CN110377045B - 一种基于抗干扰技术的飞行器全剖面控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于抗干扰技术的飞行器全剖面控制方法，针对在未知非线性动态、气动参数不确定及外部干扰下的飞行器全剖面控制问题，首先，建立含有上述多源干扰的飞行器六自由度模型，通过线性状态变换，将姿态动力学模型变换为积分串联型，将不确定性、外部干扰及未知非线性动态称为总扰动，用扩张状态表示；其次，设计扩张状态观测器对飞行器总扰动进行快速估计，得到干扰估计值；再次，设计基于自抗扰控制的飞行器姿态控制器；最后，设计基于质心运动状态的姿态指令修正，完成基于自抗扰控制的飞行器全剖面控制方法，本发明实现无动力再入飞行器平飞段和下压段全剖面控制，具有较高鲁棒性、易于工程实现的特点，适用于需要进行无动力再入的多种类型飞行系统。

Description

一种基于抗干扰技术的飞行器全剖面控制方法

技术领域

本发明涉及一种基于抗干扰技术的飞行器全剖面控制方法，解决含有未知非线性动态、气动参数不确定及外部干扰的无动力再入飞行器平飞段及下压段的全剖面控制问题。

背景技术

临近空间再入飞行器，如高超声速飞行器和部分导弹等，在飞行空域、气动外形、动力学特性等方面都明显不同于传统航空航天器，呈现出强不确定、强干扰、强耦合、强非线性、快时变、多约束等特点。例如高超声速飞行器各飞行通道之间存在强烈的非线性耦合，耦合造成的诱导力矩有时甚至超过通道舵面本身的控制力矩。它的飞行范围超出了经典空气动力学的有效范围，其启动特性难以精确描述。受技术限制，地面风洞实验难以模拟高马赫飞行环境，使得气动参数存在较大偏差。此外，高超声速飞行器在飞行过程中不可避免地会受到气流扰动的影响，高马赫数飞行中气动热引起的飞行器外形变化和弹性颤振等也增加了不确定因素。较高的飞行速度和强耦合使得干扰对姿态控制的影响加剧，即便一些小幅干扰也有可能被放大甚至瘫痪整个姿态控制系统。与传统航空航天器相比，高超声速飞行器对攻角、侧滑角等姿态变量的范围约束也更为苛刻。这些特点极大增加了高超声速飞行器姿态控制系统设计与分析的难度，传统飞行器姿态控制方法难以直接应用。因此，结合现有技术，设计全飞行剖面下的飞行器高精度姿态控制方法很重要，具有广泛的应用前景。

目前，对再入飞行器姿态控制的研究主要集中在给定特征点情况下，有效的全飞行剖面姿态控制技术研究较少，文献《基于干扰观测器的高超声速飞行器稳定回路设计》，将飞行器模型在平衡点附近线性化，然后构造了干扰观测器和PID控制器，取得了较好的控制效果。专利号为CN201310530708.3中提出了一种基于高增益观测器的高超声速飞行器非线性控制方法，针对高超声速飞行器存在建模不确定性、参数摄动以及外界未知扰动的情况，设计高增益观测器对速度误差系统中未知函数及扰动进行在线估计并补偿。专利号为CN201210371480.3中提出了一种基于等价模型的高超声速飞行器离散神经网络自适应控制方法，解决了高超声速飞行器离线自适应控制难以工程实现的技术问题，但上述三种种方法基于简化后的纵向模型，忽略了许多原系统中的非线性耦合，工程中难以直接应用。专利号为CN201310485560.6中提出了一种抑制侧滑角信号常值偏差影响的高超声速飞行器控制方法，所设计的方法能够同时保证真实的侧滑角稳态误差和滚转角稳态误差同时为零，但此方法没有考虑抗干扰控制的问题，忽略了系统的不确定性。文献《高超声速飞行器改进自抗扰串级解耦控制器设计》针对高超声速飞行器无动力再入过程中具有强耦合、气动参数摄动及不确定性的非线性姿态模型，设计了便于工程实现的高超声速飞行器自抗扰姿态控制器，取得较好的控制效果，但未考虑控制过渡过程产生的累积误差对质心运动的影响，难以直接应用于全剖面控制。

综上所述，现有方法在知非线性动态、气动参数不确定及外部干扰的多源干扰下，缺乏全飞行剖面下的高精度姿态控制方法，亟需攻克基于抗干扰技术的飞行器全剖面控制方法。

发明内容

本发明解决的技术问题是：针对含有未知非线性动态、气动参数不确定及外部干扰的无动力再入飞行器平飞段及下压段的全剖面控制问题，克服现有技术的不足，提供一种基于抗干扰技术的飞行器全剖面控制方法，实现了对复杂干扰及非线性组成的总扰动的快速估计与补偿，采用一套控制策略跟踪离线轨迹规划给出的姿态期望信号，并保证一定的控制器动态性能，提升飞行器全剖面控制过程的自主性、精确性及抗干扰能力。

本发明的技术解决方案为：一种基于抗干扰技术的飞行器全剖面控制方法，建立含有未知非线性动态、气动参数不确定及外部干扰的飞行器六自由度模型，将姿态动力学模型转换为积分串联型，在此基础上设计自抗扰姿态控制器，结合基于质心运动状态的姿态指令修正，完成飞行器全剖面控制方法，具体实现步骤如下：

第一步，建立含有未知非线性动态、气动参数不确定及外部干扰的飞行器六自由度模型，其中六自由度分别由质心运动的三个自由度和绕质心转动的三个自由度组成，因此可以分解为质心运动学模型和姿态动力学模型。质心运动学模型将质心运动的相关状态变量以微分方程组的形式表示，为后续公式中质心运动状态变量微分项的具体形式：

其中，V为飞行器速度、θ为航迹倾角、ψ_v为航迹偏角；

分别为V、θ、ψ_v的一阶导数；x、y、z分别为沿地球坐标系三轴向运动的距离；α为攻角、β为侧滑角、γ_v为速度倾斜角，m为飞行器质量，g为重力加速度，T为发动机推力，在无动力再入过程中为零，D、L、Z分别为阻力、升力、侧向力，表达式如下：

其中，ρ为大气密度，S为飞行器参考面积，c_A、c_N、c_Z分别为阻力、升力、侧向力系数。

以上为质心运动学模型，姿态动力学模型为：

其中：

其中，J_l、J_n、J_m分别为滚转、偏航、俯仰轴转动惯量，ω_l、ω_n、ω_m分别为滚转、偏航、俯仰转动角速度，r₁、r₂、r₃分别为攻角、侧滑角、速度滚转角通道与质心运动状态耦合的非线性函数，空气动力矩分为滚转力矩M_l、偏航力矩M_n、俯仰力矩M_m，表达式分别为：

其中，b为机翼展长，l为机翼平均气动弦长，c_l、c_n、c_m分别为滚转、偏航、俯仰力矩系数，气动力、气动力矩系数模型如下：

其中，Ma为马赫数，δ_l、δ_n、δ_m分别为滚转、偏航、俯仰舵偏角，

为多项式模型系数。控制量为飞行器滚转舵偏角δ_l、偏航舵偏角δ_n、俯仰舵偏角δ_m。

将上述模型中的姿态动力学模型经过线性变换，化为积分串联型，将气动参数不确定性、外部干扰及未知非线性动态称为总扰动，用扩张状态表示，得到变换后的模型：

定义：

则攻角的积分串联型描述可表示为：

同理可得，如果定义：

则侧滑角、速度滚转角的积分串联型描述分别为：

其中，x_i,i＝1,3,5为攻角、侧滑角及速度滚转角积分串联型系统的状态变量，x_i,i＝2,4,6分别为相应通道的扩张状态，其一阶导数分别为

w_i,i＝1,2,3为足够接近零的小量。y_i,i＝1,2,3为攻角、侧滑角及速度滚转角积分串联型系统的输出，p_i,i＝1,2,3分别为控制量俯仰舵偏角δ_m、偏航舵偏角δ_n、滚转舵偏角δ_l的控制增益。在进行系统变换时，对攻角、侧滑角及速度滚转角分通道进行，各通道分别由两个状态，依次命名为1～6，其中1,3,5分别代表攻角、侧滑角及速度滚转角，而2,4,6表示对应通道的扩张状态。

第二步，针对第一步变换后的模型，设计扩张状态观测器对飞行器总扰动进行快速估计，得到总扰动估计值：

设计扩张状态观测器如下：

其中，z₁、z₂、z₃、z₄、z₅、z₆为观测器状态，其一阶导数分别为

z₂为攻角通道扩张状态x₂的估计值，z₄为侧滑角通道扩张状态x₄的估计值，z₆为攻角通道扩张状态x₆的估计值。ω₀为观测器参数，也是观测器带宽，为正数。

第三步，利用第二步的总扰动估计值，设计基于自抗扰控制的飞行器姿态控制器：

设计误差反馈控制器为：

其中，k_p1、k_d1、k_p2、k_d2、k_p3、k_d3为控制器参数，α_r为攻角参考指令，β_r为侧滑角参考指令，γ_vr为速度滚转角参考指令。

第四步，设计基于质心运动状态的姿态指令修正，结合第三步中的飞行器姿态控制器，完成基于自抗扰控制的飞行器全剖面控制方法：

在攻角控制信号中加入反馈修正：

其中，α_r为原始的攻角指令，α_c为所设计的反馈修正，α_rc为修正后的攻角指令，e_θ为航迹倾角跟踪误差，θ_r为航迹倾角期望值。k₁、k₂、k₃为反馈修正中的系数。

本发明与现有技术相比的优点在于：本发明涉及的一种基于抗干扰技术的飞行器全剖面控制方法，针对现有方法在含有未知非线性动态、气动参数不确定及外部干扰情况下，缺乏全飞行剖面下高精度控制能力的缺点，设计了扩张状态观测器对复杂干扰及非线性组成的总扰动进行估计和补偿，实现了具有强鲁棒性的飞行器姿态控制器，使其能够在不同飞行剖面及多源干扰下保持理想的控制性能；再者，设计了基于质心运动状态的姿态指令修正，利用所设计的姿态控制器跟踪经过修正的姿态指令，能够在存在多源干扰的情况下实现基于离线轨迹规划的全剖面控制，并将速度及高度误差控制在较小的范围之内，具有高精度、强鲁棒的特点，适用于动力再入飞行器平飞段及下压段的全剖面控制系统中。

附图说明

图1为本发明一种基于抗干扰技术的飞行器全剖面控制方法的设计流程图；

图2为本发明一种基于抗干扰技术的飞行器全剖面控制方法的控制框图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明进行详细说明。

如图1所示，本发明涉及一种基于抗干扰技术的飞行器全剖面控制方法。第一步，建立含有未知非线性动态、气动参数不确定及外部干扰的飞行器六自由度模型，其中六自由度分别由质心运动的三个自由度和绕质心转动的三个自由度组成，因此可以分解为质心运动学模型和姿态动力学模型，通过线性状态变换，将姿态动力学模型变换为积分串联型，将气动参数不确定性、外部干扰及未知非线性动态称为总扰动，用扩张状态表示；第二步，针对第一步变换后的模型，设计扩张状态观测器对飞行器总扰动进行快速估计，得到总扰动估计值；第三步，利用第二步的总扰动估计值，设计基于自抗扰控制的飞行器姿态控制器；第四步，设计基于质心运动状态的姿态指令修正，结合第三步中的飞行器姿态控制器，完成基于自抗扰控制的飞行器全剖面控制方法。本发明采用具有强鲁棒性的飞行器自抗扰姿态控制方法与基于质心运动状态的姿态指令修正，能够在存在多源干扰的情况下实现基于离线轨迹规划的全剖面控制，并将速度及高度误差控制在较小的范围之内，具有高精度、强鲁棒的特点，适用于动力再入飞行器平飞段及下压段的全剖面控制系统中。

具体实施步骤如下：

第一步，建立含有未知非线性动态、气动参数不确定及外部干扰的飞行器六自由度模型，其中六自由度分别由质心运动的三个自由度和绕质心转动的三个自由度组成，因此可以分解为质心运动学模型和姿态动力学模型。质心运动学模型将质心运动的相关状态变量以微分方程组的形式表示，为后续公式中质心运动状态变量微分项的具体形式：

其中，V为飞行器速度，初始值为5100m/s，θ为航迹倾角，初始值为-0.0349rad，ψ_v为航迹偏角，初始值为0rad；

分别为V、θ、ψ_v的一阶导数；x、y、z分别为沿地球坐标系三轴向运动的距离，于是飞行器高度可以由y表示，初始值为33.5km；α为攻角、β为侧滑角、γ_v为速度倾斜角，初始值分别为-0.0349rad、0rad、0rad，m为飞行器质量，g为重力加速度，取值为9.8m/s²，T为发动机推力，在无动力再入过程中为零，D、L、Z分别为阻力、升力、侧向力，表达式如下：

其中，ρ为大气密度，取值为1.225kg/m³，S为飞行器参考面积，c_A、c_N、c_Z分别为阻力、升力、侧向力系数。

以上为质心运动学模型，姿态动力学模型为：

其中：

其中，J_l、J_n、J_m分别为滚转、偏航、俯仰轴转动惯量，ω_l、ω_n、ω_m分别为滚转、偏航、俯仰转动角速度，r₁、r₂、r₃分别为攻角、侧滑角、速度滚转角通道与质心运动状态耦合的非线性函数，空气动力矩分为滚转力矩M_l、偏航力矩M_n、俯仰力矩M_m，表达式分别为：

其中，b为机翼展长，l为机翼平均气动弦长，c_l、c_n、c_m分别为滚转、偏航、俯仰力矩系数，气动力、气动力矩系数模型如下：

其中，Ma为马赫数，初始值为15Ma，δ_l、δ_n、δ_m分别为滚转、偏航、俯仰舵偏角，

为多项式模型系数。控制量为飞行器滚转舵偏角δ_l、偏航舵偏角δ_n、俯仰舵偏角δ_m。

将上述模型中的姿态动力学模型经过线性变换，化为积分串联型，将气动参数不确定性、外部干扰及未知非线性动态称为总扰动，用扩张状态表示，得到变换后的模型：

定义：

则攻角的积分串联型描述可表示为：

同理可得，如果定义：

则侧滑角、速度滚转角的积分串联型描述分别为：

其中，x_i,i＝1,3,5为攻角、侧滑角及速度滚转角积分串联型系统的状态变量，x_i,i＝2,4,6分别为相应通道的扩张状态，其一阶导数分别为

w_i,i＝1,2,3为足够接近零的小量。y_i,i＝1,2,3为攻角、侧滑角及速度滚转角积分串联型系统的输出，p_i,i＝1,2,3分别为控制量俯仰舵偏角δ_m、偏航舵偏角δ_n、滚转舵偏角δ_l的控制增益。

第二步，针对第一步变换后的模型，设计扩张状态观测器对飞行器总扰动进行快速估计，得到总扰动估计值：

设计扩张状态观测器如下：

其中，z₁、z₂、z₃、z₄、z₅、z₆为观测器状态，其一阶导数分别为

z₂为攻角通道扩张状态x₂的估计值，z₄为侧滑角通道扩张状态x₄的估计值，z₆为攻角通道扩张状态x₆的估计值。ω₀为观测器参数，也是观测器带宽，为正数，可取为50rad。

第三步，利用第二步的总扰动估计值，设计基于自抗扰控制的飞行器姿态控制器：

设计误差反馈控制器为：

其中，k_p1、k_d1、k_p2、k_d2、k_p3、k_d3为控制器参数，可分别取为12、20、2、5、20、30，α_r为攻角参考指令，β_r为侧滑角参考指令，γ_vr为速度滚转角参考指令。

第四步，设计基于质心运动状态的姿态指令修正，结合第三步中的飞行器姿态控制器，完成基于自抗扰控制的飞行器全剖面控制方法：

在攻角控制信号中加入反馈修正：

其中，α_r为原始的攻角指令，α_c为所设计的反馈修正，α_rc为修正后的攻角指令，e_θ为航迹倾角跟踪误差，θ_r为航迹倾角期望值。k₁、k₂、k₃为反馈修正中的系数，分别取为30、2、1000。

采用本发明方法进行全剖面控制，可在飞行器平飞段和下压段的全飞行剖面内使用一套姿态控制策略，并保持较好的控制器动态性能，无稳态误差。同时控制效果与无干扰估计与补偿的控制器相比，能够承受更大的气动参数不确定性，且干扰估计误差在2s内稳定，达到了高精度与强鲁棒要求。

本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (1)

1.一种基于抗干扰技术的飞行器全剖面控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，建立含有未知非线性动态、气动参数不确定及外部干扰的飞行器六自由度模型，其中六自由度分别由质心运动的三个自由度和绕质心转动的三个自由度组成，因此可以分解为质心运动学模型和姿态动力学模型，将其中的姿态动力学模型经过线性变换化为积分串联型，将气动参数不确定性、外部干扰及未知非线性动态称为总扰动，用扩张状态表示，得到变换后的模型；

第二步，针对第一步变换后的模型，设计扩张状态观测器对飞行器总扰动进行快速估计，得到总扰动估计值；

第三步，利用第二步的总扰动估计值，设计基于自抗扰控制的飞行器姿态控制器；

第四步，设计基于质心运动状态的姿态指令修正，结合第三步中的飞行器姿态控制器，完成基于自抗扰控制的飞行器全剖面控制方法；

所述第一步中，建立含有未知非线性动态、气动参数不确定及外部干扰的飞行器六自由度模型，其中六自由度模型包括质心运动学模型和姿态动力学模型，将其中的姿态动力学模型经过线性变换化为积分串联型，将不确定性、外部干扰及未知非线性动态称为总扰动，用扩张状态表示，具体步骤如下：

(1)质心运动学模型，将质心运动的相关状态变量以微分方程组的形式表示，为后续公式中质心运动状态变量微分项的具体形式；

其中，V为飞行器速度、θ为航迹倾角、ψ_v为航迹偏角；

分别为V、θ、ψ_v的一阶导数；x、y、z分别为沿地球坐标系三轴向运动的距离；α为攻角、β为侧滑角、γ_v为速度倾斜角，m为飞行器质量，g为重力加速度，T为发动机推力，在无动力再入过程中为零，D、L、Z分别为阻力、升力、侧向力，表达式如下：

其中，ρ为大气密度，S为飞行器参考面积，c_A、c_N、c_Z分别为阻力、升力、侧向力系数；

(2)姿态动力学模型为：

其中：

其中，J_l、J_n、J_m分别为滚转、偏航、俯仰轴转动惯量，ω_l、ω_n、ω_m分别为滚转、偏航、俯仰转动角速度，r₁、r₂、r₃分别为攻角、侧滑角、速度滚转角通道与质心运动状态耦合的非线性函数，空气动力矩分为滚转力矩M_l、偏航力矩M_n、俯仰力矩M_m，表达式分别为：

其中，b为机翼展长，l为机翼平均气动弦长，c_l、c_n、c_m分别为滚转、偏航、俯仰力矩系数，气动力、气动力矩系数模型如下：

其中，Ma为马赫数，δ_l、δ_n、δ_m分别为滚转、偏航、俯仰舵偏角，

为多项式模型系数，控制量为飞行器滚转舵偏角δ_l、偏航舵偏角δ_n、俯仰舵偏角δ_m；

(3)将姿态动力学模型通过线性状态变换，化为积分串联型，得到变换后的模型；

定义：

则攻角的积分串联型描述表示为：

同理，定义：

则侧滑角、速度滚转角的积分串联型描述分别为：

其中，x_i,i＝1,3,5为攻角、侧滑角及速度滚转角积分串联型系统的状态变量，x_i,i＝2,4,6分别为相应通道的扩张状态，其一阶导数分别为

w_i,i＝1,2,3为足够接近零的小量，y_i,i＝1,2,3为攻角、侧滑角及速度滚转角积分串联型系统的输出，p_i,i＝1,2,3分别为控制量俯仰舵偏角δ_m、偏航舵偏角δ_n、滚转舵偏角δ_l的控制增益；

所述第二步中，设计扩张状态观测器如下：

其中，z₁、z₂、z₃、z₄、z₅、z₆为观测器状态，其一阶导数分别为

z₂为攻角通道扩张状态x₂的估计值，z₄为侧滑角通道扩张状态x₄的估计值，z₆为攻角通道扩张状态x₆的估计值，ω₀为观测器参数，也是观测器带宽，为正数；

所述第三步中，设计基于自抗扰控制的飞行器姿态控制器：

其中，k_p1、k_d1、k_p2、k_d2、k_p3、k_d3为控制器参数，α_r为攻角参考指令，β_r为侧滑角参考指令，γ_vr为速度滚转角参考指令；

所述第四步，设计基于质心运动状态的姿态指令修正，结合第三步中的飞行器姿态控制器，完成基于自抗扰控制的飞行器全剖面控制方法：

在攻角控制信号中加入反馈修正：

α_rc＝α_r+α_c，

e_θ＝θ-θ_r

其中，α_r为原始的攻角指令，α_c为所设计的反馈修正，α_rc为修正后的攻角指令，e_θ为航迹倾角跟踪误差，θ_r为航迹倾角期望值，k₁、k₂、k₃为反馈修正中的系数。

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