CN109541941A - 一种针对垂直起降运载器主动段飞行的自适应增广抗扰容错方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种针对垂直起降运载器主动段飞行的自适应增广抗扰容错方法，属于飞行器控制技术领域。所述方法包括：步骤一：基本PID控制器设计；步骤二：自适应增益调节律设计；步骤三：干扰补偿算法；步骤四：最优控制分配算法；步骤五：快速故障检测与自适应容错控制算法。所述方法能够满足实际飞行控制要求，控制参数设计简单，具有详细的控制性能指标进行表征，同时也具有鲁棒性更强、自适应性更好和控制结构更简单等优点。

Description

一种针对垂直起降运载器主动段飞行的自适应增广抗扰容错 方法

技术领域

本发明涉及一种针对垂直起降运载器主动段飞行的自适应增广抗扰容错方法，属于飞行器控制技术领域。

背景技术

垂直起降重复使用运载火箭在主动段飞行过程中存在的不确定因素较多，例如火箭的飞行高度、飞行速度、大气条件的变化以及火箭内部结构干扰等因素，导致箭体姿态动力学模型参数存在很大程度的时变性和不确定性；而且柔性火箭的姿态控制系统设计必须考虑箭体弹性振动的影响，而弹性振动频率同样存在不确定性；火箭的执行机构同时也易于发生故障或失效等情况，因此也可归结为模型不确定因素。上述这些不确定因素将使得姿态控制系统的稳定裕度降低甚至失稳。基于传统的增益定序设计的PID控制器由于是在地面离线设计的控制参数，对于在高空中实时飞行过程中的模型突变/不确定性难以有效应对且设计参数较为保守。因此有必要研究自适应控制技术，并结合传统的PID控制器设计思路，通过增加一系列自适应环节以及补偿校正环节以达到自适应姿态容错控制要求，这对于垂直起降重复使用运载器主动段稳定控制技术具有重要的研究意义。

通过对已有技术文献进行检索分析，目前针对运载器的容错控制系统设计主要分为自适应控制技术和自校正控制技术两类。国内针对运载火箭自适应控制研究主要有：大连理工大学的范军朋针对刚性火箭模型的不确定性，基于Lyapunov稳定性理论和Popov超稳定性理论设计了运载火箭姿态的模型参考自适应控制器，给出了相应的自适应控制律，针对箭体弹性振动频率的不确定性，基于递推最小二乘法实时更新陷波器中心频率，设计了自适应陷波器。赵党军针对弹性运载火箭存在的振动、参数摄动及外部扰动等影响，提出了自适应陷波器对测量信号预处理，并利用积分观测器获得系统状态和扰动的估计，根据极点配置方法设计了自适应姿态控制律。赵小平针对新一代重型运载火箭飞行参数变化范围较大和弹性振动剧烈等情况，设计了基于自适应H_∞控制器，主要采用了混合灵敏度法设计鲁棒H_∞控制器，研究了参数投影技术解决自适应问题。刘玉玺针对全射向发射状态下的运载火箭系统通道间存在交连耦合问题，设计了基于解耦的变结构自适应滑模控制器，并利用Lyapunov稳定性理论证明了控制系统的全局渐进稳定性。国外对此研究主要有：BrianD针对战神-I火箭弹性条件下设计了基于四元数误差PI校正+神经网络训练D反馈的自适应控制器，取得了较好的设计效果。Evgeny Kharisov针对美国通用运载火箭CLV在高不确定性参数等条件下设计了自适应输出反馈控制律，可以明显的抑制低频干扰情况并进行了实际飞行测试验证。Lei针对弹性体运载火箭的多变量不确定性干扰(如结构动态和随机风扰动)应用了非线性扰动观测器来进行估计扰动，为了提高准确度和灵敏性，采用模糊理论来改善非线性扰动观测器的性能。总的扰动消除后通过动态反演方法获得一个级联系统，然后设计稳定的自适应滑模控制器以提高性能。Eric N.Johnson针对重复使用运载火箭控制系统设计了基于神经网络训练的自适应控制器，通过两回路的设计思路，内回路用于自适应控制器设计，而外回路提供闭环的跟踪标准轨迹跟踪制导指令，内回路用于估计干扰力矩，而外回路用于估计干扰力，通过两回路实现自适应制导控制需求。针对神经网络自适应控制器设计的还有Yong，Li，Bin等人，而Wang等人设计了自适应神经网络反步控制器。然而上述方法的一般是采用非线性的控制方法，难以以频域指标(如幅值裕度和相位裕度等)表征控制性能，难以应用于重复使用运载器主动段的实际飞行过程中，因此急需研究新的控制方法。

发明内容

本发明目的是为了解决垂直起降重复使用运载器在主动段飞行时，存在发动机伺服机构故障条件下及其他内外干扰条件下的高精度姿态稳定控制问题，提供了自适应增广抗扰容错控制方法。

一种针对垂直起降运载器主动段飞行的自适应增广抗扰容错方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤一、根据垂直起降重复使用运载器主动段的小扰动线性化动力学模型，采用拉普拉斯变换后获得控制系统传递函数模型，然后采用增益定序方法确定火箭俯仰通道、偏航通道和滚转通道的PID控制参数，获得PID控制器；

步骤二、针对垂直起降重复使用运载器主动段飞行过程中的姿态误差以及测量获得的弹性振动信号，确定自适应增益调节控制律，从而自适应调整基本控制器的静态放大系数(即PID控制器中的P控制参数)；

步骤三、根据火箭刚体条件下的小扰动线性化方程，建立状态空间模型，通过所述状态空间模型将未建模动态和不确定性统一表述为未知量，然后，采用扩张状态观测器对所述未知量进行估计，进而在PID控制律的基础上建立干扰补偿控制算法；

步骤四、利用所述PID控制器、自适应增益调节控制律和干扰补偿控制算法获得控制指令，然后采用最优控制分配算法对所述控制指令进行最优控制分配处理，获得实际的执行机构控制指令，如发动机摆角、RCS喷气指令或栅格舵偏转指令；

步骤五：根据垂直起降重复使用运载器中的执行机构，利用快速故障检测和自适应容错控制算法将所述执行机构等效为一阶动力学模型，采用故障因子这一描述故障的参数描述执行器故障动力学模型，然后建立故障估计器对所述执行器故障动力学模型进行估计来观测故障类型以及故障程度，最后利用伪逆法进行执行器的控制重构，进而完成执行器故障条件下的自适应容错重构控制。

进一步地，步骤一所述获得PID控制律的具体过程包括：

第一步：根据垂直起降重复使用运载器主动段飞行过程，确定所述垂直起降重复使用运载器主动段的小扰动线性化方程，所述小扰动线性化方程如下：

其中，α为攻角，θ为弹道倾角，为发动机摆角，弹道倾角导数，为俯仰角，和分别为俯仰角的一阶导数和二阶导数；皆为火箭相关的动力系数值；

第二步：对第一步所述小扰动线性化方程进行拉普拉斯变换后获得传递函数模型；

第三步：将所述传递函数模型搭建所述垂直起降重复使用运载器的控制系统，获得所述PID控制律，所述PID控制律如下：

其中，k_p为静态放大系数，k_i为积分系数，k_d为动态放大系数，为期望俯仰角，ω_z为俯仰角速率。

进一步地，所述PID控制律获取过程利用校正网络对所述PID控制律中的控制信号进行滤波，所述校正网络如下：

其中，s为拉普拉斯算子，ω₁，ω₂，ω₃，ω₄，ω_s1，ω_1f，ω_2f皆为校正网络的频率值，ζ₁，ζ₂，ζ₃，ζ₄和ζ_s1均为校正网络的阻尼系数值。

进一步地，步骤二所述建立自适应增益调节控制律的具体过程包括：

步骤1：将火箭飞行过程中测量的姿态角、角速率和实际期望的姿态角及角速率进行作差比较，获得误差综合信号；所述误差信号如下：

其中，d为常系数值，e_r为姿态跟踪误差综合信号，γ_r为姿态跟踪误差，为姿态跟踪误差导数值；

步骤2：将实际测量信号输入到PID控制律中获得控制指令，利用高通滤波器将控制指令中的振动信号从控制指令中剥离出来；

步骤3：将所述振动信号进行平方处理或者取绝对值处理；然后利用低通滤波器使经过平方处理或者取绝对值处理后的振动信号变平缓，不再剧烈抖动；其中，高通滤波器和低通滤波器的形式分别为：

其中，ω_H为高通滤波器中心频率，ω_L为低通滤波器中心频率，ξ为低通滤波器阻尼比；经过高通滤波器和低通滤波器处理后的振动信号y_s的形式为：

步骤4：根据姿态跟踪误差综合信号e_r和振动信号y_s获得自适应增益调节律，所述自适应增益调节律为：

其中，a、α₁、β₁分别为常数，用以调节k_T值，p_hi(k_T)为增益上限值，p_lo(k_T)为降低增益系数的限制，k_{T max}为最大k_T限制，k_{T min}为最小k_T限制，ε为一较小的常数；

步骤5：根据三通道基本PID控制律并结合所述自适应增益调节律对垂直起降重复使用运载器主动段飞行过程中的摆角指令进行最优控制分配，分别得到主发动机摆角和栅格舵摆角指令。

进一步地，步骤三所述建立干扰补偿控制算法的具体过程包括：

第1步：根据垂直起降重复使用运载器主动段的小扰动线性化方程获得状态空间方程，所述状态空间方程的形式如下：

其中，F为干扰量；进而可得矩阵表达形式为：

其中， 为X的导数；所述矩阵表达形式即为姿态控制模型；

第2步：利用姿态控制模型确定扩张状态观测器，所述扩张状态观测器为：

其中，Z₁和Z₂为扩张状态观测器观测值，其中Z₁用于实时跟踪X，Z₂跟踪干扰项F；β₀₁和β₀₂为观测器增益系数，a₂为幂次系数，δ为积分步长，e为观测误差向量；fal(e,a₂,δ)函数定义有：

第3步：根据扩张状态观测器，所述扩张状态观测器观测值Z₂将干扰量F估计出来，所述估计补偿算法为：

其中，为摆角指令。

进一步地，步骤五所述自适应容错重构控制的具体过程包括：

Step1：根据垂直起降运载器的执行器的火故障模式按其故障特点分为四种故障模式；执行器包括发动机和栅格舵；所述四种故障模式分别为：卡死故障、松浮、饱和和部分失效；所述四种故障模式对应的故障数学模型分别为：

其中，记为第i个执行器的发生故障的时间，k_i记为损伤因子，且k_i∈[∈_ki,1]，∈_ki＞0为最小的损伤因子；

Step2：将公式(15)简化为：

其中，Δ＝diag[δ/(φ₁+δ) δ/(φ₂+δ) ... δ/(φ_m+δ)]，Φ＝diag[φ₁ φ₂ ...φ_m]为故障因子矩阵，并且δ是一个大于零且远远小于1的数；Λ＝diag[λ_a1 λ_a2 ... λ_am]表示执行器增益矩阵，u、u_c分别表示执行器输出控制信号和执行器输入信号。

Step3：对每一个执行器建立一个观测器，用于观测执行器的输出值；将公式(16)进行展开获得如下展开式：

其中，γ_i＞0为自适应律系数，λ_ai为i个执行器的增益系数，第τ_i为观测器的增益系数，ξ_i为保证系统稳定所引入的一个量；

Step4：令将上两式子相减可得：

通过上述设计的自适应控制律使得即可完成故障观测。

Step5：根据火箭三通道独立的等效发动机摆角到实际发动机摆角的转换关系式，利用自适应观测器将执行器的故障信息矩阵送入所述转换关系式中，获得对应公式为：

Ω＝AΦU (19)

其中，Ω＝[δ₁ δ₂ δ₃ δ₄]^T，δ_i(i＝1,2,3,4)为实际发动机摆角值，而为俯仰通道等效摆角、偏航通道等效摆角和滚转通道等效摆角值；

Step6：根据公式(19)结合伪逆法获取实际发动机摆角在发生故障后分配的控制量Ω_c为：

Ω_c＝A·(pinv(AΦ)·Ω)＝A(AΦ)^-1Ω (20)

进而完成执行器故障条件下的自适应容错重构控制。

本发明有益效果：

本发明提出了一种针对垂直起降重复使用运载器主动段的自适应增广抗扰容错控制方法。该发明首先针对垂直起降重复使用运载器主动段动力学模型利用小扰动线性化原理采用增益定序方法设计PID控制参数。随后，针对火箭控制系统中静态增益的动态调节性能要求，设计了自适应增益调节控制律，可以根据火箭飞行过程中的姿态跟踪误差和弹性振动信号进行处理从而自适应调节静态增益系数，进而可以保证姿态控制精度的同时满足火箭弹性稳定要求。然后，利用自抗扰控制器中的扩张状态观测器进行估计补偿系统中的不确定性。利用快速故障检测与自适应容错控制算法将执行器等效为一阶动力学模型，利用故障因子来描述故障状态下的执行器动力学模型，然后设计故障观测器观测故障类型及故障程度，最后采用伪逆法进行控制重构；本发明所设计的控制方法主要在传统的PID控制系统基础上进行增广相应的子模块，从而可以保证控制系统能够在线应对飞行过程中的内外干扰、弹性振动频率不确定性、发动机/其他执行机构的故障等条件下的姿态稳定控制要求，因而能够满足实际飞行控制要求，控制参数设计简单，具有详细的控制性能指标进行表征，同时也具有鲁棒性更强、自适应性更好和控制结构更简单等优点。因而在垂直起降重复使用运载器垂直主动段姿态控制器设计中具有广阔的应用前景。

附图说明

图1是本发明所述一种针对垂直起降运载器主动段飞行的自适应增广抗扰容错方法流程图；

图2是本发明所述自适应增广抗扰容错控制方法的系统组成结构图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明做进一步说明，但本发明不受实施例的限制。

实施例1：

一种针对垂直起降运载器主动段飞行的自适应增广抗扰容错方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤一、根据垂直起降重复使用运载器主动段的小扰动线性化动力学模型，采用拉普拉斯变换后获得控制系统传递函数模型，然后采用增益定序方法确定火箭俯仰通道、偏航通道和滚转通道的PID控制参数，获得PID控制器；

步骤二、针对垂直起降重复使用运载器主动段飞行过程中的姿态误差以及测量获得的弹性振动信号，确定自适应增益调节控制律，从而自适应调整基本控制器的静态放大系数(即PID控制器中的P控制参数)；

步骤三、根据火箭刚体条件下的小扰动线性化方程，建立状态空间模型，通过所述状态空间模型将未建模动态和不确定性统一表述为未知量，然后，采用扩张状态观测器对所述未知量进行估计，进而在PID控制律的基础上建立干扰补偿控制算法；

步骤四、利用所述PID控制器、自适应增益调节控制律和干扰补偿控制算法获得控制指令，然后采用最优控制分配算法对所述控制指令进行最优控制分配处理，获得实际的执行机构控制指令，如发动机摆角、RCS喷气指令或栅格舵偏转指令；

步骤五：根据垂直起降重复使用运载器中的执行机构，利用快速故障检测和自适应容错控制算法将所述执行机构等效为一阶动力学模型，采用故障因子这一描述故障的参数描述执行器故障动力学模型，然后建立故障估计器对所述执行器故障动力学模型进行估计来观测故障类型以及故障程度，最后利用伪逆法进行执行器的控制重构，进而完成执行器故障条件下的自适应容错重构控制。

其中，步骤一所述获得PID控制律的具体过程包括：

第一步：根据垂直起降重复使用运载器主动段飞行过程，确定所述垂直起降重复使用运载器主动段的小扰动线性化方程，所述小扰动线性化方程如下：

其中，α为攻角，θ为弹道倾角，为发动机摆角，为弹道倾角导数，为俯仰角，和分别为俯仰角的一阶导数和二阶导数；皆为火箭相关的动力系数值；

第二步：对第一步所述小扰动线性化方程进行拉普拉斯变换后获得传递函数模型；

第三步：将所述传递函数模型搭建所述垂直起降重复使用运载器的控制系统，所述PID控制律如下：

其中，k_p为静态放大系数，k_i为积分系数，k_d为动态放大系数，为期望俯仰角，ω_z为俯仰角速率。

所述PID控制律获取过程利用校正网络对所述PID控制律中的控制信号进行滤波，所述校正网络如下：

其中，s为拉普拉斯算子，ω₁，ω₂，ω₃，ω₄，ω_s1，ω_1f，ω_2f皆为校正网络的频率值，ζ₁，ζ₂，ζ₃，ζ₄和ζ_s1均为校正网络的阻尼系数值。

步骤二所述建立自适应增益调节控制律的具体过程包括：

步骤1：将火箭飞行过程中测量的姿态角、角速率和实际期望的姿态角及角速率进行作差比较，获得误差综合信号；所述误差信号如下：

其中，d为常系数值，e_r为姿态跟踪误差综合信号，γ_r为姿态跟踪误差，为姿态跟踪误差导数值；

步骤2：由于火箭弹性振动的影响，在实际飞行中位置陀螺仪和速率陀螺仪测量信号中将包括火箭各阶振动信号，将其输入到PID控制律后，计算得到的控制指令也将包含振动信号，此时通过一个高通滤波器将振动信号从控制指令中剥离开来，只需要振动信号，然而此时的信号振荡较为剧烈，不易于处理，因此，将实际测量信号输入到PID控制律中获得控制指令，利用高通滤波器将控制指令中的振动信号从控制指令中剥离出来；

步骤3：将所述振动信号进行平方处理或者取绝对值处理；然后利用低通滤波器使经过平方处理或者取绝对值处理后的振动信号变平缓，不再剧烈抖动；其中，高通滤波器和低通滤波器的形式分别为：

其中，ω_H为高通滤波器中心频率，ω_L为低通滤波器中心频率，ξ为低通滤波器阻尼比；经过高通滤波器和低通滤波器处理后的振动信号y_s的形式为：

步骤4：根据姿态跟踪误差综合信号e_r和振动信号y_s获得自适应增益调节律，所述自适应增益调节律为：

其中，a、α₁、β₁分别为常数，用以调节k_T值，p_hi(k_T)为增益上限值，p_lo(k_T)为降低增益系数的限制，k_{T max}为最大k_T限制，k_{T min}为最小k_T限制，ε为一较小的常数；

步骤5：根据三通道基本PID控制律并结合所述自适应增益调节律对垂直起降重复使用运载器主动段飞行过程中的摆角指令进行最优控制分配，分别得到主发动机摆角和栅格舵摆角指令。

所述方法减轻了算法的复杂度，减少了自适应增益响应的非线性，简化了动力学分析，并能更快的响应偏差，p_hi和p_lo为非线性饱和函数，允许系统具有更大的可调性。在基本控制器设计中，根据三轴单方向的角加速度信号来进行控制分配，其实质是一种最优控制分配算法，以俯仰方向为例有：

步骤三所述建立干扰补偿控制算法的具体过程包括：

第1步：根据垂直起降重复使用运载器主动段的小扰动线性化方程获得状态空间方程，所述状态空间方程的形式如下：

其中，F为干扰量；进而可得矩阵表达形式为：

其中， 为X的导数；所述矩阵表达形式即为姿态控制模型；

第2步：考虑到自抗扰控制器设计中的扩张状态观测器对于干扰估计补偿具有较好的效果，因此可基于此设计扩张状态观测器用于对干扰进行估计。具体利用姿态控制模型确定扩张状态观测器，所述扩张状态观测器为：

其中，Z₁和Z₂为扩张状态观测器观测值，其中Z₁用于实时跟踪X，Z₂跟踪干扰项F；β₀₁和β₀₂为观测器增益系数，a₂为幂次系数，δ为积分步长，e为观测误差向量；fal(e,a₂,δ)函数定义有：

第3步：根据扩张状态观测器，所述扩张状态观测器观测值Z₂将干扰量F估计出来，所述估计补偿算法为：

其中，为摆角指令。

步骤四中最优控制分配算法的设计思路如下：

基于最优化的控制分配算法往往是要求算法保证获得的控制输入，能够取得一定最优指标；具体可以描述为：给定最优控制指标，对于某个虚拟控制指令v，求出控制输入u；若该控制输入存在多个合适的解，则从这个解中选取最优的解，否则就选择使得Bu最接近v的控制输入。该方法的主要思想是用控制输入的范数对控制分配的解进行度量，将两种分配问题转化为数学规划问题。伪逆法就是最优化算法中的一种，它是将控制分配问题转化为最小范数问题：

上式的解为：u＝B⁺v；其中，B⁺是B的伪逆。上述最优控制分配算法用于将式(13)中获得的摆角指令分配到主发动机摆角和栅格舵摆角指令上。

步骤五所述自适应容错重构控制的具体过程包括：

Step1：根据垂直起降运载器的执行器的火故障模式按其故障特点分为四种故障模式；执行器包括发动机和栅格舵；所述四种故障模式分别为：卡死故障、松浮、饱和和部分失效；所述四种故障模式对应的故障数学模型分别为：

其中，记为第i个执行器的发生故障的时间，k_i记为损伤因子，且k_i∈[∈_ki,1]，∈_ki＞0为最小的损伤因子；

Step2：将公式(15)简化为：

其中，Δ＝diag[δ/(φ₁+δ) δ/(φ₂+δ) ... δ/(φ_m+δ)]，Φ＝diag[φ₁ φ₂ ...φ_m]为故障因子矩阵，并且δ是一个大于零且远远小于1的数；Λ＝diag[λ_a1 λ_a2 ... λ_am]表示执行器增益矩阵；u、u_c分别表示执行器输出控制信号和执行器输入信号；

Step3：对每一个执行器建立一个观测器，用于观测执行器；将公式(16)进行展开获得如下展开式：

其中，γ_i＞0为自适应律系数，λ_ai为i个执行器的增益系数，第τ_i为观测器的增益系数，ξ_i为保证系统稳定所引入的一个量；

Step4：令将上两式子相减可得：

通过上述设计的自适应控制律使得即可完成故障观测。

Step5：根据火箭三通道独立的等效发动机摆角到实际发动机摆角的转换关系式，利用自适应观测器将执行器的故障信息矩阵送入所述转换关系式中，获得对应公式为：

Ω＝AΦU (19)

其中，Ω＝[δ₁ δ₂ δ₃ δ₄]^T，δ_i(i＝1,2,3,4)为实际发动机摆角值，而为俯仰通道等效摆角、偏航通道等效摆角和滚转通道等效摆角值；

Step6：根据公式(19)结合伪逆法获取实际发动机摆角在发生故障后分配的控制量为：

Ω_c＝A·(pinv(AΦ)·Ω)＝A(AΦ)^-1Ω (20)

进而完成执行器故障条件下的自适应容错重构控制。

本发明针对现有的运载火箭主动段增益定序PID控制器难以适应实际飞行过程中的强干扰和振动频率不确定性的缺点而提出的，同时也为了满足垂直起降重复使用运载器的快速发射需求，降低火箭控制参数和校正网络设计工作量。本发明在传统PID控制系统基础上增广了自适应增益调节律、干扰补偿算法、最优控制分配算法和快速故障检测与自适应容错控制算法，通过这种设计模式不仅有效提高了系统对复杂外部干扰抑制能力和多种发动机故障模式下的自适应容错能力，同时也能保证火箭姿态的稳定控制与火箭自身的弹性振动和液体晃动稳定要求。

虽然本发明已以较佳的实施例公开如上，但其并非用以限定本发明，任何熟悉此技术的人，在不脱离本发明的精神和范围内，都可以做各种改动和修饰，因此本发明的保护范围应该以权利要求书所界定的为准。

Claims (6)

1.一种针对垂直起降运载器主动段飞行的自适应增广抗扰容错方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤一、根据垂直起降重复使用运载器主动段的小扰动线性化动力学模型，采用拉普拉斯变换后获得控制系统传递函数模型，然后采用增益定序方法确定火箭俯仰通道、偏航通道和滚转通道的PID控制参数，获得PID控制律，完成PID控制器设计；

步骤二、针对垂直起降重复使用运载器主动段飞行过程中的姿态误差以及测量获得的弹性振动信号，建立自适应增益调节控制律；

步骤三、根据火箭刚体条件下的小扰动线性化方程，建立状态空间模型，通过所述状态空间模型将未建模动态和不确定性统一表述为未知量，然后，采用扩张状态观测器对所述未知量进行估计，进而在PID控制律的基础上建立干扰补偿控制算法；

步骤四、利用所述PID控制律、自适应增益调节控制律和干扰补偿控制算法获得控制指令，然后采用最优控制分配算法对所述控制指令进行最优控制分配处理，获得实际的执行器控制指令；

步骤五：根据垂直起降重复使用运载器中的执行器，利用快速故障检测和自适应容错控制算法将所述执行器等效为一阶动力学模型，采用故障因子描述执行器故障动力学模型，然后建立故障估计器对所述执行器故障动力学模型进行估计，最后利用伪逆法进行执行器的控制重构，进而完成执行器故障条件下的自适应容错重构控制。

2.根据权利要求1所述自适应增广抗扰容错方法，其特征在于，步骤一所述获得PID控制律的具体过程包括：

第一步：根据垂直起降重复使用运载器主动段飞行过程，确定所述垂直起降重复使用运载器主动段的小扰动线性化方程，所述小扰动线性化方程如下：

其中，α为攻角，θ为弹道倾角，为发动机摆角，为弹道倾角导数，为俯仰角，和分别为俯仰角的一阶导数和二阶导数；皆为火箭相关的动力系数值；

第二步：对第一步所述小扰动线性化方程进行拉普拉斯变换后获得传递函数模型；

第三步：将所述传递函数模型搭建所述垂直起降重复使用运载器的控制系统，获得所述PID控制律，所述PID控制律如下：

其中，k_p为静态放大系数，k_i为积分系数，k_d为动态放大系数，为期望俯仰角，ω_z为俯仰角速率。

3.根据权利要求1或2所述自适应增广抗扰容错方法，其特征在于，所述PID控制律获取过程利用校正网络对所述PID控制律中的控制信号进行滤波，所述校正网络如下：

其中，s为拉普拉斯算子，ω₁，ω₂，ω₃，ω₄，ω_s1，ω_1f，ω_2f皆为校正网络的频率值，ζ₁，ζ₂，ζ₃，ζ₄和ζ_s1均为校正网络的阻尼系数值。

4.根据权利要求1所述自适应增广抗扰容错方法，其特征在于，步骤二所述建立自适应增益调节控制律的具体过程包括：

步骤1：将火箭飞行过程中测量的姿态角、角速率和实际期望的姿态角及角速率进行作差比较，获得误差综合信号；所述误差信号如下：

其中，d为常系数值，e_r为姿态跟踪误差综合信号，γ_r为姿态跟踪误差，为姿态跟踪误差导数值；

步骤2：将实际测量信号输入到PID控制律中获得控制指令，利用高通滤波器将控制指令中的振动信号从控制指令中剥离出来；

步骤3：将所述振动信号进行平方处理或者取绝对值处理；然后利用低通滤波器使经过平方处理或者取绝对值处理后的振动信号变平缓，不再剧烈抖动；其中，高通滤波器和低通滤波器的形式分别为：

其中，ω_H为高通滤波器中心频率，ω_L为低通滤波器中心频率，ξ为低通滤波器阻尼比；

经过高通滤波器和低通滤波器处理后的振动信号y_s的形式为：

步骤4：根据姿态跟踪误差综合信号e_r和振动信号y_s获得自适应增益调节律，所述自适应增益调节律为：

其中，a、α₁、β₁分别为常数，用以调节k_T值，p_hi(k_T)为增益上限值，p_lo(k_T)为降低增益系数的限制，k_Tmax为最大k_T限制，k_Tmin为最小k_T限制，ε为一较小的常数；

步骤5：根据三通道基本PID控制律并结合所述自适应增益调节律对垂直起降重复使用运载器主动段飞行过程中的摆角指令进行最优控制分配，分别得到主发动机摆角和栅格舵摆角指令。

5.根据权利要求1所述自适应增广抗扰容错方法，其特征在于，步骤三所述建立干扰补偿控制算法的具体过程包括：

第1步：根据垂直起降重复使用运载器主动段的小扰动线性化方程获得状态空间方程，所述状态空间方程的形式如下：

其中，F为干扰量；进而可得矩阵表达形式为：

其中， 为X的导数；所述矩阵表达形式即为姿态控制模型；

第2步：利用姿态控制模型确定扩张状态观测器，所述扩张状态观测器为：

其中，Z₁和Z₂为扩张状态观测器观测值，其中Z₁用于实时跟踪X，Z₂跟踪干扰项F；β₀₁和β₀₂为观测器增益系数，a₂为幂次系数，δ为积分步长，e为观测误差向量；fal(e,a₂,δ)函数定义有：

第3步：根据扩张状态观测器，所述扩张状态观测器观测值Z₂将干扰量F估计出来，所述估计补偿算法为：

其中，为摆角指令。

6.根据权利要求1所述自适应增广抗扰容错方法，其特征在于，步骤五所述自适应容错重构控制的具体过程包括：

Step1：根据垂直起降运载器的执行器的火故障模式按其故障特点分为四种故障模式；所述四种故障模式分别为：卡死故障、松浮、饱和和部分失效；所述四种故障模式对应的故障数学模型分别为：

其中，记为第i个执行器的发生故障的时间，k_i记为损伤因子，且k_i∈[∈_ki,1]，∈_ki＞0为最小的损伤因子；

Step2：将公式(15)简化为：

其中，Δ＝diag[δ/(φ₁+δ) δ/(φ₂+δ)...δ/(φ_m+δ)]，Φ＝diag[φ₁ φ₂...φ_m]为故障因子矩阵，并且δ是一个大于零且远远小于1的数；Λ＝diag[λ_a1 λ_a2...λ_am]表示执行器增益矩阵；u、u_c分别表示执行器输出控制信号和执行器输入信号；

Step3：对每一个执行器建立一个观测器，用于观测执行器的输出值；将公式(16)进行展开获得如下展开式：

其中，γ_i＞0为自适应律系数，λ_ai为i个执行器的增益系数，第τ_i为观测器的增益系数，ξ_i为保证系统稳定所引入的一个量，

Step4：令将上两式子相减可得：

通过上述设计的自适应控制律使得即可完成故障观测；

Step5：根据火箭三通道独立的等效发动机摆角到实际发动机摆角的转换关系式，利用自适应观测器将执行器的故障信息矩阵送入所述转换关系式中，获得对应公式为：

Ω＝AΦU (19)

其中，Ω＝[δ₁ δ₂ δ₃ δ₄]^T，δ_i(i＝1,2,3,4)为实际发动机摆角值，而为俯仰通道等效摆角、偏航通道等效摆角和滚转通道等效摆角值；

Step6：根据公式(19)结合伪逆法获取实际发动机摆角在发生故障后分配的控制量Ω_c为：

Ω_c＝A·(pinv(AΦ)·Ω)＝A(AΦ)^-1Ω (20)

进而完成执行器故障条件下的自适应容错重构控制。