CN111666628B - 一种超空泡航行体自适应容错控制方法 - Google Patents

一种超空泡航行体自适应容错控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种超空泡航行体自适应容错控制方法。步骤1：设计超空泡航行体的数学模型；步骤2：通过步骤1的数学模型建立系统不确定性和执行机构故障的模型；步骤3：通过步骤2的模型设计自适应控制律。保证了在存在执行机构故障和不确定性的情况下航行体闭环控制系统的稳定性。

Description

一种超空泡航行体自适应容错控制方法
技术领域
本发明属于的技术领域；具体涉及一种超空泡航行体自适应容错控制方法。
背景技术
高速水下航行器利用超空泡技术来减少其表面摩擦，从而使其能够以高达200m/s的速度行驶；然而，由于不确定性和执行机构故障可能会导致与参考轨迹的较大偏差，因此对于控制系统设计而言，以很高的速度行驶可能会遇到挑战；现有超空泡航行体的容错控制问题，航行体可能发生输入饱和和增益故障，即执行机构的饱和及空泡包裹执行机构导致的效率低下的问题。
发明内容
针对超空泡航行体设计了一种自适应反步跟踪控制律，该控制律对执行机构故障，参数以及环境的不确定性和执行机构饱和极限具有鲁棒性，使用李雅普诺夫(Lyapunov)函数推导并获得基于反步法的自适应容错控制律，同时保证了在存在执行机构故障和不确定性的情况下航行体闭环控制系统的稳定性。
本发明通过以下技术方案实现：
一种超空泡航行体自适应容错控制方法，所述控制方法具有以下步骤：
步骤1：设计超空泡航行体的数学模型；
步骤2：通过步骤1的数学模型建立系统不确定性和执行机构故障的模型；
步骤3：通过步骤2的模型设计自适应控制律。
进一步的，所述步骤1具体包括以下步骤：
步骤1.1：建立惯性参考系OeXeYeZe，其原点为海平面；建立航行体固定的坐标系Obxbybzb，航行体坐标系的原点位于空化器的压力中心，xb轴指向航行体的对称轴，yb轴指向航行体右侧，zb轴满足右手定则指向下；
步骤1.2：根据步骤1.1的坐标系，假设沿xb轴的速度V恒定，且航行体为刚体，其水下的运动学及动力学方程为，
Figure BDA0002489778030000011
Figure BDA0002489778030000012
Figure BDA0002489778030000021
式中，z是航行体在惯性坐标系中沿Ze方向的位置，w是yb轴的角速度，θ是俯仰角，q是俯仰角速度，M是航行体质量，xcg是航行体沿xb轴的重心位置，Iy是yb轴的转动惯量，Fz,g,Fz,fin,Fz,cav,Fz,plane为重力、尾舵所受的力、空化器所受的力和滑行力在zb-轴的分量；Mz,g,Mz,fin,Mz,plane为沿zb-轴作用的重力矩、尾舵所受的力矩和滑行力矩的分量；
步骤1.3：且步骤1.2中M公式、xcg公式和Iy公式分别为，
Figure BDA0002489778030000022
Figure BDA0002489778030000023
Figure BDA0002489778030000024
其中，m是密度比ρb/ρ，ρb是航行体的密度，ρ是流体的密度，L是航行体的长度，R是航行体圆柱段的半径；
步骤1.4：步骤1.2中的各个力与力矩的具体计算公式为：
Fz,g＝Mg cosθ
Mz,g＝-xcgMg cosθ (3)
Figure BDA0002489778030000025
其中，Rn为圆盘空化器的半径，Cx0为空化器零攻角时的阻力系数，σ为空化数，Lcav为空化器中心到航行体质心的距离，αc为空化器攻角为：
Figure BDA0002489778030000026
δc是空化器的舵偏角，其定义为沿逆时针方向的舵偏角为正；
步骤1.5：步骤1.2中的超空泡航行体尾部滑行力的模型由下式给出，
Figure BDA0002489778030000027
Figure BDA0002489778030000028
式中，空泡的半径为Rc且
Figure BDA0002489778030000029
为其扩张速率，其中的参数h，αplane定义如下：
Figure BDA0002489778030000031
Figure BDA0002489778030000032
Figure BDA0002489778030000033
定义n表示尾翼相对于空化器的有效性；
步骤1.6：所述其中尾翼的有效性表示由于尾翼处攻角的单位变化而引起的尾翼力在体轴上分力的变化，则步骤1.2中的分力和尾翼诱导的俯仰力矩为，
Figure BDA0002489778030000034
Mfin＝Fz,finL
式中，n表示尾翼相对于空化器的控制效率，αf为尾翼处的攻角：
Figure BDA0002489778030000035
δf为尾翼处的舵偏角。
进一步的，所述步骤2具体包括以下步骤：
步骤2.1：定义超空泡飞行器的状态为x1＝[z,θ]T，x2＝[w,q]T，控制输入为u＝[δf,δc]T，基于小角度假设cosθ≈1和sinθ≈θ，超空泡航行体系统的纵向非线性模型由下式给出，
Figure BDA0002489778030000036
Figure BDA0002489778030000037
式中，Fg＝[Fg,Mg]T,Fplane＝[Fplane,Mplane]T且有：
Figure BDA0002489778030000038
Figure BDA0002489778030000039
Figure BDA00024897780300000310
式(7)中描述的超空泡航行体的非线性模型可表示为已知部分、不确定部分和控制输入，包括执行机构故障及其非线性饱和：
Figure BDA0002489778030000041
Figure BDA0002489778030000042
式中，
Figure BDA0002489778030000043
参数
Figure BDA0002489778030000044
及
Figure BDA0002489778030000045
与模型参数的不确定性有关，
步骤2.2：步骤2.1中的控制力矩τ受下列故障和饱和影响的实际输出模型为：
Figure BDA0002489778030000046
式中，
Figure BDA0002489778030000047
表示超过执行器饱和的部分，Γg＝diag(g1,g2)定义了执行机构的乘法故障，且有0＜gi≤1(i＝1,2)，Γd＝[Γd1,Γd2]T为加法故障且满足‖Γd‖≤ld，ld表示‖Γd‖的上界，为一个未知标量。
进一步的，所述步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1：zd,θd和wd,qd分别表示状态z,θ,w和q的参考信号，定义所需的状态x1d＝[zd,θd]T和x2d＝[wd,qd]T，x1d与x2d表示期望值，跟踪误差信号
Figure BDA0002489778030000048
和
Figure BDA0002489778030000049
为：
Figure BDA00024897780300000410
Figure BDA00024897780300000411
步骤3.2：通过对步骤3.1的跟踪误差信号
Figure BDA00024897780300000412
和
Figure BDA00024897780300000413
求导并代入控制力矩τ受下列故障和饱和影响的实际输出模型，跟踪误差微分方程可以写成，
Figure BDA00024897780300000414
Figure BDA00024897780300000415
为了设计反步控制器，定义了一个虚拟控制变量ξ作为期望值
Figure BDA00024897780300000416
步骤3.3：定义虚拟跟踪误差为e1＝[e11,e12]T和e2＝[e21,e22]T，
Figure BDA00024897780300000417
对式(12)进行求导并代入相应的参数，虚拟跟踪误差微分方程可以表示为，
Figure BDA00024897780300000418
Figure BDA00024897780300000419
式中，
Figure BDA00024897780300000420
表示模型参数的不确定性，控制机构故障以及饱和限制。
进一步的，所述步骤3.2中的虚拟控制变量ξ为，
Figure BDA0002489778030000051
因为整个系统的不确定性Ed是有界的且满足Ed|≤ρ，ρ＝[ρ1,ρ2]T，且ρ1和ρ2为未知有界正数标量，所以选取合适的李雅普诺夫函数，利用李雅普诺夫稳定性定理，构造出满足系统稳定条件的合适的容错控制律，同时该控制律能够有效处理系统的不确定性Ed对稳定性的影响；
定义李雅普诺夫函数如下：
Figure BDA0002489778030000052
式中，
Figure BDA0002489778030000053
上述李雅普诺夫函数对时间求导有：
Figure BDA0002489778030000054
代入式(13)及式(14)，李雅普诺夫的时间导数函数变为：
Figure BDA0002489778030000055
为了使得V1满足李雅普诺夫稳定性定理，构造如下控制律，同时为了有效解决不确定给系统稳定性带来的影响，设计了相应的自适应估计律，
Figure BDA0002489778030000056
Figure BDA0002489778030000057
式中，Ξ(e2)＝diag[sign(e21),sign(e22)],sign(·)为符号函数，控制增益系数κ2为正的标量，自适应参数
Figure BDA0002489778030000058
是总的不确定性边界ρ的估计值，自适应律的增益系数λ和ε为正标量，
将控制律式(18)及式(19)代入式(17)中有：
Figure BDA0002489778030000061
本发明的有益效果是：
本发明考虑了两种类型的故障，即执行机构饱和及在参数不确定性(尾舵的有效性，空化数和尾部的滑行力)和外部干扰的存在下空泡包裹时执行器造成的效率低下，可确保超空泡航行体在存在故障和不确定性的情况下的稳定性。
附图说明
附图1本发明的超空泡航行体的结构及参考坐标系图。
附图2本发明的位置跟踪曲线图。
附图3本发明的位置跟踪误差曲线图。
附图4本发明的俯仰角跟踪曲线图。
附图5本发明的俯仰角跟踪误差曲线图。
附图6本发明的体系下z方向速度的跟踪曲线图。
附图7本发明的俯仰角速度的跟踪曲线图。
附图8本发明的控制输出曲线图。
附图9本发明的自适应估计变量图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
一种超空泡航行体自适应容错控制方法，所述控制方法具有以下步骤：
步骤1：设计超空泡航行体的数学模型；
步骤2：通过步骤1的数学模型建立系统不确定性和执行机构故障的模型；
步骤3：通过步骤2的模型设计自适应控制律。
进一步的，所述步骤1具体包括以下步骤：
步骤1.1：建立惯性参考系OeXeYeZe，其原点为海平面；建立航行体固定的坐标系Obxbybzb，航行体坐标系的原点位于空化器的压力中心，xb轴指向航行体的对称轴，yb轴指向航行体右侧，zb轴满足右手定则指向下；
空化器安装在航行体的头部，对于这种设计的空泡现象，航行体的尾部将在与空泡壁的接触点处产生升力(航行体的尾部与内部空泡表面相互作用)，由于尾部和空化器的升力都可以补偿浮力损失，因此航行体稳定；
步骤1.2：根据步骤1.1的坐标系，假设沿xb轴的速度V恒定，且航行体为刚体，其水下的运动学及动力学方程为，
Figure BDA0002489778030000071
Figure BDA0002489778030000072
Figure BDA0002489778030000073
式中，z是航行体在惯性坐标系中沿Ze方向的位置，w是yb轴的角速度，θ是俯仰角，q是俯仰角速度，M是航行体质量，xcg是航行体沿xb轴的重心位置，Iy是yb轴的转动惯量，Fz,g,Fz,fin,Fz,cav,Fz,plane为重力、尾舵所受的力、空化器所受的力和滑行力在zb-轴的分量；Mz,g,Mz,fin,Mz,plane为沿zb-轴作用的重力矩、尾舵所受的力矩和滑行力矩的分量；Fz、Mz是zb轴的力和力矩；
步骤1.3：且步骤1.2中M公式、xcg公式和Iy公式分别为，
Figure BDA0002489778030000074
Figure BDA0002489778030000075
Figure BDA0002489778030000076
其中，m是密度比ρb/ρ，ρb是航行体的密度，ρ是流体(海水)的密度，L是航行体的长度，R是航行体圆柱段的半径；
步骤1.4：步骤1.2中的各个力与力矩的具体计算公式为：
Fz,g＝Mg cosθ
Mz,g＝-xcgMg cosθ (3)
Figure BDA0002489778030000081
其中，Rn为圆盘空化器的半径，Cx0为空化器零攻角时的阻力系数，σ为空化数，Lcav为空化器中心到航行体质心的距离，αc为空化器攻角为：
Figure BDA0002489778030000082
δc是空化器的舵偏角，其定义为沿逆时针方向的舵偏角为正；
步骤1.5：步骤1.2中的超空泡航行体尾部滑行力的模型由下式给出，
Figure BDA0002489778030000083
Figure BDA0002489778030000084
式中，空泡的半径为Rc且
Figure BDA0002489778030000085
为其扩张速率，其中的参数h，αplane定义如下：
Figure BDA0002489778030000086
Figure BDA0002489778030000087
Figure BDA0002489778030000088
定义n表示尾翼相对于空化器的有效性；
步骤1.6：所述其中尾翼的有效性表示由于尾翼处攻角的单位变化而引起的尾翼力在体轴上分力的变化，则步骤1.2中的分力和尾翼诱导的俯仰力矩为，
Figure BDA0002489778030000089
Mfin＝Fz,finL
式中，n表示尾翼相对于空化器的控制效率，αf为尾翼处的攻角：
Figure BDA00024897780300000810
δf为尾翼处的舵偏角。
进一步的，所述步骤2具体包括以下步骤：
步骤2.1：定义超空泡飞行器的状态为x1＝[z,θ]T，x2＝[w,q]T，控制输入为u＝[δf,δc]T，基于小角度假设cosθ≈1和sinθ≈θ，超空泡航行体系统的纵向非线性模型由下式给出，
Figure BDA0002489778030000091
Figure BDA0002489778030000092
式中，Fg＝[Fg,Mg]T,Fplane＝[Fplane,Mplane]T且有：
Figure BDA0002489778030000093
Figure BDA0002489778030000094
Figure BDA0002489778030000095
式(7)中描述的超空泡航行体的非线性模型可表示为已知部分、不确定部分和控制输入，包括执行机构故障及其非线性饱和：
Figure BDA0002489778030000096
Figure BDA0002489778030000097
式中，
Figure BDA0002489778030000098
参数
Figure BDA0002489778030000099
及
Figure BDA00024897780300000910
与模型参数的不确定性有关，
步骤2.2：步骤2.1中的控制力矩τ受下列故障和饱和影响的实际输出模型为：
Figure BDA00024897780300000911
式中，
Figure BDA00024897780300000912
表示超过执行器饱和的部分，Γg＝diag(g1,g2)定义了执行机构的乘法故障，且有0＜gi≤1(i＝1,2)，Γd＝[Γd1,Γd2]T为加法故障且满足‖Γd‖≤ld，ld表示‖Γd‖的上界，为一个未知标量。
进一步的，所述步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1：zd,θd和wd,qd分别表示状态z,θ,w和q的参考信号，定义所需的状态x1d＝[zd,θd]T和x2d＝[wd,qd]T，跟踪误差信号
Figure BDA00024897780300000913
和
Figure BDA00024897780300000914
为：
Figure BDA0002489778030000101
Figure BDA0002489778030000102
步骤3.2：通过对步骤3.1的跟踪误差信号
Figure BDA0002489778030000103
和
Figure BDA0002489778030000104
求导并代入控制力矩τ受下列故障和饱和影响的实际输出模型，跟踪误差微分方程可以写成，
Figure BDA0002489778030000105
Figure BDA0002489778030000106
为了设计反步控制器，定义了一个虚拟控制变量ξ作为期望值
Figure BDA00024897780300001016
步骤3.3：定义虚拟跟踪误差为e1＝[e11,e12]T和e2＝[e21,e22]T，
Figure BDA0002489778030000107
对式(12)进行求导并代入相应的参数，虚拟跟踪误差微分方程可以表示为，
Figure BDA0002489778030000108
Figure BDA0002489778030000109
式中，
Figure BDA00024897780300001010
表示模型参数的不确定性，控制机构故障以及饱和限制。
进一步的，所述步骤3.2中的虚拟控制变量ξ为，
Figure BDA00024897780300001011
因为整个系统的不确定性Ed是有界的且满足Ed|≤ρ，ρ＝[ρ1,ρ2]T，且ρ1和ρ2为未知有界正数标量，所以选取合适的李雅普诺夫函数，利用李雅普诺夫稳定性定理，构造出满足系统稳定条件的合适的容错控制律，同时该控制律能够有效处理系统的不确定性Ed对稳定性的影响；
定义李雅普诺夫函数如下：
Figure BDA00024897780300001012
式中，
Figure BDA00024897780300001013
上述李雅普诺夫函数对时间求导有：
Figure BDA00024897780300001014
代入式(13)及式(14)，李雅普诺夫的时间导数函数变为：
Figure BDA00024897780300001015
为了使得V1满足李雅普诺夫稳定性定理，构造如下控制律，同时为了有效解决不确定给系统稳定性带来的影响，设计了相应的自适应估计律，
Figure BDA0002489778030000111
Figure BDA0002489778030000112
式中，Ξ(e2)＝diag[sign(e21),sign(e22)],sign(·)为符号函数，控制增益系数κ2为正的标量，自适应参数
Figure BDA0002489778030000113
是总的不确定性边界ρ的估计值，自适应律的增益系数λ和ε为正标量，
将控制律式(18)及式(19)代入式(17)中有：
Figure BDA0002489778030000114
实施例2
乘法故障模型由下式给出：
Figure BDA0002489778030000115
加法故障模型为：
Figure BDA0002489778030000116
超空泡航行体的初始状态为z＝-0.5m,w＝2m/s,θ＝0°及q＝10°/s，所给出的控制中增益参数为κ1＝[20,20]T,κ2＝[4,4]T,λ＝2,γ＝2,ε＝20,
Figure BDA0002489778030000117
仿真主要验证两部分内容：首先，在系统不发生故障阶段，所设计的容错控制能否精确、快速、稳定跟踪所设计的期望轨迹；其次，当系统出现故障后(14秒后引入故障)，所设计的自适应估计律能否有效抑制故障引起的未知不确定性以及容错控制律能否实现对故障的有效控制，使得系统重新稳定；仿真结果如图2-图9。
由图2-图7可以看出，所设计的自适应容错控制律能够有效地解决故障条件下的超空泡航行体位置和姿态控制，图3和图5分别为位置和俯仰角的跟踪误差曲线，14秒之前，整个系统没有发生故障，控制律能够快速、精确地跟踪期望信号，进入稳态时间小于1秒，稳态误差接近于0，如图8所示，控制机构偏角较小，防具和实际工程应用，如图9所示，自适应估计律的结果随着系统达到稳定，估计结果收敛。
当系统出现故障(14秒之后)，为保证精度，自适应估计变量依据状态误差进行更新，使得整个容错控制律实现对故障的抑制，由位置和俯仰角的跟踪误差曲线(图3和图5)可以直观地看出，发生故障后，系统状态有一个突变过程，随着控制律的作用，大约1秒后，系统重新达到新的稳定，这一过程同样可以由图6和图7看出，利用系统状态自动调整控制参数的能力是所提出的控制方法的核心，用以解决执行机构的故障和不确定性。

Claims (4)

1.一种超空泡航行体自适应容错控制方法，其特征在于，所述控制方法具有以下步骤：
步骤1：设计超空泡航行体的数学模型；
步骤2：通过步骤1的数学模型建立系统不确定性和执行机构故障的模型；
步骤3：通过步骤2的模型设计自适应控制律；
所述步骤1具体包括以下步骤：
步骤1.1：建立惯性参考系OeXeYeZe，其原点为海平面；建立航行体固定的坐标系Obxbybzb，航行体坐标系的原点位于空化器的压力中心，xb轴指向航行体的对称轴，yb轴指向航行体右侧，zb轴满足右手定则指向下；
步骤1.2：根据步骤1.1的坐标系，假设沿xb轴的速度V恒定，且航行体为刚体，其水下的运动学及动力学方程为，
Figure FDA0003661089190000011
Figure FDA0003661089190000012
Figure FDA0003661089190000013
式中，z是航行体在惯性坐标系中沿Ze方向的位置，w是yb轴的角速度，θ是俯仰角，q是俯仰角速度，M是航行体质量，xcg是航行体沿xb轴的重心位置，Iy是yb轴的转动惯量，Fz,g,Fz,fin,Fz,cav,Fz,plane为重力、尾舵所受的力、空化器所受的力和滑行力在zb-轴的分量；Mz,g,Mz,fin,Mz,plane为沿zb-轴作用的重力矩、尾舵所受的力矩和滑行力矩的分量；
步骤1.3：且步骤1.2中M公式、xcg公式和Iy公式分别为，
Figure FDA0003661089190000014
Figure FDA0003661089190000015
Figure FDA0003661089190000016
其中，m是密度比ρb/ρ，ρb是航行体的密度，ρ是流体的密度，L是航行体的长度，R是航行体圆柱段的半径；
步骤1.4：步骤1.2中的各个力与力矩的具体计算公式为：
Fz,g＝Mgcosθ
Mz,g＝-xcgMgcosθ (3)
Figure FDA0003661089190000021
其中，Rn为圆盘空化器的半径，Cx0为空化器零攻角时的阻力系数，σ为空化数，Lcav为空化器中心到航行体质心的距离，αc为空化器攻角为：
Figure FDA0003661089190000022
δc是空化器的舵偏角，其定义为沿逆时针方向的舵偏角为正；
步骤1.5：步骤1.2中的超空泡航行体尾部滑行力的模型由下式给出，
Figure FDA0003661089190000023
式中，空泡的半径为Rc且
Figure FDA0003661089190000029
为其扩张速率，其中的参数h，αplane定义如下：
Figure FDA0003661089190000024
Figure FDA0003661089190000025
Figure FDA0003661089190000026
定义n表示尾翼相对于空化器的有效性；
步骤1.6：所述其中尾翼的有效性表示由于尾翼处攻角的单位变化而引起的尾翼力在体轴上分力的变化，则步骤1.2中的分力和尾翼诱导的俯仰力矩为，
Figure FDA0003661089190000027
式中，n表示尾翼相对于空化器的控制效率，αf为尾翼处的攻角：
Figure FDA0003661089190000028
δf为尾翼处的舵偏角。
2.根据权利要求1所述控制方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：
步骤2.1：定义超空泡飞行器的状态为x1＝[z,θ]T，x2＝[w,q]T，控制输入为u＝[δf,δc]T，假设cosθ≈1和sinθ≈θ，超空泡航行体系统的纵向非线性模型由下式给出，
Figure FDA0003661089190000031
Figure FDA0003661089190000032
式中，Fg＝[Fg,Mg]T,Fplane＝[Fplane,Mplane]T且有：
Figure FDA0003661089190000033
Figure FDA0003661089190000034
Figure FDA0003661089190000035
式(7)中描述的超空泡航行体的非线性模型可表示为已知部分、不确定部分和控制输入，包括执行机构故障及其非线性饱和：
Figure FDA0003661089190000036
Figure FDA0003661089190000037
式中，
Figure FDA0003661089190000038
参数
Figure FDA0003661089190000039
及
Figure FDA00036610891900000310
通过模型参数的不确定性确定，
步骤2.2：步骤2.1中的控制力矩τ受下列故障和饱和影响的实际输出模型为：
Figure FDA00036610891900000311
式中，
Figure FDA00036610891900000312
表示超过执行器饱和的部分，Γg＝diag(g1,g2)定义了执行机构的乘法故障，且有0＜gi≤1(i＝1,2)，Γd＝[Γd1,Γd2]T为加法故障且满足‖Γd‖≤ld，ld表示‖Γd‖的上界，ld为一个未知标量。
3.根据权利要求2所述控制方法，其特征在于，所述步骤3具体包括以下步骤：
步骤3.1：zd,θd和wd,qd分别表示状态z,θ,w和q的参考信号，定义所需的状态x1d＝[zd,θd]T和x2d＝[wd,qd]T，跟踪误差信号
Figure FDA00036610891900000313
和
Figure FDA00036610891900000314
为：
Figure FDA00036610891900000315
Figure FDA00036610891900000316
步骤3.2：通过对步骤3.1的跟踪误差信号
Figure FDA00036610891900000317
和
Figure FDA00036610891900000318
求导并代入控制力矩τ受下列故障和饱和影响的实际输出模型，跟踪误差微分方程可以写成，
Figure FDA0003661089190000041
Figure FDA0003661089190000042
为了设计反步控制器，定义了一个虚拟控制变量ξ作为期望值
Figure FDA0003661089190000043
步骤3.3：定义虚拟跟踪误差为e1＝[e11,e12]T和e2＝[e21,e22]T，
Figure FDA0003661089190000044
对式(12)进行求导并代入相应的参数，虚拟跟踪误差微分方程可以表示为，
Figure FDA0003661089190000045
Figure FDA0003661089190000046
式中，
Figure FDA0003661089190000047
表示模型参数的不确定性，控制机构故障以及饱和限制。
4.根据权利要求3所述控制方法，其特征在于，所述步骤3.2中的虚拟控制变量ξ为，
Figure FDA0003661089190000048
因为整个系统的不确定性Ed是有界的且满足Ed|≤ρ，ρ＝[ρ1,ρ2]T，且ρ1和ρ2为未知有界正数标量，所以选取合适的李雅普诺夫函数，利用李雅普诺夫稳定性定理，构造出满足系统稳定条件的合适的容错控制律，同时该控制律能够有效处理系统的不确定性Ed对稳定性的影响；
定义李雅普诺夫函数如下：
Figure FDA0003661089190000049
式中，
Figure FDA00036610891900000410
上述李雅普诺夫函数对时间求导有：
Figure FDA00036610891900000411
代入式(13)及式(14)，李雅普诺夫的时间导数函数变为：
Figure FDA00036610891900000412
为了使得V1满足李雅普诺夫稳定性定理，构造如下控制律，同时为了有效解决不确定给系统稳定性带来的影响，设计了相应的自适应估计律，
Figure FDA0003661089190000051
Figure FDA0003661089190000052
式中，Ξ(e2)＝diag[sign(e21),sign(e22)],sign(·)为符号函数，控制增益系数κ2为正的标量，自适应参数
Figure FDA0003661089190000053
是总的不确定性边界ρ的估计值，自适应律的增益系数λ和ε为正标量，
将控制律式(18)及式(19)代入式(17)中有：
Figure FDA0003661089190000054
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CN112230547A (zh) * 2020-10-26 2021-01-15 哈尔滨工程大学 一种超空泡航行体h∞控制器设计方法
CN113885539A (zh) * 2021-09-29 2022-01-04 哈尔滨工业大学 超空泡航行体lpv控制器设计方法
CN114251214B (zh) * 2021-12-09 2023-01-24 中国船舶重工集团公司第七一九研究所 分数阶动力系统混沌状态的判断方法及装置
CN115352571B (zh) * 2022-07-14 2023-05-16 哈尔滨工程大学 一种可多次入水的仿生降载结构
CN115235732B (zh) * 2022-07-19 2023-08-29 哈尔滨工业大学 一种多模切换超空泡航行体加速段动力学特性分析方法
CN115071881B (zh) * 2022-07-19 2023-03-10 哈尔滨工业大学 可用于水下高速航行的空化器外形设计方法
CN115407788B (zh) * 2022-08-26 2023-09-15 哈尔滨工业大学 一种水下高速航行体固定时间收敛二阶滑模控制方法及控制系统

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