CN114879718B - 具有栅格舵的飞行器的控制方法 - Google Patents

具有栅格舵的飞行器的控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种具有栅格舵的飞行器的控制方法，包括以下步骤：构建栅格舵面的空气动力学计算模型；基于所述栅格舵面的空气动力学计算模型，使用CFX仿真软件进行模拟仿真，得到在亚音速环境下栅格舵的气动特性，其中，采用非结构嵌套网格和结构网格相结合的方式对模拟仿真时完成的计算域进行网格划分；针对所述栅格舵的气动特性设计自抗扰控制器，实现栅格舵对飞行器的控制。本发明基于精度更高的仿真模拟方式得到栅格舵在亚音速环境下的气动特性，并且基于自抗扰控制器进行控制，能够大大提高对飞行器的控制效果，从而提高飞行器的飞行性能。

Description

具有栅格舵的飞行器的控制方法
技术领域
本发明涉及飞行器控制技术领域，具体涉及一种具有栅格舵的飞行器的控制方法。
背景技术
在相关技术中，栅格舵是一个非常规的气动升力和控制布局，它是由小弦长的一个外部框架和众多的内部壁板布置成的一种空间多升力面系统，栅格舵作为一种特殊的、新型控制面具有良好的应用前景，其优势也是显而易见的：1、栅格舵的栅格具有某种理顺气流的作用，在亚音速时减弱了气流的分离；2、铰链力矩很小，由于栅格舵为一立体升力系统，翼弦很短，压心变化范围小，从而对飞行器舵机及伺服机构的设计要求降低很多；3、栅格舵能在体积比较小的情况得到较大的翼面总升力面；4、适合大攻角下的飞行控制，因为栅格舵失速角比单面翼大，且在攻角大于失速角时升力的降低也比单面翼缓慢得多，所以在大攻角飞行时仍然有控。
栅格舵的这些优势使得其在航空、导弹制导、卫星等领域都有着非常大的作用，但是在航空、制导等领域栅格舵用到的都是在超音速条件下的气动特性，并且其控制侧重的是大型飞行器运动过程中的姿态控制，而飞行器的小型化需要考虑到如侧风影响等更多的因素，更是增加了其控制难度。
目前栅格舵在亚音速环境下的研究方法、气动特性以及对控制对象的控制效果尚未出现一个完整的解决方案。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提供了一种具有栅格舵的飞行器的控制方法，基于精度更高的仿真模拟方式得到栅格舵在亚音速环境下的气动特性，并且基于自抗扰控制器进行控制，能够大大提高对飞行器的控制效果，从而提高飞行器的飞行性能。
本发明采用的技术方案如下：
一种具有栅格舵的飞行器的控制方法，包括以下步骤：构建栅格舵面的空气动力学计算模型；基于所述栅格舵面的空气动力学计算模型，使用CFX仿真软件进行模拟仿真，得到在亚音速环境下栅格舵的气动特性，其中，采用非结构嵌套网格和结构网格相结合的方式对模拟仿真时完成的计算域进行网格划分；针对所述栅格舵的气动特性设计自抗扰控制器，实现栅格舵对飞行器的控制。
所述栅格舵面的空气动力学计算模型包括Favre平均N-S方程组、湍流模型、基于粘性模型分区设置的流动控制方程组、边界条件和数值离散算法。
所述栅格舵的结构为斜置壁与边框成45°角的蜂窝式。
在使用CFX仿真软件进行模拟仿真时，使用共轴双旋翼无人机模型的共轴反桨产生高速气流场的亚音速环境，在此气流环境下进行栅格舵气动特性的仿真，上旋翼逆时针旋转，下旋翼顺时针旋转。
在使用CFX仿真软件进行模拟仿真时，使用多重参考系模型，将整个计算域分为外部计算域、上旋翼计算域和下旋翼计算域。
针对亚音速环境下栅格舵的气动特性，以共轴双旋翼无人机为模型对象设计出自抗扰控制器。
本发明的有益效果：
本发明通过对亚音速环境下栅格舵的气动特性进行计算研究，并采用非结构嵌套网格和结构网格相结合的方式对模拟仿真时完成的计算域进行网格划分，提高了对附面层黏性效应的模拟精度，具有比传统网格划分方式更好的模拟精度，因此能够基于精度更高的仿真模拟方式得到栅格舵在亚音速环境下的气动特性，通过设计自抗扰控制器，相对于PID等控制器而言有更好的控制性能，能够大大提高对飞行器的控制效果，从而提高飞行器的飞行性能。
附图说明
图1为本发明实施例的具有栅格舵的飞行器的控制方法的流程图；
图2为本发明一个实施例的仿真计算结果比对示意图；
图3为本发明一个实施例的自抗扰控制器的控制原理结构图；
图4为本发明一个实施例的基于自抗扰控制的栅格舵无人机姿态控制流程图。
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。
如图1所示，本发明实施例的具有栅格舵的飞行器的控制方法包括以下步骤：
S1，构建栅格舵面的空气动力学计算模型。
在本发明的一个实施例中，栅格舵的结构为斜置壁与边框成45°角的蜂窝式，结构强度较高。
在本发明的一个实施例中，栅格舵面的空气动力学计算模型包括Favre平均N-S方程组、湍流模型、基于粘性模型分区设置的流动控制方程组、边界条件和数值离散算法。
栅格舵面空气的流体运动遵循质量守恒定律、动量守恒定律和能量守恒定律。这三大定律对舵面内流体运动的数学描述构成了流体力学的基本方程组——N-S方程组（Navier-Stokes equations，纳维-斯托克斯方程组），N-S方程组能够正确反映流体实际流动，是数值模拟方法的主要模型方程组，也是栅格舵面流体力学数学模型的基础。基于栅格舵面建立的N-S 方程组难以求得解析解，一般采用数值方法求解。直接数值求解 N-S 方程组理论上可得到准确的流场结果，但当流动存在湍流时，由于流动中可能存在尺度小至μm级的漩涡，要求生成的网格的最小尺度应当达到相应量级，这样导致网格生成量极大，时间步长也需小至10μs量级。鉴于当下的计算机软硬件实力，实际工程中若直接采用数值求解方式模拟流场，效率上是难以接受的，一般根据物理问题求解N-S 方程组的简化形式。对基于数值模拟的舵面气动力特性数学建模计算问题，涉及到的N-S方程组简化形式主要有Favre平均N-S方程组、层流 N-S方程组、欧拉方程组三种形式。三种形式相对原N-S方程组的简化程度依次递增，求解计算量依次递减。
本发明实施例采用Favre平均N-S方程组。
下面依次介绍各个模型。
Favre平均N-S方程组：
在笛卡尔惯性坐标系下，按如下方式作无量纲化处理：
Figure 246451DEST_PATH_IMAGE001
其中，上标“ *”表示有量纲物理量；下标“
Figure 325265DEST_PATH_IMAGE002
”表示自由来流参数，在本发明实施例中即来流空气（气体参数设置为标准空气）。
Figure 698609DEST_PATH_IMAGE003
为特征长度，
Figure 142360DEST_PATH_IMAGE004
为笛卡尔坐标分量，
Figure 358577DEST_PATH_IMAGE005
为对应的来流气体速度分量，
Figure 241083DEST_PATH_IMAGE006
分别为气体的密度、温度、压力和动力粘性系数；
Figure 29785DEST_PATH_IMAGE007
为时间。Favre平均N-S（FANS）方程组在雷诺平均 N-S（RANS）方程组的基础上提出密度加权平均概念，即压强和密度采用时间平均，其它变量采用密度加权平均。FANS方程组解决了RANS方程组处理可压缩流动较为复杂的问题，通适于不可压缩流动与可压缩流动。
直角坐标系下三维 FANS 方程组的表达式为：
Figure 972333DEST_PATH_IMAGE008
，
式中，
Figure 410268DEST_PATH_IMAGE009
为流场守恒变量矢量，
Figure 830885DEST_PATH_IMAGE010
为对流通量矢量，
Figure 241137DEST_PATH_IMAGE011
为粘性扩散通量矢量，三者表达式如下：
Figure 26691DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 951922DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 113913DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 440989DEST_PATH_IMAGE015
，
Figure 725340DEST_PATH_IMAGE016
，
Figure 137866DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 900286DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 455770DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 911022DEST_PATH_IMAGE020
，
式子中，上标“ — ”表示雷诺平均，“ ~ ”表示密度加权平均，
Figure 810845DEST_PATH_IMAGE021
表示密度的雷诺平均，
Figure 314639DEST_PATH_IMAGE022
表示压强的雷诺平均，
Figure 350728DEST_PATH_IMAGE023
表示温度的密度加权平均，
Figure 914564DEST_PATH_IMAGE024
为速度分量的密度加权平均，
Figure 301683DEST_PATH_IMAGE025
为单位质量总焓的密度加权平均，
Figure 842124DEST_PATH_IMAGE026
为湍动能，
Figure 998299DEST_PATH_IMAGE027
为能量密度加权平均参数，
Figure 733036DEST_PATH_IMAGE028
为剪应力张量，表达式为：
Figure 341872DEST_PATH_IMAGE029
Figure 515365DEST_PATH_IMAGE030
为层流动力学粘性系数，
Figure 526046DEST_PATH_IMAGE031
为湍流粘性系数，
Figure 431685DEST_PATH_IMAGE032
和
Figure 527817DEST_PATH_IMAGE033
为能量密度参数，
Figure 973842DEST_PATH_IMAGE025
、
Figure 42292DEST_PATH_IMAGE032
、
Figure 617368DEST_PATH_IMAGE033
的表达式为：
Figure 200796DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 388195DEST_PATH_IMAGE035
，
Figure 373468DEST_PATH_IMAGE036
，
式中，
Figure 683227DEST_PATH_IMAGE037
为克罗内克尔符号，
Figure 691634DEST_PATH_IMAGE038
和
Figure 682724DEST_PATH_IMAGE039
分别为层流和湍流普朗特数，c p 为气动无量纲参数。补充无量纲化的量热完全气体状态方程：
Figure 522504DEST_PATH_IMAGE040
封闭Favre 平均N-S方程组，式中，γ为量热完全气体状态参数，Ma为马赫数。
湍流模型：
Favre平均N-S方程组中的湍流粘性系数
Figure 3164DEST_PATH_IMAGE041
与湍动能
Figure 731823DEST_PATH_IMAGE042
需通过求解湍流模型得到。Spalart-Allmaras单方程模型（简称SA模型）是工程领域最为常用的湍流模型。SA模型只需求解湍流粘性的输运方程，得到湍流粘性系数
Figure 588921DEST_PATH_IMAGE041
，将湍动能
Figure 283207DEST_PATH_IMAGE042
置为零，计算代价较小，对计算硬件资源要求相对较低；且模型中的输运变量在近壁面处与离壁面距离为线性关系，降低了模型精度对网格精细度的依赖程度；该模型还具有适用范围广、模拟精度较高的特点。
基于Boussinesq假设，SA模型采用下式模拟雷诺应力：
Figure 872451DEST_PATH_IMAGE043
，
其中，
Figure 917768DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 312977DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure 799453DEST_PATH_IMAGE046
为模拟平均雷诺应力，
Figure 887495DEST_PATH_IMAGE047
为模型流速平均值，
模型因变量
Figure 154528DEST_PATH_IMAGE048
满足如下输运方程：
Figure 25532DEST_PATH_IMAGE049
，
其中，
Figure 130629DEST_PATH_IMAGE050
，
Figure 389572DEST_PATH_IMAGE051
，
Figure 816006DEST_PATH_IMAGE052
，
Figure 818597DEST_PATH_IMAGE053
，
Figure 279665DEST_PATH_IMAGE054
，
Figure 443930DEST_PATH_IMAGE055
，
Figure 685556DEST_PATH_IMAGE056
，
Figure 226258DEST_PATH_IMAGE057
，
式中，
Figure 604150DEST_PATH_IMAGE058
为场点离壁面的最小距离。各封闭系数为：
Figure 578797DEST_PATH_IMAGE059
。
基于粘性模型分区设置的流动控制方程组：
在上式
Figure 42139DEST_PATH_IMAGE060
中，
Figure 324216DEST_PATH_IMAGE061
与
Figure 822194DEST_PATH_IMAGE062
包含层流与湍流两方面的贡献，将上式子改写为如下形式：
Figure 328261DEST_PATH_IMAGE063
，
式子中，下标“
Figure 419845DEST_PATH_IMAGE064
”与“
Figure 302351DEST_PATH_IMAGE065
”分别表示层流与湍流，
Figure 91053DEST_PATH_IMAGE066
，
Figure 705705DEST_PATH_IMAGE067
分别为无粘条件下对流通量矢量与粘性扩散通量矢量，
Figure 81322DEST_PATH_IMAGE068
，
Figure 705202DEST_PATH_IMAGE069
为湍流效应对对流通量矢量与粘性扩散通量矢量的贡献。
Figure 912192DEST_PATH_IMAGE070
，
Figure 25642DEST_PATH_IMAGE071
，
Figure 950872DEST_PATH_IMAGE072
、
Figure 611399DEST_PATH_IMAGE073
、
Figure 938475DEST_PATH_IMAGE074
、
Figure 98192DEST_PATH_IMAGE075
的表达式如下：
Figure 245139DEST_PATH_IMAGE076
，
Figure 210821DEST_PATH_IMAGE077
，
Figure 766305DEST_PATH_IMAGE078
，
Figure 221557DEST_PATH_IMAGE079
，
Figure 996747DEST_PATH_IMAGE080
，
Figure 562857DEST_PATH_IMAGE081
，
Figure 598946DEST_PATH_IMAGE082
，
Figure 661318DEST_PATH_IMAGE083
，
Figure 720541DEST_PATH_IMAGE084
，
Figure 90342DEST_PATH_IMAGE085
，
Figure 184200DEST_PATH_IMAGE086
，
Figure 981255DEST_PATH_IMAGE087
，
Figure 527774DEST_PATH_IMAGE088
，
Figure 435687DEST_PATH_IMAGE089
，
Figure 820270DEST_PATH_IMAGE090
，
Figure 788226DEST_PATH_IMAGE091
，
Figure 884358DEST_PATH_IMAGE092
为包含湍流效应的 Favre 平均 N-S 方程组；不考虑湍流效应，即去掉
Figure 533645DEST_PATH_IMAGE093
与
Figure 664412DEST_PATH_IMAGE094
项，
Figure 803269DEST_PATH_IMAGE095
退化为层流N-S方程组；进一步地，不考虑栅格舵来流的粘性效应，即去掉
Figure 58801DEST_PATH_IMAGE096
项，
Figure 574096DEST_PATH_IMAGE097
退化为欧拉方程组。算例测试表明，Favre平均N-S方程组（湍流模型取SA 模型）、层流 N-S方程组与欧拉方程组求解过程计算量的比值约为1:0.6:0.45。
本发明实施例在栅格舵绕流的湍流控制区
Figure 995588DEST_PATH_IMAGE098
应用Favre平均N-S方程组，层流控制区
Figure 243030DEST_PATH_IMAGE099
应用层流N-S方程组，无粘流动控制区
Figure 48175DEST_PATH_IMAGE100
应用欧拉方程组。通过粘性模型分区设置，本专利数值求解栅格舵定常绕流的控制方程为：
Figure 39264DEST_PATH_IMAGE101
，
Figure 879044DEST_PATH_IMAGE102
，
Figure 733606DEST_PATH_IMAGE103
边界条件：
据共轴无人机仿真的边界物理特征，外流场数值模拟涉及边界条件包含远场边界条件（即上下螺旋桨交互面产生的边界条件）、亚音速出口边界条件（即仿真域的底部出口边界条件）、亚声速来流边界条件（即自上而下的螺旋桨来流边界条件）、对称边界条件与壁面边界条件。
亚声速来流边界条件的切向速度由下式确定：
Figure 291626DEST_PATH_IMAGE104
，
Figure 820827DEST_PATH_IMAGE105
，
式子中，
Figure 780693DEST_PATH_IMAGE106
表示来流。
亚声速出口边界条件的切向速度由下式确定：
Figure 432254DEST_PATH_IMAGE107
，
Figure 149675DEST_PATH_IMAGE108
，
对于对称边界条件，对称面上通量为零，采用速度对称关系，密度和压力相等。对称面上切向、法向速度梯度在对称面的切向、法向分量为零。壁面边界条件采用无穿透、无滑移条件。
数值离散算法：
空间离散格式：本发明实施例在空间上采用二阶精度的Roe格式。Roe格式是一种FDS格式，属于Godunov类求解器，是典型的线性化Riemann解，对线性波有高的间断、粘性分辨率，其通量可以写成如下形式：
Figure 544884DEST_PATH_IMAGE109
这里，上标“~”表示在控制体内对通量进行面积分，上标“—”表示Roe平均，下同。Roe平均定义如下：
Figure 296939DEST_PATH_IMAGE110
，
Figure 119402DEST_PATH_IMAGE111
，
Figure 386435DEST_PATH_IMAGE112
，
上述通量式中的第二项为：
Figure 21554DEST_PATH_IMAGE113
，
Figure 628115DEST_PATH_IMAGE114
和
Figure 621479DEST_PATH_IMAGE115
分别为 Roe 平均矩阵
Figure 313492DEST_PATH_IMAGE116
的左右特征向量，且：
Figure 253766DEST_PATH_IMAGE117
，
Roe格式具有很高的分辨率，但仍可能出现非物理解，必须引入熵修正：
Figure 777151DEST_PATH_IMAGE118
，
这里，
Figure 941416DEST_PATH_IMAGE119
取法不同，形成了不同的熵修正公式。最简单的是取为常数，也是本发明实施例采取的取值方法，取
Figure 183042DEST_PATH_IMAGE120
，这里取为：
Figure 995900DEST_PATH_IMAGE121
，
上式中，
Figure 311475DEST_PATH_IMAGE122
为一个常数，设置为0.1。
S2，基于栅格舵面的空气动力学计算模型，使用CFX仿真软件进行模拟仿真，得到在亚音速环境下栅格舵的气动特性，其中，采用非结构嵌套网格和结构网格相结合的方式对模拟仿真时完成的计算域进行网格划分。
本发明实施例中使用共轴双旋翼无人机模型进行CFX仿真的实现。具体地，在使用CFX仿真软件进行模拟仿真时，使用共轴双旋翼无人机模型的共轴反桨产生高速气流场的亚音速环境，在此气流环境下进行栅格舵气动特性的仿真，上旋翼逆时针旋转，下旋翼顺时针旋转。并且，在使用CFX仿真软件进行模拟仿真时，使用多重参考系模型，将整个计算域分为外部计算域、上旋翼计算域和下旋翼计算域，在每个计算域内按照相应的设置参数对控制方程进行求解，各计算域之间由交接面完成计算域之间的流动信息交换。
具体仿真计算流程如下：
（1）针对共轴双旋翼无人机上、下旋翼以及外部计算域进行几何建模，均选取圆柱形计算域；
（2）采用非结构嵌套网格和结构网格相结合的方式对模拟仿真时完成的计算域进行网格划分，并对已生成的网格进行光滑度调整，并去除掉一些不连接点，以保证网格质量；
（3）导入所生成各计算网格，定义计算域控制方程。包括求解器，流体类型，及相对压强值，外部计算域为静止区域，上旋翼逆时针旋转，下旋翼顺时针旋转，旋转速度设置为8500转每分钟，湍流模型采用RNGK-Epsilon双方程模型；
（4）定义边界条件，将桨叶定义为WALL，光滑无滑移壁面，同时将设置湍流强度等参数，并为计算域定义流体的入口和出口；
（5）定义交接面，模型一共存在六个交接面，分别对应的是圆柱形计算模型上表面、下表面、及侧面与外域。交接面上属于上下旋翼的各个面设置为静态转子模型，由于交接面上两个区域的网格节点不一样，因此网格连接方式采用GGI连接方式，并设置相关参数；
（6）设置求解器控制参数并进行流场的初始化。为保证计算精度，本专利采用高精度离散格式，采用系统自动计算的时间步长。收敛类型选用RMS 并设定为10e-5；同时根据自定义的流场初始化条件，对所有单元的属性进行初始化。
在完成所有的流程后，最后在Solution界面查看结果，选取x轴方向上的分力，本发明实施例的仿真计算结果与采用平板舵的飞行器的仿真计算结果如图2所示。
从仿真结果上看，在有效偏转角度内，栅格舵面的气动特性呈线性变化的，而平板舵面则是呈严重非线性，对共轴无人机的控制来说，线性的输出对无人机本身的控制更加有利，证明了栅格舵优越于平板舵的控制性能。
S3，针对栅格舵的气动特性设计自抗扰控制器，实现栅格舵对飞行器的控制。
在本发明的一个实施例中，针对亚音速环境下栅格舵的气动特性，以共轴双旋翼无人机为模型对象设计出自抗扰控制器。
首先建立共轴双旋翼无人机模型：
共轴双旋翼无人机所受合外力矩为
Figure 849904DEST_PATH_IMAGE123
，在机体系下的三个分量为
Figure 313246DEST_PATH_IMAGE124
,则其动力学方程有:
Figure 657640DEST_PATH_IMAGE125
飞行器的运动学方程不涉及力和力矩,将飞行器视作一个整体与所在空间位置有关. 考虑飞行器绕质心的旋转运动, 飞行器的姿态角速率与机体坐标轴下的3个角速度分量之间的关系为:
Figure 263939DEST_PATH_IMAGE126
考虑飞行器在机体坐标轴下各轴方向上的速度转换到地面惯性坐标系下的速度时, 飞行器的三维空间位置可以由以下公式表示为:
Figure 35586DEST_PATH_IMAGE127
其中各个物理量的及其意义如表1所示。
表1 无人机模型各个物理量以及意义
Figure 986225DEST_PATH_IMAGE128
然后设计自抗扰控制器：
自抗扰控制器的控制原理结构图如图3所示。以栅格舵作为无人机控制机构的执行器，针对共轴双旋翼无人机为控制对象设计了自抗扰控制器。自抗扰控制器主要包括三部分：跟踪微分器（TD）、扩张状态观测器（ESO）、非线性误差反馈控制率（NLSEF）。基于自抗扰控制的栅格舵无人机姿态控制流程图如图4所示。
下面介绍自抗扰控制器中各模块的控制律。
跟踪微分器：
为了输入信号安排的过渡信号，可以快速跟踪输入信号并得到输入信号的微分信号，
Figure 744096DEST_PATH_IMAGE129
是对
Figure 96580DEST_PATH_IMAGE130
的跟踪信号，
Figure 39128DEST_PATH_IMAGE131
是对
Figure 477063DEST_PATH_IMAGE132
的提取的微分信号，离散化后的非线性跟踪微分器形式为：
Figure 163259DEST_PATH_IMAGE133
式中，
Figure 370250DEST_PATH_IMAGE134
为速度因子，值越大跟踪速度越快；
Figure 857601DEST_PATH_IMAGE135
为滤波因子，值越大效果越好；
Figure 782831DEST_PATH_IMAGE136
积分步长。
非线性误差反馈控制率：
利用跟踪微分器产生的跟踪信号
Figure 944822DEST_PATH_IMAGE137
与微分信号
Figure 271898DEST_PATH_IMAGE138
以及扩张状态观测器得到系统状态估计值
Figure 228353DEST_PATH_IMAGE139
，
Figure 578563DEST_PATH_IMAGE140
，得到误差信号
Figure 606562DEST_PATH_IMAGE141
，
Figure 788145DEST_PATH_IMAGE142
。对已经转换为积分串联型的系统通过非线性状态误差反馈组合得到误差反馈量
Figure 679615DEST_PATH_IMAGE143
，再经过扰动估计值
Figure 313859DEST_PATH_IMAGE144
补偿确定最终控制量。通常采用如下非线性组合：
Figure 755335DEST_PATH_IMAGE145
式中：
Figure 57004DEST_PATH_IMAGE146
，
Figure 683157DEST_PATH_IMAGE147
为控制器可调增益参数；
Figure 742380DEST_PATH_IMAGE148
，
Figure 112181DEST_PATH_IMAGE149
为观测器给出的对象估计；
Figure 268356DEST_PATH_IMAGE150
为常数；
Figure 439312DEST_PATH_IMAGE151
为线性区间长度，
Figure 48148DEST_PATH_IMAGE152
函数具体形式如下：
Figure 893744DEST_PATH_IMAGE153
扩张状态观测器：
实时观测外部系统的扰动作用并采用适当的补偿方法。非线性状态观测器：
Figure 842109DEST_PATH_IMAGE154
式中：
Figure 246283DEST_PATH_IMAGE155
，
Figure 342415DEST_PATH_IMAGE156
，
Figure 991702DEST_PATH_IMAGE157
为ESO可调增益；
Figure 856890DEST_PATH_IMAGE158
，
Figure 871114DEST_PATH_IMAGE159
为观测器给出的对象估计；
Figure 890760DEST_PATH_IMAGE160
为误差。对应的离散扩张状态观测器为：
Figure 343738DEST_PATH_IMAGE161
被扩张状态
Figure 63432DEST_PATH_IMAGE162
的估计值
Figure 310874DEST_PATH_IMAGE163
为对总扰动中的未知扰动
Figure 381598DEST_PATH_IMAGE164
进行实时估计和在线补偿。
根据本发明实施例的具有栅格舵的飞行器的控制方法，通过对亚音速环境下栅格舵的气动特性进行计算研究，并采用非结构嵌套网格和结构网格相结合的方式对模拟仿真时完成的计算域进行网格划分，提高了对附面层黏性效应的模拟精度，具有比传统网格划分方式更好的模拟精度，因此能够基于精度更高的仿真模拟方式得到栅格舵在亚音速环境下的气动特性，通过设计自抗扰控制器，相对于PID等控制器而言有更好的控制性能，能够大大提高对飞行器的控制效果，从而提高飞行器的飞行性能。
在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必针对相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (4)

1.一种具有栅格舵的飞行器的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
构建栅格舵面的空气动力学计算模型；
基于所述栅格舵面的空气动力学计算模型，使用CFX仿真软件进行模拟仿真，得到在亚音速环境下栅格舵的气动特性，其中，采用非结构嵌套网格和结构网格相结合的方式对模拟仿真时完成的计算域进行网格划分；
针对所述栅格舵的气动特性设计自抗扰控制器，实现栅格舵对飞行器的控制，
在使用CFX仿真软件进行模拟仿真时，使用共轴双旋翼无人机模型的共轴反桨产生高速气流场的亚音速环境，在此气流环境下进行栅格舵气动特性的仿真，上旋翼逆时针旋转，下旋翼顺时针旋转，并且，在使用CFX仿真软件进行模拟仿真时，使用多重参考系模型，将整个计算域分为外部计算域、上旋翼计算域和下旋翼计算域，具体仿真计算流程如下：
（1）针对共轴双旋翼无人机上、下旋翼以及外部计算域进行几何建模，均选取圆柱形计算域；
（2）采用非结构嵌套网格和结构网格相结合的方式对模拟仿真时完成的计算域进行网格划分，并对已生成的网格进行光滑度调整，并去除掉一些不连接点，以保证网格质量；
（3）导入所生成各计算网格，定义计算域控制方程，包括求解器，流体类型，及相对压强值，外部计算域为静止区域，上旋翼逆时针旋转，下旋翼顺时针旋转，湍流模型采用RNGK-Epsilon双方程模型；
（4）定义边界条件，将桨叶定义为WALL，光滑无滑移壁面，同时设置湍流强度，并为计算域定义流体的入口和出口；
（5）定义交接面，模型一共存在六个交接面，分别对应的是圆柱形计算模型上表面、下表面、及侧面与外域，交接面上属于上下旋翼的各个面设置为静态转子模型，由于交接面上两个区域的网格节点不一样，因此网格连接方式采用GGI连接方式，并设置相关参数；
（6）设置求解器控制参数并进行流场的初始化，为保证计算精度，采用高精度离散格式，采用系统自动计算的时间步长，收敛类型选用RMS，同时根据自定义的流场初始化条件，对所有单元的属性进行初始化。
2.根据权利要求1所述的具有栅格舵的飞行器的控制方法，其特征在于，所述栅格舵面的空气动力学计算模型包括Favre平均N-S方程组、湍流模型、基于粘性模型分区设置的流动控制方程组、边界条件和数值离散算法。
3.根据权利要求2所述的具有栅格舵的飞行器的控制方法，其特征在于，所述栅格舵的结构为斜置壁与边框成45°角的蜂窝式。
4.根据权利要求3所述的具有栅格舵的飞行器的控制方法，其特征在于，针对亚音速环境下栅格舵的气动特性，以共轴双旋翼无人机为模型对象设计出自抗扰控制器。
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