为航迹角期望指令为：
其中kh>0，kI>0，hd为高度参考信号，为高度参考信号的变化率；考虑巡航段航迹角变化很小，取
定义x1＝γ，x2＝θp，x3＝q，θp＝α+γ；姿态子系统(3)－(5)变换为：
其中fi,(i＝1，2，3)是由式(3)－(5)得到的未知光滑函数，gi,(i＝1，2，3)是由式(3)－(5)得到的已知函数；
(c)针对速度子系统，定义速度跟踪误差为ev＝V-Vd，根据公式(6)设计控制器：
其中为最优神经网络权重的估计值，为RBF基函数向量，Vd为速度参考信号，为速度参考信号的导数，控制增益kv>0；
定义其中τd>0为积分区间。
构造建模误差并设计神经网络复合学习自适应更新律为
其中λv>0，kωv>0。
(d)针对姿态子系统，定义航迹角跟踪误差为e1＝x1-x1d，其中x1d＝γd为航迹角期望指令；设计虚拟控制量
其中为最优神经网络权重的估计值，为基函数向量，控制增益k1>0。
设计一阶滤波器：
其中滤波器参数α2>0。
定义e2＝x2-x2c，y2＝x2c-x2d，
构造建模误差设计神经网络复合学习自适应更新律为
其中λ1>0，kω1>0；
设计虚拟控制量：
其中控制增益k2>0。
设计一阶滤波器：
其中滤波器参数α3>0；
定义e3＝x3-x3c，设计实际控制输入：
其中为最优神经网络权重的估计值，为基函数向量，控制增益k3>0。
定义
构造建模误差设计神经网络复合学习自适应更新律为
其中λ3>0，kω3>0；
(e)根据得到的舵偏角δe和燃料当量比Φ，返回到高超声速飞行器的动力学模型(1)－(5)，对高度和速度进行跟踪控制。
本发明的有益效果是：该方法首先将高超声速飞行器纵向通道模型分解为速度子系统和高度子系统，再利用神经网络对高超声速飞行器系统存在的不确定性进行逼近，采用在线数据构造神经网络的预测建模误差进行神经网络权重更新，提升神经网络闭环控制过程的系统学习能力。由于针对两个子系统分别给出基于神经网络学习的控制器，实现了不确定高超声速飞行器动力学控制。由于将神经网络逼近不确定学习好坏表述为建模误差引入神经网络的复合更新，提升了神经网络的学习的准确性与快速性，进而提高了控制系统的自适应能力，且稳定性好。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。
附图说明
图1是本发明基于在线数据学习的高超声速飞行器神经网络控制方法的流程图。
具体实施方式
参照图1。本发明基于在线数据学习的高超声速飞行器神经网络控制方法具体步骤如下：
(a)建立高超声速飞行器的动力学模型：
该高超声速飞行器的动力学模型包含五个状态变量X＝[V,h,α,γ,q]T和两个控制输入U＝[δe,Φ]T。其中，V表示速度、h表示高度、γ表示航迹角、α表示攻角、q表示俯仰角速率、δe表示舵偏角、Φ表示燃料当量比；g，m，Iyy分别代表由重力引起的加速度、飞行器的质量以及俯仰轴的惯性转动惯量；T，D，L，Myy分别表示推力、升力、阻力、俯仰力矩；相关的力矩及参数定义如下：
CM(α)＝-0.035α2+0.036617α+5.3261×10-6，
CM(δe)＝0.0292(δe-α)
其中表示动压，ρ表示空气密度，表示平均气动弦长，S表示气动参考面积；
(b)按照功能解耦得到速度子系统和高度子系统；定义速度子系统(1)写为：
其中
因为γ非常小，取sinγ≈γ；考虑到Tsinα远小于L，在控制器设计过程中近似忽略；
针对高度子系统，高度跟踪误差定义为航迹角期望指令为：
其中参考指令hd和由设计者给出；考虑航迹角变化小，取
定义x1＝γ，x2＝θp，x3＝q，θp＝α+γ；姿态子系统(3)－(5)变换为：
其中:
(c)针对速度子系统，定义速度跟踪误差为ev＝V-Vd，根据公式(6)设计控制器：
其中为最优神经网络权重的估计值，为RBF基函数向量，Vd为速度参考信号，为速度参考信号的导数，控制增益kv＝2。
取τd＝0.1s，定义
构造建模误差并设计神经网络复合学习自适应更新律为
其中λv＝3，kωv＝4。
(d)针对姿态子系统，定义航迹角跟踪误差为e1＝x1-x1d，其中x1d＝γd为航迹角期望指令；设计虚拟控制量
其中为最优神经网络权重的估计值，为基函数向量，控制增益k1＝2。
设计一阶滤波器：
其中滤波器参数α2＝0.05。
定义e2＝x2-x2c，y2＝x2c-x2d；定义
构造建模误差设计神经网络复合学习自适应更新律为
其中λ1＝3，kw1＝4。
设计虚拟控制量：
其中控制增益k2＝5。
设计一阶滤波器：
其中滤波器参数α3＝0.05；
定义e3＝x3-x3c；设计实际控制输入：
其中为最优神经网络权重的估计值，为基函数向量，控制增益k3＝3。
定义构造建模误差设计神经网络自适应更新律为
其中λ3＝2，kw3＝4。
(e)根据得到的舵偏角δe和燃油当量比Φ，返回到高超声速飞行器的动力学模型(1)－(5)，对高度和速度进行跟踪控制。
本发明未详细说明部分属于领域技术人员公知常识。
Claims (1)
1.一种基于在线数据学习的高超声速飞行器神经网络控制方法，其特征在于包括以下步骤：
(a)建立高超声速飞行器的动力学模型：
<mrow>
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<mi>i</mi>
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<mi>&alpha;</mi>
</mrow>
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<mi>m</mi>
<mi>V</mi>
</mrow>
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<mo>-</mo>
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<mi>g</mi>
<mi>c</mi>
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<mo>&CenterDot;</mo>
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</mfrac>
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<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
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</mrow>
</mrow>
该高超声速飞行器的动力学模型包含五个状态变量X＝[V,h,α,γ,q]T和两个控制输入U＝[δe,Φ]T；其中，V表示速度、h表示高度、γ表示航迹角、α表示攻角、q表示俯仰角速率、δe表示舵偏角、Φ表示燃料当量比；g，m，Iyy分别代表由重力引起的加速度、飞行器的质量以及俯仰轴的惯性转动惯量；T，D，L，Myy分别表示推力、升力、阻力、俯仰力矩；
(b)按照功能解耦得到速度子系统和高度子系统；定义速度子系统(1)写为：
<mrow>
<mover>
<mi>V</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
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<mo>=</mo>
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<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>6</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中fv是由式(1)得到的未知光滑函数，gv是由式(1)得到的已知函数；
针对高度子系统，高度跟踪误差定义为航迹角期望指令为：
<mrow>
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<mi>&gamma;</mi>
<mi>d</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
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<mrow>
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<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>7</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中kh>0，kI>0，hd为高度参考信号，为高度参考信号的变化率；考虑巡航段航迹角变化很小，取
定义x1＝γ，x2＝θp，x3＝q，θp＝α+γ；姿态子系统(3)－(5)变换为：
<mrow>
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
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<mi>x</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
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<mn>1</mn>
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<mo>+</mo>
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<mi>g</mi>
<mn>1</mn>
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<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>8</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中fi,(i＝1，2，3)是由式(3)－(5)得到的未知光滑函数，gi,(i＝1，2，3)是由式(3)－(5)得到的已知函数；
(c)针对速度子系统，定义速度跟踪误差为ev＝V-Vd，根据公式(6)设计控制器：
<mrow>
<mi>&Phi;</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>-</mo>
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<mi>&omega;</mi>
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<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
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<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中为最优神经网络权重的估计值，为RBF基函数向量，Vd为速度参考信号，为速度参考信号的导数，控制增益kv>0；
定义其中τd>0为积分区间；
构造建模误差并设计神经网络复合学习自适应更新律为
<mrow>
<msub>
<mover>
<mover>
<mi>&omega;</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>&CenterDot;</mo>
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<mi>v</mi>
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<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
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<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中λv>0，kωv>0；
(d)针对姿态子系统，定义航迹角跟踪误差为e1＝x1-x1d，其中x1d＝γd为航迹角期望指令；设计虚拟控制量
<mrow>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mn>2</mn>
<mi>d</mi>
</mrow>
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<mo>=</mo>
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<mn>1</mn>
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<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>11</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中为最优神经网络权重的估计值，为基函数向量，控制增益k1>0；
设计一阶滤波器：
x2c(0)＝x2d(0) (12)
其中滤波器参数α2>0；
定义e2＝x2-x2c，y2＝x2c-x2d，
构造建模误差设计神经网络复合学习自适应更新律为
<mrow>
<msub>
<mover>
<mover>
<mi>&omega;</mi>
<mo>^</mo>
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<mo>&CenterDot;</mo>
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<mn>1</mn>
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<mo>=</mo>
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<mi>&lambda;</mi>
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<mo>&OverBar;</mo>
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<mo>+</mo>
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<mi>k</mi>
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<msub>
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<mrow>
<mi>e</mi>
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</mrow>
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<msub>
<mi>&zeta;</mi>
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<mo>&rsqb;</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>13</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中λ1>0，kω1>0；
设计虚拟控制量：
<mrow>
<msub>
<mi>x</mi>
<mrow>
<mn>3</mn>
<mi>d</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>k</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<msub>
<mi>e</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>g</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<msub>
<mi>e</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
</mover>
<mrow>
<mn>2</mn>
<mi>c</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>14</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中控制增益k2>0；
设计一阶滤波器：
x3c(0)＝x3d(0) (15)
其中滤波器参数α3>0；
定义e3＝x3-x3c，设计实际控制输入：
<mrow>
<msub>
<mi>&delta;</mi>
<mi>e</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>-</mo>
<msubsup>
<mover>
<mi>&omega;</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mn>3</mn>
<mi>T</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>k</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<msub>
<mi>e</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>e</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
</mover>
<mrow>
<mn>3</mn>
<mi>c</mi>
</mrow>
</msub>
</mrow>
<msub>
<mi>g</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>16</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中为最优神经网络权重的估计值，为基函数向量，控制增益k3>0；
定义
构造建模误差设计神经网络复合学习自适应更新律为
<mrow>
<msub>
<mover>
<mover>
<mi>&omega;</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>&CenterDot;</mo>
</mover>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mi>&theta;</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<msub>
<mi>e</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>k</mi>
<mrow>
<mi>&omega;</mi>
<mn>3</mn>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>Q</mi>
<mrow>
<mi>e</mi>
<mn>3</mn>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>&zeta;</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>&rsqb;</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>17</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中λ3>0，kω3>0；
(e)根据得到的舵偏角δe和燃料当量比Φ，返回到高超声速飞行器的动力学模型(1)－(5)，对高度和速度进行跟踪控制。
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