CN107450323B - 高超声速飞行器再入段神经网络复合学习控制方法 - Google Patents

高超声速飞行器再入段神经网络复合学习控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种高超声速飞行器再入段神经网络复合学习控制方法，用于解决现有高超声速飞行器再入段姿态控制方法精度差的技术问题。技术方案是首先将高超声速飞行器再入段动力学描述为面向控制的姿态模型，再利用神经网络对***不确定函数进行学习设计控制器，最后采用在线数据构造预测建模误差，并利用跟踪误差和预测误差形成复合误差进行神经网络权重更新，提升闭环控制过程神经网络学习性能改善跟踪性能。由于利用神经网络进行学习可提升***的自适应能力，提高了控制精度；由于利用在线数据构造预测误差评价神经网络学习性能并结合***跟踪误差，进行神经网络权重向量复合更新，提高闭环控制过程中神经网络学习准确性，提高了***跟踪精度。

Description

高超声速飞行器再入段神经网络复合学习控制方法
技术领域
本发明涉及一种高超声速飞行器再入段姿态控制方法，特别涉及一种高超声速飞行器再入段神经网络复合学习控制方法。
背景技术
高超声速飞行器由于其高速飞行能力，使得在紧急情况下实现“全球到达、全球作战”成为可能，因此受到国内外的广泛关注；NASA X-43A试飞成功证实了这项技术的可行性。高超声速飞行器再入过程中，攻角和倾侧角的变化范围大，***存在强非线性；同时，气动系数、反推力器的控制效能都严重的依赖于飞行姿态，这使得***中的参数和状态都存在着严重的非线性耦合。高超声速飞行器再入段的特性给控制设计带来了巨大的挑战，控制***就必须具有强自适应学习能力。
由于再入段强非线性、快时变性以及强不确定性等特性，飞行器姿态控制非常复杂。常用的处理方案是采用鲁棒自适应设计。一种方案是将***的非线性写为线性参数化形式，进而进行自适应设计，该过程需要对***的结构具有清晰认知以获得参数化表达；另外一种方案是将考虑非线性函数的上下界，利用该信息设计鲁棒项以保证***稳定，例如《Adaptive Dynamic Sliding Mode Control for Near Space Vehicles Under ActuatorFaults》(Jing Zhao,Bin Jiang,Peng Shi,Hongtao Liu，《Circuits Systems&SignalProcessing》，2013年，第32卷，页码：2281–2296)一文针对近空间飞行器研究了滑模控制器。由于设计过程中利用***未知上界信息进行滑模设计，因此所得到的控制器具有很强的保守性，不利于高精度的高超声速飞行器再入段姿态控制。
发明内容
为了克服现有高超声速飞行器再入段姿态控制方法精度差的不足，本发明提供一种高超声速飞行器再入段神经网络复合学习控制方法。该方法首先将高超声速飞行器再入段动力学描述为面向控制的姿态模型，再利用神经网络对***不确定函数进行学习设计控制器，最后采用在线数据构造预测建模误差，并利用跟踪误差和预测误差形成复合误差进行神经网络权重更新，提升闭环控制过程神经网络学习性能改善跟踪性能。由于利用神经网络进行学习可提升***的自适应能力，降低鲁棒控制方法带来的保守性，提高了控制精度；由于利用在线数据构造预测误差评价神经网络学习性能并结合***跟踪误差，进行神经网络权重向量复合更新，提高闭环控制过程中神经网络学习准确性与快速性，提高了***的跟踪精度。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案：一种高超声速飞行器再入段神经网络复合学习控制方法，其特点是包括以下步骤：
(a)建立高超声速飞行器再入段动力学模型：
该动力学模型包含状态变量X＝[v，ω]T和控制输入U＝Mc，其中v＝[α β σ]T为姿态角向量，α、β、σ分别表示攻角、侧滑角和倾斜角；ω＝[p q r]T为姿态角速率向量，p、q、r分别表示滚动、俯仰和偏航角速率；Mc＝[Mx My Mz]T表示***的控制力矩；I表示惯量矩阵；
(b)定义X＝[x1 x2]T，x1＝v，x2＝ω。则姿态控制模型可表示为：
其中g1(x1)＝R(·)，f2(x2)＝-I-1ΩIω，g2(x2)＝I-1。
(c)定义姿态角跟踪误差e1＝x1-yd；其中yd＝[αd βd σd]T为制导***生成的制导指令。设计虚拟控制量为：
其中k1∈R3×3为控制增益矩阵，进一步可计算其中 分别为制导指令的一阶导数和二阶导数。
定义姿态角速率误差设计控制信号Mc为：
其中为最优神经网络权重向量的估计值，θ2(x2)为径向基函数向量；k2∈R3×3为控制增益矩阵，
(d)定义其中τd>0为积分区间。
构造预测误差为神经网络复合学习自适应律设计为：
其中λ2∈R3×3为学习率矩阵，kω2∈R3×3为权重因子矩阵，
(e)根据得到的控制输入Mc，返回到高超声速飞行器再入段的动力学模型(1)、(2)，对姿态角进行跟踪控制。
本发明的有益效果是：该方法首先将高超声速飞行器再入段动力学描述为面向控制的姿态模型，再利用神经网络对***不确定函数进行学习设计控制器，最后采用在线数据构造预测建模误差，并利用跟踪误差和预测误差形成复合误差进行神经网络权重更新，提升闭环控制过程神经网络学习性能改善跟踪性能。由于利用神经网络进行学习可提升***的自适应能力，降低鲁棒控制方法带来的保守性，提高了控制精度；由于利用在线数据构造预测误差评价神经网络学习性能并结合***跟踪误差，进行神经网络权重向量复合更新，提高闭环控制过程中神经网络学习准确性与快速性，提高了***的跟踪精度。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细说明。
附图说明
图1是本发明高超声速飞行器再入段神经网络复合学习控制方法的流程图。
具体实施方式
参照图1。本发明高超声速飞行器再入段神经网络复合学习控制方法具体步骤如下：
(a)建立高超声速飞行器再入段动力学模型：
该动力学模型包含状态变量X＝[v，ω]T和控制输入U＝Mc，其中v＝[α β σ]T为姿态角向量，α、β、σ分别表示攻角、侧滑角和倾斜角；ω＝[p q r]T为姿态角速率向量，p、q、r分别表示滚动、俯仰和偏航角速率；Mc＝[Mx My Mz]T表示***的控制力矩；
(b)定义X＝[x1 x2]T，x1＝v，x2＝ω。则姿态控制模型可表示为：
其中g1(x1)＝R(·)，f2(x2)＝-I-1ΩIω，g2(x2)＝I-1。
(c)定义姿态角跟踪误差e1＝x1-yd；其中yd＝[αd βd σd]T为制导***生成的制导指令；设计虚拟控制量为：
其中进一步可计算其中分别为制导指令的一阶导数和二阶导数。
定义姿态角速率误差设计控制信号Mc为：
其中为最优神经网络权重的估计值，θ2(x2)为RBF基函数向量；
(d)定义其中τd＝0.05s。
构造预测误差为设计神经网络复合学习自适应律为：
其中
(e)根据得到的控制输入Mc，返回到高超声速飞行器再入段的动力学模型(1)、(2)，对姿态角进行跟踪控制。
本发明未详细说明部分属于领域技术人员公知常识。

Claims (1)

1.一种高超声速飞行器再入段神经网络复合学习控制方法，其特征在于包括以下步骤：
(a)建立高超声速飞行器再入段动力学模型：
该动力学模型包含状态变量X＝[v，ω]T和控制输入U＝Mc，其中v＝[α β σ]T为姿态角向量，α、β、σ分别表示攻角、侧滑角和倾斜角；ω＝[p q r]T为姿态角速率向量，p、q、r分别表示滚动、俯仰和偏航角速率；Mc＝[Mx My Mz]T表示***的控制力矩；I表示惯量矩阵；
(b)定义X＝[x1 x2]T，x1＝v，x2＝ω；则姿态控制模型可表示为：
其中g1(x1)＝R(·)，f2(x2)＝-I-1ΩIω，g2(x2)＝I-1；
(c)定义姿态角跟踪误差e1＝x1-yd；其中yd＝[αd βd σd]T为制导***生成的制导指令；设计虚拟控制量为：
其中k1∈R3×3为控制增益矩阵，进一步可计算其中 分别为制导指令的一阶导数和二阶导数；
定义姿态角速率误差设计控制信号Mc为：
其中为最优神经网络权重向量的估计值，θ2(x2)为径向基函数向量；k2∈R3×3为控制增益矩阵，
(d)定义其中τd>0为积分区间；
构造预测误差为神经网络复合学习自适应律设计为：
其中λ2∈R3×3为学习率矩阵，kω2∈R3×3为权重因子矩阵，
(e)根据得到的控制输入Mc，返回到高超声速飞行器再入段的动力学模型(1)、(2)，对姿态角进行跟踪控制。
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