CN106371312B - 基于模糊控制器的升力式再入预测-校正制导方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于模糊控制器的升力式再入预测‑校正制导方法,轨迹预测采用数值积分的方式,校正算法采取模糊控制器,对飞行器的纵向运动和横向运动同时进行校正。首先,根据再入过程的特性,将再入过程分为初始下降段和拟平衡滑翔段。初始下降段采用常值倾侧角制导,倾侧角的大小由再入误差项确定。进入拟平衡滑翔段后,对终端状态进行预测,然后采用模糊控制器确定倾侧角大小、攻角大小和倾侧角翻转时机,分别消除航程偏差、高度偏差和横向偏差,并通过调整终端位置,保证进入末端能量管理区域(TAEM)的航向角。本发明有效提高了制导算法的鲁棒性和灵活性,改进了传统迭代校正的思路,每一次校正只需一次轨迹预测,使计算量显著减少。
Description
技术领域
本发明涉及制导控制技术领域,特别是一种基于模糊控制器的可重复使用飞行器再入预测-校正制导方法。
背景技术
可重复使用飞行器(Reusable Launch Vehicle,RLV)是指能够自由往返于太空与地球之间、多次重复发射、实现水平定点着降的飞行器。可重复使用飞行器具有大升阻比外形(升阻比一般大于0.5),机动能力较强。美国在RLV方面的研究开展得较早,一直处于世界领先的位置。第一代RLV飞行器以航天飞机为代表,它的诞生使得航天器的可重复使用由理想变为现实,具有历程碑意义。第二代RLV研制的主要型号有X-33先进技术验证机、X-34小型亚轨道飞行验证机、X-37二级入轨验证机和X-37B轨道试验飞行器。X-37B项目的成功体现了美国在RLV技术上的巨大优势,及未来空天飞行器的发展方向。目前,美国正在着力开展第三代RLV的研制,致力提高RLV飞行器的安全性和可靠性。计划到2040年,美国***RLV可以在地球任何一个地区起飞,通过多种方式进入轨道,并能够返回再入到达任何预定的目的地。近些年来,我国在该方面也进行了大量的研究,并进行了相关实验,国产可重复使用飞行器投入实践有日可待。
可重复使用飞行器返回再入过程分为四个阶段,即离轨段、再入段、末端能量管理段(TAEM)和着陆段。其中,再入段是最复杂、难度最大的阶段。在该阶段,飞行器从二十多马赫的速度降到2~3马赫,需要满足热流、过载、动压等过程约束,以及能量、位置、航向角等终端约束。
可重复使用飞行器再入制导方法可分为两类:一类是标准轨迹制导,另一类是预测-校正制导。标准轨迹制导法包含离线标准轨迹设计和在线轨迹跟踪两部分,已在航天飞机上成功应用。该方法首先在飞行走廊内设计阻力加速度-速度(D-V)剖面,然后设计轨迹跟踪控制器,跟踪D-V剖面。为了适应新一代RLV再入制导需要,航天飞机再入制导方法得到了进一步发展,主要体现在飞行剖面优化与设计、跟踪控制规律设计方法、剖面更新技术等方面。比如演化加速度再入制导方法(Evolved Acceleration Guidance Logic forEntry,EAGLE)。EAGLE最突出特性在于能够规划三维轨迹,从而具备处理大侧向机动问题的能力。
标准轨迹制导方法虽然在实际应用中取得了巨大成功,但其主要缺陷在于无法摆脱对标准轨迹的依赖,灵活性不足。因此,近些年来人们把目光投向预测-校正制导方法。预测-校正制导方法包含轨迹预测和指令校正两部分。根据预测方式不同,预测-校正制导可以分为解析预测-校正制导和数值预测-校正制导。解析预测-校正制导通过近似的解析公式预测轨迹,计算量很小,能够满足在线计算的要求,但制导精度较低,对过程约束处理不好。数值预测-校正制导利用运动方程的数值积分对轨迹进行预测,预测精度较高,但计算量很大,不利于工程实现。随着计算机水平的提高,数值预测制导正受到越来越多的关注。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,针对现有技术不足,提供一种基于模糊控制器的可重复使用飞行器再入预测-校正制导方法。
为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:一种基于模糊控制器的可重复使用飞行器再入预测-校正制导方法,该方法为:一种基于模糊控制器的可重复使用飞行器再入预测-校正制导方法,该方法为:
1)飞行器再入开始时,根据状态偏差、气动系数偏差计算初始下降段的倾侧角大小|σini|,同时根据飞行器到目标点的视线角计算倾侧角的符号sign(σini),在σini的制导作用下,飞行器不断下降,直到满足初始下降段的结束条件
其中,δ为进入平衡滑翔状态的门限值,可设置为0.02,r为地心距,V为飞行器的速度,地心距对速度求导dr/dV=-Vsinθ/(D+gsinθ),θ为速度倾角,D为阻力加速度,g为重力加速度,(dr/dV)QEGC为平衡滑翔弹道在高度-速度剖面对应的斜率,通过对平衡滑翔条件求关于V的微分得到;
2)进入滑翔段后,根据当前状态和加速度计的测量结果,更新大气密度和气动系数误差模型,确保这些模型与实际相符;
3)以当前点为起始点进行轨迹预测,首先建立攻角和倾侧角剖面的模型,然后采用龙哥库塔数值积分方法,以能量为自变量,对再入动力学模型进行数值积分,当飞行器的能量达到截止条件时,结束积分,得到终端状态,并计算航程偏差ΔR,高度偏差Δh、以及横向位置偏差CR;
4)根据预测的终端航向角更新再入终端位置,即进入TAEM区域的入口,确保飞行器垂直进入TAEM区域,
其中,λT和φT为着陆场的经纬度,λF和φF为TAEM区域入口的经纬度,RTAEM为TAEM区域的半径,ψ为飞行方位角;
5)根据预测结果校正制导指令,采用两个模糊控制器进行校正,模糊控制器A的输入为剩余能量Eto-go、航程偏差ΔR,输出为倾侧角校正量Δσ和攻角校正量Δα,模糊控制器B的输入为横向位置偏差CR,输出为倾侧角翻转时机的变化量ΔE;
6)得到倾侧角校正量Δσ后,对Δσ进一步处理,从而完成对当前倾侧角的校正,
|σc|=|σc|pre+kσΔtsim
其中,Δtgud为制导周期,kσ为倾侧角变化的斜率,Δtsim为仿真积分步长,|σc|pre为上一制导周期的倾侧角,|σc|为当前的倾侧角;
7)计算经步骤6)校正后的倾侧角的约束边界,如果倾侧角的幅值超出边界,则取边界值
其中,为热流约束对倾侧角的限制,σq,max为动压约束对倾侧角的限制,σn,max为过载约束对倾侧角的限制,kmax设计为常值或者分段线性函数,针对不同的飞行器kmax的取值不同(比如取常值0.95),kmax起到修正倾侧角边界的作用;
8)在校正当前倾侧角时,同时对倾侧角剖面模型的节点进行调整,即改变轨迹预测的倾侧角剖面模型:
|σm|=|σm|pre+kmΔσ
其中,km为0~1的可调常数,|σm|为倾侧角模型的节点,|σm|pre为上一制导周期|σm|的取值;得到倾侧角翻转时机的校正量ΔE后,进行以下处理
Erev=Erev,pre+Sign·ΔE
其中,Erev为倾侧角翻转时的能量,Erev,pre为上一制导周期得到的Erev;当飞行器的能量降到Eh时,通过调整攻角消除高度偏差
αf=αf,pre+kh(hf-hF)
其中,αf为再入终端的攻角,αf,pre为上一制导周期的αf值,kh为反馈系数(比如-2×10-6),hF为要求的终端高度,为预测的终端高度。
所述步骤1)中,初始下降段倾侧角的|σini|计算方法为:
|σini|=|σini|0+aΔCl+aΔCd+bΔρ+cΔθ0+dΔV0
其中,ΔV0为初始速度偏差,Δθ0为初始速度倾角偏差,ΔCl、ΔCd分别为升力系数、阻力系数偏差,Δρ为大气密度偏差,常数a、b、c、d反映各误差项对初始下降段的影响,通过仿真分析进行设置。
飞行器到目标点的视线角计算倾侧角的符号sign(σini)的计算方法为
sign(σini)=-sign(ψ-ψLOS)
其中,ψLOS为飞行器到目标点的视线角。
轨迹预测时用到的控制量模型为
1)攻角模型为
其中,Ma为飞行马赫数,Maf为再入终端的马赫数,αf接近最大升阻比攻角,α0是一个可调节变量,为了减小热流,飞行器以大攻角再入大气层;
2)倾侧角模型为
其中,|σc|是当前时刻倾侧角的幅值,|σf|为终端的倾侧角幅值,根据终点的状态来初步确定,Em、|σm|为设计节点;
3)飞行器过程中,倾侧角翻转两次,第二次翻转应距离再入终点足够近(比如归一化能量为0.98),翻转时机通过校正算法实时调节,在第一次翻转前,仅采用权利要求1中步骤9)的方法对第一次翻转时机进行校正,第二次翻转时机保持不变,第一次翻转后,开始采用权利要求1中步骤9)的方法对第二次翻转时机进行校正。
倾侧角的约束边界为
其中,K位地球自转的影响项,M为飞行器的质量,Sr为飞行器的参考面积,kQ为热流模型参数,qmax、nmax分别为最大热流、动压、过载约束。
航程偏差和横向位置计算公式为
其中,λ0、φ0为再入初始点的经度、纬度,λf、φf为预测的再入终点的经度、纬度。横向位置偏差在P坐标系(见参考文献[1])中求解,为φF在P坐标系中的表示,为φf在P坐标系中的表示,RE为地球半径。
与现有技术相比,本发明所具有的有益效果为:本发明设计了一种基于模糊控制器的预测-校正制导算法,其优点在于:(1)改进了传统预测-校正方法的思路,每一次校正只需一次轨迹预测,大幅度地减小了计算量。(2)该方法采用模糊控制器对飞行器运动进行三维校正,提高了制导算法的鲁棒性和灵活性。
附图说明
图1升力式再入过程图;
图2为本发明方法流程图;
图3(a)飞行器航程偏差的隶属度函数图;图3(b)飞行器剩余能量的隶属度函数图;图3(c)飞行器倾侧角调整量的隶属度函数图;图3(d)飞行器攻角调整量的隶属度函数图;图3(e)飞行器横向偏差的隶属度函数图;图3(f)飞行器翻转时机调整量的隶属度函数图;
图4(a)飞行器再入高度变化图;图4(b)飞行器再入地面轨迹图;图4(c)飞行器再入攻角变化图;图4(d)飞行器再入倾侧角变化图;图4(e)飞行器再入热流变化图;图4(f)飞行器再入过载变化图;
图5飞行器再入落点分布图。
具体实施方式
假定某可重复使用飞行器从空间返回再入,飞行状态包含高度h、经度λ、纬度φ、速度V、速度倾角θ和航向角ψ,其再入过程的运动方程可表示为:
其中,L和D分别为飞船再入过程中的升力和阻力,计算公式为
方程(1)中,Cθ、Cψ为地球旋转引起的哥氏加速度项,为地球旋转引起的牵连加速度项
如图2所示,针对本实施例中的再入飞行器,本发明的具体实施步骤如下:
S1.初始下降段制导。根据初始状态偏差和气动系数偏差计算初始下降段的倾侧角大小
|σini|=|σini|0+aΔCL+aΔCD+bΔρ+cΔθ0+dΔV0 (3)
其中,|σini|0=3°,各项偏差量均被归一化,a、b、c、d分别取为12、10、12、10。同时根据飞行器到目标点的视线角计算倾侧角的符号sign(σini),在σini的制导作用下,飞行器不断下降,直到满足初始下降段的结束条件
S2.建立攻角和倾侧角的模型。
(S2-a)攻角模型为
其中,α0的初值为45°,αf的初值为15°。
(S2-b)倾侧角模型为
其中,E为归一化后的能量,Em=0.8,|σm|的初值为π/4。
(S2-c)倾侧角翻转模型。飞行器过程中,倾侧角翻转两次,第一次翻转时机的初值为Erev=0.6,第二次翻转时机的初值为Erev=0.96。
S3.轨迹预测。进入滑翔段后,根据当前状态和加速度计的测量结果,更新大气密度和气动系数误差模型,确保这些模型与实际相符。然后,以当前点为起始点进行轨迹预测,基于S2中的控制量模型,采用龙哥库塔数值积分法,以能量为自变量对动力学方程进行积分,直到能量减少到TAEM要求的能量,然后停止积分,得到终端状态,计算航程偏差ΔR,高度偏差Δh、以及横向位置偏差CR。
S4.根据预测的终端状态对飞行参数进行校正。
(S4-a)预测的终端航向角更新再入终端位置,即进入TAEM区域的入口,确保飞行器垂直进入TAEM区域。
其中,RTAEM为TAEM的半径,取为100km。
(S4-b)根据预测结果校正制导指令,校正算法采用两个模糊控制器实现,模糊控制器A的输入为能量Eto-go、航程偏差ΔR,输出为倾侧角校正量Δσ和攻角校正量Δα。模糊控制器B的输入为横向位置偏差CR,输出为倾侧角翻转能量的变化量ΔE。所有变量的隶属度函数见附录图3,模糊控制器的规则如表1。
表1(a)倾侧角调整量的模糊规则表
表1(b)攻角调整量的模糊规则表
表1(c)倾侧角翻转时机调整量的模糊规则表
(S4-b-1)得到倾侧角校正量Δσ后,为了使指令连续,对其进一步处理
其中,Δtgud根据轨迹预测时长确定,取为1.5s,Δtsim取为0.5s。
(S4-b-2)在校正当前倾侧角时,同时对倾侧角剖面模型的节点进行调整,增大飞行器的调节能力。
|σm|=|σm|pre+kmΔσ (9)
其中,km取为0.5,|σm|的最大值为85°。
(S4-b-3)计算倾侧角的约束边界,如果倾侧角的幅值超出边界,则取边界值
其中,kmax为线性分段函数,通过仿真分析确定。
(S4-b-4)得到攻角校正量Δα后,为了使指令连续,对其进一步处理
其中,α0∈[42°,50°]。
(S4-b-5)倾侧角翻转时机的确定。得到倾侧角翻转时机的校正量ΔE后,进行以下处理
第一次校正前,用上式校正第一次翻转时机,第二次翻转时机保持不变。第一次校正后,采用上式校正第二次翻转时机。
(S4-b-6)当飞行器的能量降到Eh时,通过调整攻角消除高度偏差
S5.将校正后的制导指令输送给高精度动力学方程,进行积分,一个制导周期完成。判断飞行器的能量是否达到TAEM接口的要求,若是,结束整个仿真过程,否则,转入S2,进入下一个制导周期。
为进一步说明本发明对可重复使用飞行器再入制导的作用,此处给出一个仿真算例。飞行器的质量为M=37362.9kg,特征面积为Sr=149.388m2,初始状态如下
h0=121.51km,λ0=-117.01°,φ0=-18.225°,
V0=7621.8m/s,θ0=-1.4379°,ψ0=-38.329°;
再入终端要求
Vf=926m/s,hf=30.48km;
着陆场位置
λT=-80.138°,φT=-28.61°;
热流、动压、过载约束为
qmax=14364Pa,nmax=2.5g0
仿真过程中,考虑的各种误差的类型、分布及大小如表1所示。
表2误差参数类型及分布
随机抽200组误差进行MonteCarlo数值打靶仿真。打靶仿真的统计结果如表3所示,从表中数据可知,高度和速度的制导精度较高。附图4和附图5给出了打靶仿真的结果。
表3 Monte-Carlo数值仿真打靶统计结果
参考文献:
[1]Y.Xie,L.H.Liu,J.Liu,G.J.Tang,et al.Rapid generation of entrytrajectories with waypoint and no-fly zone constraints[J].Acta Astronautica,2012,77:167-181.
Claims (4)
1.一种基于模糊控制器的升力式再入预测-校正制导方法,其特征在于,该方法为:
1)飞行器再入开始时,根据状态偏差、气动系数偏差计算初始下降段的倾侧角幅值|σini|,同时根据飞行器到目标点的视线角计算初始下降段倾侧角的符号sign(σini),在初始倾侧角σini的制导作用下,飞行器不断下降,直到满足初始下降段的结束条件
其中,δ为进入平衡滑翔状态的门限值,r为地心距,V为飞行器的速度,地心距对速度求导dr/dV=-V sinθ/(D+g sinθ),θ为速度倾角,D为阻力加速度,g为重力加速度,(dr/dV)QEGC为平衡滑翔弹道在高度-速度剖面对应的斜率,通过对平衡滑翔条件求关于V的微分得到;
2)进入滑翔段后,根据当前状态和加速度计的测量结果,更新大气密度和气动系数误差模型,确保这些模型与实际相符;
3)以当前点为起始点进行轨迹预测,首先建立攻角和倾侧角剖面的模型,然后采用龙哥库塔数值积分方法,以能量为自变量,对再入动力学模型进行数值积分,当飞行器的能量达到截止条件时,结束积分,得到终端状态,并计算航程偏差ΔR,高度偏差Δh、以及横向位置偏差CR;
4)根据预测的终端航向角更新再入终端位置,即进入TAEM区域的入口,确保飞行器垂直进入TAEM区域,即:
其中,λT和φT分别为着陆场的经度和纬度,λF和φF分别为TAEM区域入口的经度和纬度,RTAEM为TAEM区域的半径,ψ为飞行方位角;
5)根据预测结果校正制导指令,采用两个模糊控制器进行校正,模糊控制器A的输入为剩余能量Eto-go、航程偏差ΔR,输出为倾侧角校正量Δσ和攻角校正量Δα,模糊控制器B的输入为横向位置偏差CR,输出为倾侧角翻转时机的变化量ΔE;
6)得到倾侧角校正量Δσ后,对Δσ进一步处理,从而完成对当前倾侧角的校正:
|σc|=|σc|pre+kσΔtsim
其中,Δtgud为制导周期,kσ为倾侧角变化的斜率,Δtsim为仿真积分步长,|σc|pre为上一制导周期的倾侧角,|σc|为当前时刻倾侧角的幅值;
7)计算经步骤6)校正后的当前倾侧角的约束边界,如果倾侧角的幅值超出边界,则取边界值
其中,为热流约束对倾侧角的限制,σq,max为动压约束对倾侧角的限制,σn,max为过载约束对倾侧角的限制,kmax设计为常值或者分段线性函数;
8)在校正当前倾侧角时,同时对倾侧角剖面模型的节点进行调整,即改变轨迹预测的倾侧角剖面模型:
|σm|=|σm|pre+kmΔσ
其中,km为0~1的可调常数,|σm|为倾侧角模型的节点,|σm|pre为上一制导周期|σm|的取值;得到倾侧角翻转时机的变化量ΔE后,进行以下处理
Erev=Erev,pre+Sign·ΔE
其中,Erev为倾侧角翻转时的能量,Erev,pre为上一制导周期得到的Erev;σc为当前时刻的倾侧角,当飞行器的能量降到Eh时,通过调整攻角消除高度偏差
其中,αf为再入终端的攻角,αf,pre为上一制导周期的αf值,kh为反馈系数,hF为要求的终端高度,为预测的终端高度;Eh为飞行器在高度h时的能量。
2.根据权利要求1所述的基于模糊控制器的升力式再入预测-校正制导方法,其特征在于,所述步骤1)中,初始下降段倾侧角的|σini|计算方法为:
|σini|=|σini|0+aΔCL+aΔCD+bΔρ+cΔθ0+dΔV0
其中,|σini|0为不考虑误差的初始倾侧角幅值,ΔV0为初始速度偏差,Δθ0为初始速度倾角偏差,ΔCL、ΔCD分别为升力系数、阻力系数偏差,Δρ为大气密度偏差,常数a、b、c、d反映各误差项对初始下降段的影响,通过仿真分析进行设置。
3.根据权利要求1所述的基于模糊控制器的升力式再入预测-校正制导方法,其特征在于,飞行器到目标点的视线角计算初始下降段倾侧角的符号sign(σini)的计算方法为
sign(σini)=-sign(ψ-ψLOS)
其中,ψLOS为飞行器到目标点的视线角。
4.根据权利要求1所述的基于模糊控制器的升力式再入预测-校正制导方法,其特征在于,倾侧角的约束边界为
其中,CL和CD分别为升力系数和阻力系数,g0为地球引力常数,K为地球自转的影响项,M为飞行器的质量,Sr为飞行器的参考面积,kQ为热流模型参数,qmax、nmax分别为最大热流、动压、过载约束。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6202007B1 (en) * | 1999-02-19 | 2001-03-13 | John A. Spicer | Exact stability integration in network designs |
CN103863579A (zh) * | 2014-03-31 | 2014-06-18 | 北京控制工程研究所 | 一种深空探测返回过程的预测校正制导方法 |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6202007B1 (en) * | 1999-02-19 | 2001-03-13 | John A. Spicer | Exact stability integration in network designs |
CN103863579A (zh) * | 2014-03-31 | 2014-06-18 | 北京控制工程研究所 | 一种深空探测返回过程的预测校正制导方法 |
CN104035335A (zh) * | 2014-05-27 | 2014-09-10 | 北京航空航天大学 | 基于高精度纵、横程解析预测方法的平稳滑翔再入制导律 |
Non-Patent Citations (7)
Title |
---|
Constrained predictor-corrector entry guidance;Xue S, Lu P.;《Journal of Guidance, Control, and Dynamics》;20100731;第33卷(第4期);全文 * |
Predictor-corrector entry guidance for low-lifting vehicles;Lu P.;《Journal of Guidance, Control, and Dynamics》;20080731;第31卷(第4期);全文 * |
一种跳跃式返回再入的预测-校正制导方法;张洪波 等;《飞行器测控学报》;20140131;第33卷(第1期);全文 * |
基于模糊逻辑的预测再入制导方法;王俊波 等;《北京航空航天大学学报》;20110131;第37卷(第1期);全文 * |
基于预测校正法的高超声速飞行器再入制导;王青 等;《北京航空航天大学学报》;20131231;第39卷(第12期);全文 * |
探月飞船跳跃式再入组合制导方法;曾亮 等;《探月飞船跳跃式再入组合制导方法》;20141231;第36卷(第6期);全文 * |
高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导综述;黄长强 等;《宇航学报》;20140430;第35卷(第4期);全文 * |
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