CN116482971A - 一种高机动飞行器的控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种高机动飞行器的控制方法，该方法在获得舵偏信号的过程中，在动态面控制方法的框架内应用BLF‑Log进行设计，确保鲁棒性的同时保证针对攻角指令的包括超调量和稳态误差在内的攻角指令跟踪误差始终保持在约束区间内，可维持控制系统对噪声和隔离度的低敏感性，双幂次滑模趋近律可令该方法具有较快的收敛速度和更好地收敛品质；该方法具有强鲁棒性，能够有效降低干扰对飞行器控制系统的影响并可准确稳定地跟踪制导回路所产生的攻角指令，控制飞行器平稳及时产生所需过载，确保飞行器稳定飞行并最终对目标实施精确拦截。
Description
技术领域
本发明涉及精确拦截用飞行器的控制方法，具体涉及一种对高速大机动目标实施精确拦截的高机动飞行器的控制方法。
背景技术
在现代化的飞行器控制领域，相控阵雷达制导拦截飞行器通常能够针对高速大机动目标实施精确拦截，为了实现这一目标，要求拦截飞行器大步提高其机动能力，即对飞行器稳定控制方法提出了更高的要求。传统自动驾驶仪是基于线性时不变模型设计的，工作点的选取是确保了控制器对所有经线性化后的模型工作点相对满意，但线性化过程中所忽略的非线性项将对飞行器的稳定运行造成不利影响。当飞行器在较大空域内实施高机动飞行时，将产生大攻角，导致飞行器的气动参数发生剧烈的非线性变化，诸如空气密度、大气压强和温湿度等外界大气参数产生剧烈变化，同时阵风现象也将导致在设计控制器过程中需明确考虑系统的非线性问题。除此之外，当飞行器采用大攻角飞行方案时，通道间气动交连耦合现象将加剧，导致难以建立较为准确的数学模型，采用传统小扰动线性化方法将带来较大误差。全捷联相控阵雷达制导飞行器在制导回路中存在由波束指向误差和天线罩误差导致的隔离度寄生回路，对制导系统的终端脱靶量存在显著影响。当自动驾驶仪的攻角响应超调量较大时，控制系统震荡越剧烈，隔离度寄生回路对制导控制系统的影响将进一步恶化。
针对相控阵雷达制导拦截飞行器处于大攻角时，飞行器气动参数将出现较大非线性变化的问题，现有技术中给出了大攻角下飞行器飞行控制的六自由度动力学模型以及与自动驾驶仪设计相关模型；在此模型的基础上，应用增量范数方法(Incremental NormApproach)优化了传统PI自动驾驶仪控制器在非线性系统的设计并分析了其在非线性环境下性能。尽管应用反馈线性化和增益调度的设计自动驾驶仪是最突出的方法之一，但在面临高度非线性动态和大机动时控制器还是会遇到一些不令人满意的性能。有人提出基于状态相关Riccati方程针对强非线性控制问题进行了飞行器自动驾驶仪设计，还有人提出使用非线性反步控制设计具有鲁棒特性的自动驾驶仪。尽管如此，大攻角下的空气动力学很难准确建模，在进行自动驾驶仪设计中基于准确数学模型设计的控制器性能无法令人满意。
基于上述问题，本发明人对现有研究所面临的不足，提出了一种基于双幂次滑模趋近律和对数型障碍李雅普诺夫函数的动态面非线性的高机动飞行器的控制方法。
发明内容
为了克服上述问题，本发明人进行了锐意研究，设计出一种高机动飞行器的控制方法，该方法在获得舵偏信号的过程中，在动态面控制方法的框架内应用BLF-Log进行设计，确保鲁棒性的同时保证针对攻角指令的包括超调量和稳态误差在内的攻角指令跟踪误差始终保持在约束区间内，可维持控制系统对噪声和隔离度的低敏感性，双幂次滑模趋近律可令该方法具有较快的收敛速度和更好地收敛品质。该方法能够解决飞行器的提高快速性与降低对噪声和隔离度敏感性需求相互制约的问题；对存在于系统中的气动参数不确定性等建模误差及飞行器飞行过程的阵风外部扰动通过降阶扩张状态观测器进行在线估计补偿，提高对气动参数不确定性和外部扰动的强鲁棒性；利用输出-输入状态转换方法将舵偏角约束转换为控制输入约束，简化方法的复杂性；该方法具有强鲁棒性，能够有效降低干扰对飞行器控制系统的影响并可准确稳定地跟踪制导回路所产生的攻角指令，控制飞行器平稳及时产生所需过载，确保飞行器稳定飞行并最终对目标实施精确拦截，从而完成本发明。
具体来说，本发明的目的在于提供一种高机动飞行器的控制方法，该方法中，实时接收飞行器中制导系统输出的期望攻角，并据此获得传输给舵机的舵偏信号，舵机按照该舵偏信号打舵工作，使得飞行器的实际攻角跟踪期望攻角，飞行器稳定飞行，直至命中目标。
其中，所述舵偏信号通过下式(一)获得：
其中，u表示舵偏信号；
G1表示设计参数；
G2表示舵机带宽；
表示系统总扰动的估计值；
表示通过一阶低通滤波器获取的μ1的微分值；
K2表示设计参数；
S1表示跟踪期望攻角的跟踪误差；
S2表示一阶低通滤波器获取的μ1的微分值的跟踪误差；
表示跟踪误差约束；
C表示数组。
其中，通过一阶低通滤波器对虚拟控制量μ1求微分得到所述
所述虚拟控制量μ1通过下式(二)获得：
其中，表示系统总扰动的估计值；
K1、K2分别表示设计参数；优选地，K1＞0和K2＞0；
λ1、λ2分别表示设计参数，优选地，λ1＞1，0＜λ2＜1；
表示期望攻角αc的导数。
其中，所述一阶低通滤波器通过下式(三)获得所述
其中，τ表示一阶低通滤波器的时间常数。
其中，S1通过下式(四)获得，S2通过下式(五)获得：
S1＝Cx1-αc (四)
其中，x1、x2分别表示状态变量。
其中，G1通过下式(六)获得，G2通过下式(七)获得：
G2＝ωa (七)
其中，ωa表示舵机带宽；
Kα表示攻角角加速度修正系数；
Kq表示俯仰角角加速度修正系数；；
M表示马赫数；
dn、dm分别表示常数；
α表示攻角。
其中，系统总扰动的估计值通过下式(八)获得：
其中，∈2表示观测器的附加状态量；
ω1表示观测器的增益。
其中，状态变量x1的取值如下式(九)所示，状态变量x2的取值如下式(十)所示：
x1＝[α q γ M]T (九)
x2＝δ (十)
其中，α表示攻角；
q表示俯仰角速率；
γ表示弹道倾角；
M表示马赫数；
δ表示实际舵偏角。
本发明所具有的有益效果包括：
(1)根据本发明提供的高机动飞行器的控制方法具有强鲁棒性，能够有效降低干扰对飞行器控制系统的影响并可准确稳定地跟踪制导回路所产生的攻角指令，控制飞行器平稳及时产生所需过载，确保飞行器稳定飞行并最终对目标实施精确拦截；
(2)根据本发明提供的高机动飞行器的控制方法较好地提升了全捷联相控阵雷达制导飞行器在大攻角条件下的控制性能；充分考虑到全捷联相控阵雷达制导飞行器具备较大稳定域对阻尼比的约束，应用对数型李雅普诺夫函数实现攻角跟踪误差约束，通过双幂次滑模趋近律对收敛速率进行调节，保证飞行器在满足约束的同时准确的实现攻角指令稳定跟踪；
(3)根据本发明提供的高机动飞行器的控制方法采用降阶扩张状态观测器对气动不确定性和系统外部扰动进行准确在线估计，加强了该方法的抗干扰能力，扩张状态观测器结构简单，设计参数较少，提高了该方法的工程实用性。
附图说明
图1示出实施例1中系统输出的攻角响应与期望攻角之间关系示意图；
图2示出实施例1中实际舵偏角随时间变化图；
图3示出实施例1中当跟踪误差约束不同时，相应跟踪误差的关系示意图；
图4示出对比例1中输出的攻角响应与期望攻角之间关系示意图；
图5示出对比例1中两个实际舵偏角随时间变化的示意图；
图6示出对比例1中两个实际跟踪误差随时间变化的示意图；
图7示出实施例2中输出的攻角响应随时间变化的示意图；
图8示出实施例2中实际舵偏角随时间变化的示意图；
图9示出实施例2中跟踪误差随时间变化的示意图。
具体实施方式
下面通过附图和实施例对本发明进一步详细说明。通过这些说明，本发明的特点和优点将变得更为清楚明确。
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
根据本发明提供的一种高机动飞行器的控制方法，该方法中，实时接收飞行器中制导系统输出的期望攻角，并据此获得传输给舵机的舵偏信号，舵机按照该舵偏信号打舵工作，使得飞行器的实际攻角跟踪期望攻角，飞行器稳定飞行，直至命中目标。本申请中所述的跟踪是指控制实际攻角尽量与期望攻角同步，同步程度越高，则跟踪效果越好，飞行器的状态越稳定，最终的命中精度越高。本申请中的制导系统接收相控阵雷达传递来的信息，并具此实时获得该期望攻角。
在一个优选的实施方式中，所述舵偏信号通过下式(一)获得：
其中，u表示舵偏信号；
G1表示设计参数，无具体的物理意义；
G2表示舵机带宽；
表示系统总扰动的估计值；
表示通过一阶低通滤波器获取的μ1的微分值；
K2表示设计参数；取值为正常数，优选地具体取值为8；
S1、S2都表示状态跟踪误差；S1表示跟踪期望攻角的跟踪误差；S2表示一阶低通滤波器获取的μ1的微分值的跟踪误差。
表示跟踪误差约束；该跟踪误差约束在仿真系统中自行设定其阈值。
C表示数组；优选地取值为C＝[1 0 0 0]。
优选地，通过一阶低通滤波器对虚拟控制量μ1求微分得到所述
所述虚拟控制量μ1通过下式(二)获得：
其中，表示系统总扰动的估计值；
K1表示设计参数；取值为正常数，优选地具体取值为15；
λ1、λ2分别表示设计参数；优选地具体取值为λ1＝5，λ2＝0.65；
表示期望攻角αc的导数。
本申请中通过应用非线性跟踪微分器对理想攻角指令αc进行跟踪微分来获得
所述非线性跟踪微分器如下式所示：
本申请的上述式(二)中，当状态量远离滑动模态时，起主导作用，适当提高K1和λ1的取值可加快距滑动模态较远时的趋近速度；当状态量接近滑动模态时，起主导作用，适当提高K2和λ2的取值可加快与滑动模态接近时的趋近速度；所以该趋近律设计可保证状态量在趋近滑动模态过程中具备较高的快速性和收敛品质。
优选地，所述一阶低通滤波器通过下式(三)获得所述
其中，τ表示一阶低通滤波器的时间常数，其取值优选为0.001。
优选地，状态跟踪误差S1通过下式(四)获得，状态跟踪误差S2通过下式(五)获得：
S1＝Cx1-αc (四)
其中，x1、x2分别表示状态变量。
优选地，G1通过下式(六)获得，G2通过下式(七)获得：
G2＝ωa (七)
其中，ωa表示舵机带宽；
本申请中的舵机带宽根据系统舵机的阻尼比ζ和固有频率ωn计算得到，公式为：
Kα表示攻角角加速度修正系数，其最优取值为Kα＝0.7P0S/mVs；Kq表示俯仰角角加速度修正系数，其最优取值为Kq＝0.7P0SD/IY；P0表示静压，S表示参考面积，D表示弹径，m表示飞行器质量，IY表示俯仰力矩，Vs表示音速。
M表示马赫数；其通过皮托管和全温探头测量获得；
dn、dm都表示常数；其最优取值为dn＝-1.948(rad-3)，dm＝-11.803(rad-1)。
α表示攻角，通过角速率陀螺的实际测量信号计算得到，本申请中希望控制α接近期望攻角αc。
优选地，系统总扰动的估计值通过下式(八)获得：
其中，∈2表示观测器的附加状态量；初始值为∈2(t0)＝-ω0x2(t0)；本申请中的t0时刻为起控时刻。
ω0和ω1都表示观测器的增益。优选地，ω0和ω1的取值都为300。
优选地，状态变量x1的取值如下式(九)所示，状态变量x2的取值如下式(十)所示：
x1＝[α q γ M]T (九)
x2＝δ (十)
其中，α表示攻角；该攻角是实际攻角；
q表示俯仰角速率；通过加速度计解算获得；
γ表示弹道倾角；通过加速度计解算获得；
M表示马赫数；通过皮托管和全温探头测量获得；
δ表示实际舵偏角；通过加速度计解算获得。
实施例1
设定飞行器初始飞行马赫数为M＝3；在状态变量x1、x2获取过程中存在传感器测量误差，存在气动30％的不确定性，采用通过下式(一)实时获得舵偏信号，舵机按照该舵偏信号打舵工作，使得飞行器的实际攻角跟踪期望攻角：
虚拟控制量μ1通过下式(二)获得：
所述一阶低通滤波器通过下式(三)获得所述
S1通过下式(四)获得，S2通过下式(五)获得：
S1＝Cx1-αc (四)
G1通过下式(六)获得，G2通过下式(七)获得：
G2＝ωa (七)
系统总扰动的估计值通过下式(八)获得：
状态变量x1的取值如下式(九)所示，状态变量x2的取值如下式(十)所示：
x1＝[α q γ M]T (九)
x2＝δ (十)
具体参数取值如下表：
当跟踪误差约束分别为和/>时，该基于该获得舵偏信号的方法，仿真结果如图1、图2和图3中所示。
从图1中可以看出当初始跟踪误差较大时，该方法在不同跟踪约束下均可稳定跟踪制导系统输出的攻角指令。
图2显示出实际舵偏角都满足约束条件。
由图3可知，该方法可满足不同跟踪误差约束下的稳定跟踪，攻角响应超调量为5％，满足全捷联相控阵雷达制导飞行器稳定域对系统阻尼比的要求。
对比例1
设定飞行器初始飞行马赫数为M＝3；在状态变量x1、x2获取过程中存在传感器测量误差，存在气动30％的不确定性，采用通过下式(十一)实时获得舵偏信号，舵机按照该舵偏信号打舵工作，使得飞行器的实际攻角跟踪期望攻角：该式(十一)中，使用未采用BLF-Log函数的双幂次动态面控制方法获得舵偏信号；
其中，为输出的舵偏信号；
存在气动30％的不确定性，考虑阵风扰动现象(Gust Disturbance)，即引入一个幅值为3deg，频率为0.25Hz的正弦信号作为外部扰动加到输入通道中；跟踪误差约束设定为|δc|＜20°。
具体参数取值与实施例1中一致；
仿真结果如图4、图5、图6中所示。
其中，图4、图5和图6中的DP方法是指对比例1中提供的，基于式(十一)得到的控制结果，图中的BLF-Log方法是指实施例1中提供的，基于式(一)得到的控制结果。
从图4可知，BLF-Log方法和DP方法均可对攻角指令进行准确稳定估计，从图5和图6可知，DP方法没有对跟踪误差进行约束，同等参数条件下所需舵偏角比BLF-Log方法小，导致跟踪误差比BLF-Log方法大67.3％。
实施例2
存在气动30％的误差和20％的随机扰动，考虑阵风扰动现象(GustDisturbance)，即引入一个幅值为3deg，频率为0.25Hz的正弦信号作为外部扰动加到输入通道中；
基于此假设条件，采用实施例1中的控制方法，进行100次Monte-Carlo仿真，结果如图7、图8和图9所示；从图中可以看出，当气动参数存在偏置及随机扰动时，300次Monte-Carlo仿真的跟踪误差均满足跟踪误差约束的范围，超调量最大值7.86％，本申请提供的高机动飞行器的控制方法具有强鲁棒性。
以上结合了优选的实施方式对本发明进行了说明，不过这些实施方式仅是范例性的，仅起到说明性的作用。在此基础上，可以对本发明进行多种替换和改进，这些均落入本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种高机动飞行器的控制方法，其特征在于，该方法中，实时接收飞行器中制导系统输出的期望攻角，并据此获得传输给舵机的舵偏信号，舵机按照该舵偏信号打舵工作，使得飞行器的实际攻角跟踪期望攻角，飞行器稳定飞行，直至命中目标。
2.根据权利要求1所述的高机动飞行器的控制方法，其特征在于，
所述舵偏信号通过下式(一)获得：
其中，u表示舵偏信号；
G1表示设计参数，G2表示舵机带宽；
表示系统总扰动的估计值；
表示通过一阶低通滤波器获取的μ1的微分值；
K2表示设计参数；
S1表示跟踪期望攻角的跟踪误差；
S2表示一阶低通滤波器获取的μ1的微分值的跟踪误差；
表示跟踪误差约束；
C表示数组。
3.根据权利要求1所述的高机动飞行器的控制方法，其特征在于，
通过一阶低通滤波器对虚拟控制量μ1求微分得到所述
所述虚拟控制量μ1通过下式(二)获得：
其中，表示系统总扰动的估计值；
K1、K2分别表示设计参数；优选地，K1＞0和K2＞0；
λ1、λ2分别表示设计参数，优选地，λ1＞1，0＜λ2＜1；
表示期望攻角αc的导数。
4.根据权利要求3所述的高机动飞行器的控制方法，其特征在于，
所述一阶低通滤波器通过下式(三)获得所述
其中，τ表示一阶低通滤波器的时间常数。
5.根据权利要求2所述的高机动飞行器的控制方法，其特征在于，
S1通过下式(四)获得，S2通过下式(五)获得：
S1＝Cx1-αc (四)
其中，x1、x2分别表示状态变量。
6.根据权利要求2所述的高机动飞行器的控制方法，其特征在于，
G1通过下式(六)获得，G2通过下式(七)获得：
G2＝ωa (七)
其中，ωa表示舵机带宽；
Kα、表示攻角角加速度修正系数；
Kq表示俯仰角角加速度修正系数；
M表示马赫数；
dn、dm分别表示常数；
α表示攻角。
7.根据权利要求2所述的高机动飞行器的控制方法，其特征在于，
系统总扰动的估计值通过下式(八)获得：
其中，∈2表示观测器的附加状态量；
ω1表示观测器的增益
x2表示状态变量。
8.根据权利要求5所述的高机动飞行器的控制方法，其特征在于，
状态变量x1的取值如下式(九)所示，状态变量x2的取值如下式(十)所示：
x1＝[α q γ M]T (九)
x2＝δ (十)
其中，α表示攻角；
q表示俯仰角速率；
γ表示弹道倾角；
M表示马赫数；
δ表示实际舵偏角。
Applications Claiming Priority (2)
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|---|---|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117885103A (zh) * | 2024-03-14 | 2024-04-16 | 山东大学 | 基于降阶扩张状态观测器的柔性机械臂控制方法及系统 |
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2023
- 2023-03-16 CN CN202310251302.5A patent/CN116482971A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117885103A (zh) * | 2024-03-14 | 2024-04-16 | 山东大学 | 基于降阶扩张状态观测器的柔性机械臂控制方法及系统 |
| CN117885103B (zh) * | 2024-03-14 | 2024-05-17 | 山东大学 | 基于降阶扩张状态观测器的柔性机械臂控制方法及系统 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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