CN107957686A - 基于预见控制的无人直升机自动着舰控制系统 - Google Patents
基于预见控制的无人直升机自动着舰控制系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于预见控制的无人直升机自动着舰控制系统，属于航空航宇推进控制技术领域。本发明针对无人直升机自动着舰的基准轨迹跟踪控制问题，并考虑了甲板运动干扰对跟踪控制性能的影响，根据直升机的气动特性将控制系统划分为四个子系统，利用预见控制方法依次求取控制信号，控制直升机安全精确地着舰。进一步地，本发明还针对甲板运动模型难以获取的问题，采用自适应AR模型预估算法，利用甲板运动历史数据对甲板运动未来数据进行预估，保证直升机的着舰精度。本发明可以保证闭环系统的全局稳定，并且使系统拥有良好的跟踪性能性能。
Description
技术领域
本发明涉及飞行器控制系统，尤其涉及一种无人直升机自动着舰控制系统，属于航空航宇推进控制技术领域。
背景技术
无人直升机具有可垂直起降、定点悬停、不需要专用发射回收装置、对环境依赖程度低、易于对目标实施近距离精确侦察、定位、低空低速性好等一系列一般无人飞行器所不具备的优点，为海陆空各兵种所青睐。在未来战争中，无人直升机是信息网络中心的一个重要节点，负责对低空、超低空、大区域地、海面战场进行实时、近距离、全时段战术侦察。对于现代海上作战来讲，舰载无人直升机能够实现空间作战、电子战、预警、侦察、通信中继、超视距目标指示、搜索、救援、探测攻击潜艇等多项作战任务。综合考虑无人直升机自身的优点和海军发展的需求，无人直升机才是舰载无人机的最佳选择。
无人直升机是一个高阶、多变量、强耦合的系统，且由于旋翼机的气动特性，因此无人直升机具有稳定性差，不确定性强和易受环境干扰等特点。然而，要求无人直升机执行的任务比较复杂多样化，而且在舰载使用时，海况变化多端，这些因素都要求飞控系统具有解耦能力和较强的鲁棒性。传统的经典控制方法无法很好地满足直升机着舰系统的精确的跟踪性能，这极大地推动了先进的控制方法和控制理论关键技术的发展。
无人直升机着舰系统主要需要解决的问题是基准轨迹跟踪问题和甲板运动干扰补偿问题。直升机着舰的飞行环境和着舰的高精度要求对自动着舰系统的设计带来了很多技术上的难点。第一，飞行控制系统必需满足基准轨迹追踪的精度要求。无人直升机着舰需要解决的最关键的问题之一就是基准轨迹的追踪问题，基准轨迹追踪的精度将直接影响无人直升机着舰的精度。第二，自动着舰系统必需考虑甲板运动的补偿和预估问题。当直升机在高海况下自主下降着舰时，需要根据甲板运动的情况来确定最佳的下降时间，和最佳着舰速率。同时甲板运动通过改变理想着舰点位置使得预先制定的基准轨迹发生变化，从而影响直升机的着舰安全和着舰精度，所以在着舰最后阶段，直升机需要跟踪甲板运动作用后的理想着舰轨迹。
针对无人直升机的飞行控制，国内外学者进行了广泛的研究，从经典PID控制到现代控制理论再到人工智能控制，在理论上和实际型号应用上都取得了一定成果。目前主要的控制方法有：鲁棒控制、特征结构配置、模型预测控制、神经网络控制等。PID控制工程应用范围广，但其抗干扰能力较弱，并不能满足直升机自动着舰系统的要求。模型预测控制、神经网络控制计算量大，计算过程复杂，对机载电脑的性能要求较高。
传统的控制方法因计算机运算和数据传输存在一定的时延滞后，所以追踪效果会存在一定的滞后，上述现有控制技术均难以达到较好的控制效果。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术不足，提供一种基于预见控制的无人直升机自动着舰控制系统，可有效解决直升机着舰轨迹跟踪问题。
本发明具体采用以下技术方案解决上述技术问题：
基于预见控制的无人直升机自动着舰控制系统，用于生成无人直升机的控制输入量u，以保证无人直升机的飞行高度H，横向飞行位置Y，纵向飞行位置X能快速跟踪到输入的飞行参考轨迹：飞行参考高度Hc，横向飞行参考位置Yc，纵向飞行参考位置Xc；该控制系统利用预见控制方法设计而成，具体包括高度控制系统、纵向控制系统、横向控制系统和航向控制系统；
所述高度控制系统的控制律如下：
式中，ubhei为高度控制系统的输出，即为直升机的总距输入δc；Xhei＝[ΔH Δw]分别为直升机的高度和垂向速度；FH0为状态反馈系数；FH为控制系统前馈系数；Hc为飞行参考高度；MR为预见步数；
所述纵向控制系统的控制律如下：
式中，ublon为纵向控制系统的输出，即为直升机的纵向周期变距输入δe；
Xlon＝[ΔX Δu Δθ Δq]分别为直升机的纵向位置、纵向速度、俯仰角和俯仰角速率；FX0为纵向状态反馈系数；FX为纵向控制系统前馈系数；Xc为纵向飞行参考位置，MR为预见步数；
所述横向控制系统的控制律如下：
式中，ublat为横向控制系统的输出，即为直升机的横向周期变距输入δa；
Xlat＝[ΔY Δv Δφ Δp]分别为直升机横向位置、横向速度、滚转角和滚转角速率；FY0为横向状态反馈系数；FY为横向控制系统前馈系数；Yc为横向飞行参考位置；MR为预见步数；
所述航向控制系统的控制律如下：
式中，ubhead为航向控制系统的输出，即为直升机的尾桨距输入δr；Xhead＝[ΔψΔr]分别为直升机的偏航角和偏航角速率；Fψ0为航向状态反馈系数；Fψ为航向控制系统前馈系数；ψc为参考航向；MR为预见步数。
进一步地，所述飞行参考轨迹考虑了甲板运动补偿信息，所述甲板运动补偿信息是基于自适应AR模型利用历史数据进行预估的，所述自适应AR模型的l步预估算法具体如下：
当l＝1时
当1＜l≤n时
式中，为甲板运动t时刻的预估值；n为AR模型阶数；ai(t)为AR模型参数，其随着历史数据的增加，按照以下自适应更新律进行更新：
A(t+1)＝K3A(t)-K1y(t-N+n+1)+K2y(t+1)+K1Y(t-N+n+1)K2y(t+1)
式中，
K1，K2，K3为更新律的更新系数。
本发明针对无人直升机着舰的要求和特点，利用预见控制方法设计无人直升机控制系统，并运用自适应AR模型预估算法对甲板运动进行预估，相比现有技术，该自动着舰系统具有以下有益效果：
(1)预见控制设计方法将未来的指令信息引入到控制器的设计，使系统具有良好的追踪性能，克服了系统追踪滞后的问题。基于该方法设计的直升机着舰控制系统可有效的保证系统的追踪精度
(2)将甲板运动的信息补偿到基准轨迹中，有效地补偿了因甲板运动导致的理想着舰点的六自由度运动。
(3)基于自适应AR模型的方法可实现利用甲板运动的历史信息来预估未来信息的目的，预估精度符合要求，解决了甲板运动模型难以测得以及预见控制所需要的甲板运动未来信息的问题。
(4)本发明所设计的AR模型参数更新律，解决了模型参数实时更新问题，提高了系统的预估精度，大大简化了预估算法的训练过程，提高了系统的实时性。
附图说明
图1为本发明直升机自动着舰控制系统的结构示意图；
图2为直升机着舰验证实验的高度跟踪响应曲线；
图3为直升机着舰验证实验的纵向位置跟踪响应曲线；
图4为直升机着舰验证实验的横向位置跟踪响应曲线。
具体实施方式
本发明的思路是针对无人直升机自动化着舰系统，运用预见控制方法设计出高度，纵向，横向以及航向控制器，并进一步运用自适应AR模型方法设计出甲板运动预估器，解决无人直升机自动着舰系统的基准轨迹追踪问题和甲板运动补偿问题。
根据无人直升机的特点，为了保证无人直升机的飞行高度H，纵向飞行位置Y，横向飞行位置X能快速跟踪到输入的飞行参考高度Hc，纵向飞行参考位置Yc，横向飞行参考位置Xc，可将直升机飞行动力学模型划分为，高度系统，纵向系统，横向系统和航向系统，运用预见控制方法分别设计各个子系统的预见控制器。预见控制系统的设计分为状态反馈控制器和前馈控制器。
以某型无人直升机为例，根据牛顿运动定律，建立直升机动力学方程如下：
式中：m为直升机质量，u,v,w分别为直升机的纵向速度，侧向速度和垂向速度，即分别沿OXb,OYb,OZb轴的线速度；p,q,r分别表示直升机的滚转角速度，俯仰角速度和偏航角速度即沿OXb,OYb,OZb轴的角速度；∑FX,∑FY,∑FZ分别为作用于机体Xb,Yb,Zb上的合力。
角运动方程如下所示：
式中，Ix,Iy,Iz分别表示沿OXb,OYb,OZb轴的转动惯量，Ixz为直升机对OXb和OZb轴的惯性积；∑L,∑M,∑N分别为作用于机体OXb,OYb,OZb轴的力矩之和。
因为直升机关于XbOYb平面对称，因此机体角速度和欧拉角速度之间的转换关系为如下所示：
机体三个轴的线速度[u,v,w]与地球坐标系的纵向位置变化率侧向位置变化率及高度变化率的转换关系的转换关系如下所示：
上述所建立的运动方程称为直升机的全量运动微分方程，该方程具有非线性及参数时变的特点，预见控制理论是基于线性化模型进行控制器的设计的，所以需要对其数学模型进行线性化处理，在15m/s的低速前飞基准状态下，直升机模型线性化后的结果为：
其中，A为状态矩阵，B为控制矩阵，C为单位阵。本发明选取状态量X＝[Δx Δy Δz Δφ Δθ Δψ Δu Δv Δw Δp Δq Δr]表示的是直升机相对所研究的配平点处的增量，其中Δx,Δy,Δz为直升机在地面坐标系中的纵向位置、侧向位置、垂向位置的三个位移增量；Δφ,Δθ,Δψ为直升机三个姿态角增量；Δu,Δv,Δw为直升机纵向速度、侧向速度、垂向速度增量；Δp,Δq,Δr为直升机三个姿态角速率的增量；控制向量u表示控制输入增量。在本模型中δc,δa,δe,δr分别代表了总距、横向周期变距、纵向周期变距和尾桨距。将其分为高度子系统、纵向子系统、横向子系统和航向子系统。下面分别进行各子控制系统和甲板运动预估系统的设计，自控制系统结构原理如图1所示：
第一步(高度子控制系统)：考虑高度子系统的线性模型为：
对上述线性化后纵向模型，通过离散周期T＝0.1s进行离散化，得到离散化纵向模型：
定义误差信号，即对参考高度及真实高度作差：
e(k)＝Hc(k)-ybhei(k)
添加误差信号至离散化模型，得到扩大误差系统模型：
Xhei(k+1)＝ΦheiXhei(k)+GheiΔubhei(k)
+GHΔHc(k+1)
其中，Xhei(k)＝[e(k) Δxbhei(k)]T，
针对上述扩大误差系统模型，假设目标信号未来MR步(即T*MR秒，MR＝8)信息是已知的，预见控制律设计目标是使得下述代价J方程取得最小值。
其中，Q1＝diag[10 4290 1]，H1＝1为正定矩阵。因此可得无人机着舰纵向最优预见控制律为：
其中，P满足Riccati方程：
预见前馈系数：
其中ξ＝Φhei+GheiFH0。
第二步(纵向子控制系统)：考虑纵向子系统的线性模型为
与高度子控制系统设计过程类似，取Q2＝diag[9 342 0]，H2＝1，可得纵向最优预见控制律为
其中，状态反馈系数P满足Riccati方程：
预见前馈系数：
其中ξ＝Φlon+GlonFX0。
第三步(横向子控制系统)：与高度和纵向子控制系统类似，取Q3＝diag[10 42901]，H3＝1，则横向最优预见控制律为
其中，FY0＝-[H3+Glat TPGlat]-1Glat TPΦlat，P满足如下Riccati方程：
P＝Q3+Φlat TPΦlat-Φlat TPGlat[H3+Glat TPGlat]-1Glat TPΦlat
预见前馈系数：
其中，ξ＝Φlat+GlatFY0。
第四步(航向子控制系统)：与其他子控制系统类似，取Q4＝diag[10 4290 1]，H4＝1，则航向最优预见控制律为
其中，Fψ0＝-[H4+Ghead TPGhead]-1Ghead TPΦhead，P满足如下Riccati方程：
P＝Q4+Φhead TPΦhead-Φhead TPGhead[H4+Ghead TPGhead]-1Ghead TPΦhead
预见前馈系数：
其中，ξ＝Φhead+GheadFψ0。
第五步(甲板运动预估系统)取N个甲板运动历史数据y(t0-1)～y(t0-N)，令
其中t0为预估初始时刻，n为模型阶数，ai为AR模型参数。初始A(t0)为全零横向量，则
y(t0)＝A(t0)YT(t0)
计算
AR模型参数更新律为
A(t+1)＝K3A(t)-K1y(t-N+n+1)+K2y(t+1)+K1Y(t-N+n+1)K2y(t+1)
其中K3＝[I+K1Y(t-N+n+1)][I-K2Y(t+1)]，
为了验证本发明的效果，对其进行数值仿真验证。运用单位白噪声通过成形滤波器为甲板运动预估器提供数据来源。直升机从进场末期到着舰到理想的着舰点分为两个阶段，悬停跟踪阶段和快速着舰阶段。悬停跟踪阶段时，直升机在理想着舰点的正上方H＝50×0.3048＝15.24m，纵向位置X和横向偏差Y均为0m。直升机悬停跟踪至第20s开始进入快速着舰阶段，快速着舰的垂直速度为w＝15.24÷8＝1.905m/s，仿真总时间为28s，给予系统一个初始偏差ΔX＝1m,ΔY＝1m,ΔH＝1m。仿真结果如图2～图4所示。
从上述仿真结果看出，本发明具有如下特点：当存在甲板运动干扰时，所提出直升机自动着舰系统能够精确补偿甲板运动，直升机能精确有效的跟踪基准着舰轨迹，着舰误差很小，说明该直升机自动着舰系统拥有较好的基本轨迹跟踪性能和甲板运动补偿性能，符合要求。
Claims (2)
1.基于预见控制的无人直升机自动着舰控制系统，用于生成无人直升机的控制输入量u，以保证无人直升机的飞行高度H，横向飞行位置Y，纵向飞行位置X能快速跟踪到输入的飞行参考轨迹：飞行参考高度Hc，横向飞行参考位置Yc，纵向飞行参考位置Xc；其特征在于，该控制系统利用预见控制方法设计而成，具体包括高度控制系统、纵向控制系统、横向控制系统和航向控制系统；
所述高度控制系统的控制律如下：
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式中，ubhei为高度控制系统的输出，即为直升机的总距输入δc；
Xhei＝[ΔH Δw]分别为直升机的高度和垂向速度；FH0为状态反馈系数；FH为控制系统前馈系数；Hc为飞行参考高度；MR为预见步数；
所述纵向控制系统的控制律如下：
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式中，ublon为纵向控制系统的输出，即为直升机的纵向周期变距输入δe；
Xlon＝[ΔX Δu Δθ Δq]分别为直升机的纵向位置、纵向速度、俯仰角和俯仰角速率；FX0为纵向状态反馈系数；FX为纵向控制系统前馈系数；Xc为纵向飞行参考位置，MR为预见步数；
所述横向控制系统的控制律如下：
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式中，ublat为横向控制系统的输出，即为直升机的横向周期变距输入δa；
Xlat＝[ΔY Δv Δφ Δp]分别为直升机横向位置、横向速度、滚转角和滚转角速率；FY0为横向状态反馈系数；FY为横向控制系统前馈系数；Yc为横向飞行参考位置；MR为预见步数；
所述航向控制系统的控制律如下：
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式中，ubhead为航向控制系统的输出，即为直升机的尾桨距输入δr；
Xhead＝[Δψ Δr]分别为直升机的偏航角和偏航角速率；Fψ0为航向状态反馈系数；Fψ为航向控制系统前馈系数；ψc为参考航向；MR为预见步数。
2.如权利要求1所述无人直升机自动着舰控制系统，其特征在于，所述飞行参考轨迹考虑了甲板运动补偿信息，所述甲板运动补偿信息是基于自适应AR模型利用历史数据进行预估的，所述自适应AR模型的l步预估算法具体如下：
当l＝1时
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式中，为甲板运动t时刻的预估值；n为AR模型阶数；ai(t)为AR模型参数，其随着历史数据的增加，按照以下自适应更新律进行更新：
A(t+1)＝K3A(t)-K1y(t-N+n+1)+K2y(t+1)+K1Y(t-N+n+1)K2y(t+1)
式中，
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