CN107678284A - 高速飞行器的鲁棒补偿控制方法及高速飞行器 - Google Patents
高速飞行器的鲁棒补偿控制方法及高速飞行器 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107678284A CN107678284A CN201711096512.2A CN201711096512A CN107678284A CN 107678284 A CN107678284 A CN 107678284A CN 201711096512 A CN201711096512 A CN 201711096512A CN 107678284 A CN107678284 A CN 107678284A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mtd
- mrow
- msub
- mtr
- msubsup
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
- G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
- G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
- G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本发明提供了一种高速飞行器的鲁棒补偿控制方法及高速飞行器,涉高速飞行器控制技术领域,包括:获取检测的高速飞行器的飞行参数;将所述飞行参数输入至鲁棒控制器,所述鲁棒控制器包括:用于标称***的期望跟踪性能的最优控制器和用于抑制等效扰动对闭环控制***影响的鲁棒补偿器;将所述最优控制器和所述鲁棒补偿器导入到预设的高速飞行器纵向模型中,得到目标控制量;按照所述目标控制量控制高速飞行器。本发明提供的一种高速飞行器的鲁棒补偿控制方法及高速飞行器,利用实现标称***的期望跟踪性能的最优控制器和用于抑制等效扰动对闭环控制***影响的鲁棒补偿器对高速飞行器进行控制,可以提高高速飞行器的跟踪性能。
Description
技术领域
本发明涉及高速飞行器控制技术领域,尤其是涉及一种高速飞行器的鲁棒补偿控制方法及高速飞行器。
背景技术
高速飞行器是有效接近临近空间和实现即时全球打击的关键平台。由于高速飞行器动力学涉及控制模型的复杂性、参数不确定性、强耦合性、未建模性、非线性以及及外部大气扰动等多重因素,导致高速飞行器控制器的设计变得极为复杂。
近年来,国内外学者在设计高速飞行器鲁棒控制器方面做了很多研究,Parker等人基于近似反馈线性化的非线性几何控制技术,实现了高速飞行器高度和速度跟踪控制,Stengel等人设计了基于动态逆的非线性逆鲁棒控制器,但Parker和Stengel等人并未对飞行器对多重不确定性的抗干扰能力做进一步的理论讨论。Wilcox等人实现了飞行器模型在不确定状态的参数和输入矩阵下的指数跟踪控制模型,但是稳定性分析中没有充分考虑非线性、耦合、未建模动态等的影响。Sigthorsson和Lind等人设计了高速飞行器的线性变参数模型,设计了约束不同气动参数影响的鲁棒反馈控制器,分析了参数变化对飞行器动力学的影响,但是在未建模动态和外部干扰等多重不确定性下,闭环控制***的期望跟踪性能并不能得到充分保证。
综上所述,目前国内外学者设计的高速飞行器控制器并没有完全考虑到多重不确定性对飞行器的影响,导致现有的闭环控制***的期望跟踪性能得不到充分保证。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种高速飞行器的鲁棒补偿控制方法及高速飞行器,以缓解现有的高速飞行器控制器未考虑到多重不确定性对飞行器的影响,导致跟踪性能较差的技术问题。
第一方面,本发明实施例提供了一种高速飞行器的鲁棒补偿控制方法,包括:获取检测的高速飞行器的飞行参数;
将所述飞行参数输入至鲁棒控制器,所述鲁棒控制器包括:用于标称***的期望跟踪性能的最优控制器和用于抑制等效扰动对闭环控制***影响的鲁棒补偿器;
将所述最优控制器和所述鲁棒补偿器导入到预设的高速飞行器纵向模型中,得到目标控制量;
控制所述高速飞行器按照所述目标控制量飞行。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式,其中,所述飞行参数包括:当前飞行速度、当前飞行高度、航迹角、攻角、俯仰率、转动惯量、气动力系数、升力、推力、阻力和俯仰力矩。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式,其中,所述目标控制量包括:航迹角、攻角、俯仰率、横滚角速率,以及高度和速度的跟踪误差。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式,其中,所述高速飞行器纵向模型为:
yi=Ciei,i=V,h
其中,V为速度,h为高度,rV和rh分别为速度和高度的参考信号;
yV=V-rV和yh=h-rh为跟踪误差;
eV=[eVi]3×1,eV1=yV,eV2=β,β为油门设置;
eh=[ehi]4×1,eh1=yh;eh2=γ,γ为航迹角;eh3=α,α为攻角;eh4=p,p为俯仰率;
uV=βc,βc为发动机节流阀控制值;uh=δe,δe为舵偏角;
qV=[qVi]3×1和qh=[qhi]4×1为等效扰动;
其中,上标N为标称参数,CTβ0、CTβ2和CMe为气动力系数;ρ、S、分别为密度、参考面积和平均气动弦长;ζn、ωn分别为阻尼比和自然角频率;m为飞机质量;Iyy为转动惯量;T为推力;
ah1=V0,ah2=T0/mN/V0,V0为初始速度,T0为初始推力;
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式,其中,所述鲁棒控制器的控制律为:
其中,ui OP为最优控制器的控制输入;ui RC为鲁棒补偿器的控制输入。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式,其中,所述用于标称***的期望跟踪性能的最优控制器的控制律为:
其中,Pi为方程的正定解,Qi为对称正定矩阵。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式,其中,所述用于抑制等效扰动对闭环控制***影响的鲁棒补偿器的控制律为:
其中,Fi(s)(i=V,h)为鲁棒滤波器的函数;Gi(s)(i=V,h)为两个通道中的传递函数;
s是拉普拉斯算子;
AiH为赫尔维矩阵,AiH=Ai+BiKi(i=V,h)。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式,其中,所述鲁棒滤波器的函数表达式为:
其中,fi(i=V,h)为滤波参数。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第八种可能的实施方式,其中,所述两个通道中的传递函数的表达式为:
Gi(s)=Ci(sIi-AiH)-1Bi,i=V,h
其中,Ii为单位矩阵。
第二方面,本发明实施例还提供一种高速飞行器,包括存储器、处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法的步骤。
本发明实施例带来了以下有益效果:本发明实施例提供一种高速飞行器的鲁棒补偿控制方法及高速飞行器,利用实现标称***的期望跟踪性能的最优控制器和用于抑制等效扰动对闭环控制***影响的鲁棒补偿器对高速飞行器进行控制,可以提高高速飞行器的跟踪性能。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的高速飞行器的鲁棒补偿控制方法的流程图;
图2为本发明使用的美国NASA兰利研究中心开发的通用高速飞行器纵向模型;
图3为本发明实施例的高速飞行器的控制***结构图;
图4是本发明实施例情形1下最优控制器的速度和高度响应。
图5是本发明实施例情形1下鲁棒控制器的速度和高度响应;
图6是本发明实施例情形1下高速飞行器的飞行航迹角,攻角和横滚角速率的响应;
图7是本发明实施例情形1下鲁棒控制器的输入;
图8是本发明实施例情形2下鲁棒控制器速度和高度响应;
图9是本发明实施例情形2下高速飞行器的飞行航迹角、攻角和横滚角速率响应;
图10是本发明实施例情形2下鲁棒控制器的输入。
图标:
11-最优控制器;12-鲁棒补偿器。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例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。
目前,现有的高速飞行器控制器未考虑到多重不确定性对飞行器的影响,导致跟踪性能较差,基于此,本发明实施例提供的一种高速飞行器的鲁棒补偿控制方法及高速飞行器,可以利用实现标称***的期望跟踪性能的最优控制器和用于抑制等效扰动对闭环控制***影响的鲁棒补偿器对高速飞行器进行控制,可以提高高速飞行器的跟踪性能。
为便于对本实施例进行理解,首先对本发明实施例所公开的一种高速飞行器的鲁棒补偿控制方法进行详细介绍。
在高速飞行器的飞行过程中,由于飞行环境复杂,通常会受到各种干扰因素的影响。为了实现高速飞行器良好的跟踪性能,需要对高速飞行器进行控制。如图1所示,在本发明一个实例中,提供了一种高速飞行器的鲁棒补偿控制方法,包括以下几个步骤。
S101,获取检测的高速飞行器的飞行参数。
具体的,利用高速飞行器中的传感器***检测飞行参数。所述飞行参数包括:当前飞行速度、当前飞行高度、航迹角、攻角、俯仰率、转动惯量、气动力系数、升力、推力、阻力和俯仰力矩等参数。
S102,将所述飞行参数输入至鲁棒控制器,所述鲁棒控制器包括:用于标称***的期望跟踪性能的最优控制器和用于抑制等效扰动对闭环控制***影响的鲁棒补偿器。
S103,将所述最优控制器和所述鲁棒补偿器导入到预设的高速飞行器纵向模型中,得到目标控制量。
具体的,将所述最优控制器和所述鲁棒补偿器的控制律代入所述高速飞行器纵向模型的数学函数表达式中,计算得到目标控制量。其中,所述目标控制量包括:航迹角、攻角、俯仰率、横滚角速率,以及高度和速度的跟踪误差等控制量。
S104,控制所述高速飞行器按照所述目标控制量飞行。
本发明实施例提供一种高速飞行器的鲁棒补偿控制方法,利用实现标称***的期望跟踪性能的最优控制器和用于抑制等效扰动对闭环控制***影响的鲁棒补偿器对高速飞行器进行控制,可以提高高速飞行器的跟踪性能。
示例性的,本发明实施例的鲁棒控制器可以通过以下步骤实现:
1、选取选择NASA兰利研究中心开发的面向纵向控制模型,考虑向心加速度项的通用高速飞行器纵向模型,如图2所示。其高速飞行器纵向动力学模型为:
其中,V为速度;h为高度;γ为航迹角;α为攻角;p为俯仰率;m为飞机质量;μ为引力常数;Iyy为转动惯量;r=h+re,re为地球半径;di(i=V,h,γ,α,p)为外部大气扰动;L为升力;T为推力;D为阻力;Myy为俯仰力距。
升力L、推力T、阻力D、俯仰力距Myy满足以下方程:
其中,ρ,S,分别代表密度,参考面积和平均气动弦长;CL,CT,CD,CMα,CMδe,CMp分别代表升力系数,推力系数和阻力系数和攻角系数,偏航速率系数和俯仰速率系数,这些系数满足以下方程:
其中,β表示发动机节流阀开度,δe是舵偏角;CLα,CTβ0,CTβ1,CTβ2,CDα2,CDα,CD0,CMα2,CMα,Cα0,CMe,CMp2,CMp和Cp0表示气动力系数,Δi=(L,T1,T2,D,Mα,δe,Mp)表示未建模不确定性。
假设未建模的不确定性满足以下不等式:
其中,ξΔLα,ξΔLc,ξΔTβ,ξΔTc,ξΔDα2,ξΔDα1,ξΔMα2,ξΔMα1,ξΔDc,ξΔδeα,ξΔδec,ξΔMp2,ξΔMp1和ξΔMpc是正常数。
高速飞行器的发动机动力学可以用以下二阶***建模:
其中,βc是发动机节流阀控制值,dβ是外部扰动,ζn,ωn分别表示阻尼比和自然角频率。
选取速度V和高度h作为输出,分别用rV和rh表示它们的参考信号。定义跟踪误差为yV=V-rV和yh=h-rh。令eV1=yV,eV2=β,eV=[eVi]3×1,uV=βc,eh1=yh,eh2=γ,eh3=α,eh4=p,uh=δe,eh=[ehi]4×1
其中,上标N为标称参数,
ah1=V0,ah2=T0/mN/V0,V0为初始速度,T0为初始推力;
则在速度和高度通道上高速飞行器纵向模型可以改写为:
其中,qV=[qVi]3×1和qh=[qhi]4×1为等效扰动,具体包括:参数不确定性、非线性和耦合动力学、未建模不确定性和外部大气扰动等因素。以上建立了通用高速飞行器的纵向模型。
2、根据通用高速飞行器的纵向模型设计鲁棒控制器。如图3所示,鲁棒控制器包括:鲁棒补偿器12和最优控制器11。
控制输入由以下两部分组成:
其中,ui OP为最优控制器11的控制输入;ui RC为鲁棒补偿器12的控制输入。
首先,考虑下面的控制器性能代价函数:
对于标称***控制器的优化设计可以忽略qi(i=V,h),其中Qi是对称正定矩阵。通过求解下面的Riccati方程:
可以得到正定解Pi。最优控制器11的状态反馈增益可由给出。然后,可以得到标称***的最优控制器11的控制律如下所示:
此外,考虑了含有等效扰动的实际***。令AiH=Ai+BiKi(i=V,h)为赫尔维兹矩阵。代入相关公式可得:
令Gi(s)(i=V,h)表示两个通道中的传递函数,其函数表达式为
Gi(s)=Ci(sIi-AiH)-1Bi,i=V,h
其中,Ii为单位矩阵。
因此,公式(9)中的yi可写为:
构造鲁棒补偿器12的控制律如下:
其中,Fi(s)(i=V,h)为鲁棒滤波器,其表达式为如下:
如果鲁棒滤波参数fi(i=V,h)有足够大的值,可以观测到鲁棒滤波器具有足够宽的带宽。在这种情况下,Fi(s)(i=V,h)的增益分别近似为1,从而可以抑制等效干扰的影响。实际上,fi(i=V,h)并不需要足够大,fL存在一个下界,对于任意fi满足fi≥fL,等效干扰的影响可以被限制。
然而,因为qi(s)无法获得,公式(11)中的鲁棒补偿器输入是无法实现的。然后,用公式(8)代替公式(10),可以得到如下的鲁棒补偿器12的控制输入:
从控制器的设计过程可以看出,得到的控制器是线性时不变的。此外,虽然公式(1)中的飞行器模型是非线性和耦合的,但设计得到的控制器是解耦的,即速度和高度通道具有独立的控制器与自己的状态反馈。
3、鲁棒控制器鲁棒性能分析,证明控制***的跟踪误差将在有限时间内收敛到原点附近任意给定邻域内,并将设计的鲁棒最优控制律总结为定理并证明。
令xV=[xVi]3×1,xh=[xhi]4×1和
其中,xV1=eV1,
xh1=eh1,
然后用公式(8)代替公式(10)可得:
假定等效扰动具有以下有界范数:
由公式(2)-(5)设计的高速飞行器模型具有强大跟踪性能的的闭环控制***和公式(7),(8),(12)设计鲁棒最优控制律可以总结为以下定理。
定理:对于一个给定的初始状态x(0)和任意给定的常数ε,存在正常数TL和fL,对于任意fi≥fL(i=V,h)使所有状态都是有界的,且速度和高度的跟踪误差满足
4、仿真通用高速飞行器闭环控制***的跟踪性能,在参数不确定、非线性和耦合、未建模不确定性及外部大气扰动下,针对高速飞行器的两种情形下的飞行任务,对飞行器非线性模型进行仿真,验证鲁棒控制方法的优越性。
情形1:不考虑不确定性,高速飞行器速度从标称速度15060英尺/秒飞到15160英尺/秒,接着又减速至标称值,然后重复执行该任务。
本发明实施例情形1下最优控制器的速度和高度响应如图4所示。
本发明实施例情形1下鲁棒补偿器12的速度和高度响应如图5所示,高度参考信号和高度响应完全重合。
本发明实施例情形1下高速飞行器的飞行航迹角、攻角和横滚角速率的响应如图6所示。
本发明实施例情形1下鲁棒补偿器12和最优控制器11的油门设置输入,以及鲁棒补偿器12和最优控制器11的俯仰角输入如图7所示。
情形2:引入参数不确定性和外部扰动,飞行器从名义飞行高度110000英尺爬升到112000英尺然后又回落到110000英尺高,同时,飞行器速度也从15060英尺/秒提高到15160英尺/秒,然后减速至标称速度。
本发明实施例情形2下鲁棒控制器速度和高度响应如图8所示。其中,速度与速度的参考信号完全重合。
本发明实施例情形2下高速飞行器的飞行航迹角、攻角和横滚角速率响应如图9所示。
本发明实施例情形2下鲁棒控制器的油门设置输入和俯仰角输入如图10所示。
本发明实施例提供的一种高速飞行器的鲁棒补偿控制方法,具有以下优点:
(1)完整的考虑了高速飞行器模型所涉及的参数不确定性,非线性和耦合动力学,未建模不确定性及外部大气干扰等等效干扰对控制***的影响,设计的鲁棒控制器使鲁棒性和最优跟踪性能可以在不确定性因素影响下同时实现;
(2)理论分析和仿真共同证明了设计的控制方法的有效性。同时,鲁棒控制器成功实现了通用高速飞行器在两种典型的复杂飞行任务下速度通道和高度通道的良好跟踪性能;
(3)本发明成功解决了当前通用高速飞行器纵向模型在多种不确定性影响下的鲁棒最优控制问题。
在本发明的又一实施例中,还提供了一种高速飞行器,包括存储器、处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述高速飞行器的鲁棒补偿控制方法的步骤。
本发明实施例所提供的高速飞行器的鲁棒补偿控制方法、装置以及***的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,所述程序代码包括的指令可用于执行前面方法实施例中所述的方法,具体实现可参见方法实施例,在此不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***和装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
另外,在本发明实施例的描述中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;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。对于本领域的普通技术人员而言,可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本发明的描述中,需要说明的是,术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种高速飞行器的鲁棒补偿控制方法,其特征在于,包括:
获取检测的高速飞行器的飞行参数;
将所述飞行参数输入至鲁棒控制器,所述鲁棒控制器包括:用于标称***的期望跟踪性能的最优控制器和用于抑制等效扰动对闭环控制***影响的鲁棒补偿器;
将所述最优控制器和所述鲁棒补偿器导入到预设的高速飞行器纵向模型中,得到目标控制量;
控制所述高速飞行器按照所述目标控制量飞行。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述飞行参数包括:当前飞行速度、当前飞行高度、航迹角、攻角、俯仰率、转动惯量、气动力系数、升力、推力、阻力和俯仰力矩。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标控制量包括:航迹角、攻角、俯仰率、横滚角速率,以及高度和速度的跟踪误差。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述高速飞行器纵向模型为:
<mrow>
<msub>
<mover>
<mi>e</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
</mover>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>A</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<msub>
<mi>e</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>B</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<msub>
<mi>u</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>q</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>,</mo>
</mrow>
yi=Ciei,i=V,h
其中,V为速度,h为高度,rV和rh分别为速度和高度的参考信号;
yV=V-rV和yh=h-rh为跟踪误差;
eV1=yV,eV2=β,β为油门设置;
eh1=yh;eh2=γ,γ为航迹角;eh3=α,α为攻角;eh4=p,p为俯仰率;
uV=βc,βc为发动机节流阀控制值;uh=δe,δe为舵偏角;
qV=[qVi]3×1和qh=[qhi]4×1为等效扰动;
<mrow>
<msub>
<mi>A</mi>
<mi>V</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>V</mi>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
</mtd>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mn>1</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>V</mi>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msub>
</mtd>
<mtd>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>V</mi>
<mn>3</mn>
</mrow>
</msub>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>B</mi>
<mi>V</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>b</mi>
<mi>V</mi>
</msub>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>V</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msup>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mn>1</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mi>T</mi>
</msup>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>A</mi>
<mi>h</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>h</mi>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
</mtd>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>h</mi>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msub>
</mtd>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mn>1</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>B</mi>
<mi>h</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mi>b</mi>
<mi>h</mi>
</msub>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>C</mi>
<mi>h</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msup>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mn>1</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mn>0</mn>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mi>T</mi>
</msup>
</mrow>
其中,上标N为标称参数,CTβ0、CTβ2和CMe为气动力系数;ρ、S、分别为密度、参考面积和平均气动弦长;ζn、ωn分别为阻尼比和自然角频率;m为飞机质量;Iyy为转动惯量;T为推力;
<mrow>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>V</mi>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mn>0.5</mn>
<msup>
<mi>&rho;</mi>
<mi>N</mi>
</msup>
<msubsup>
<mi>V</mi>
<mn>0</mn>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<msup>
<mi>S</mi>
<mi>N</mi>
</msup>
<msubsup>
<mi>C</mi>
<mrow>
<mi>T</mi>
<mi>&beta;</mi>
</mrow>
<mi>N</mi>
</msubsup>
<mo>/</mo>
<msup>
<mi>m</mi>
<mi>N</mi>
</msup>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>V</mi>
<mn>2</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mo>-</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>&omega;</mi>
<mi>n</mi>
<mi>N</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>V</mi>
<mn>3</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mo>-</mo>
<mn>2</mn>
<msubsup>
<mi>&zeta;</mi>
<mi>n</mi>
<mi>N</mi>
</msubsup>
<msubsup>
<mi>&omega;</mi>
<mi>n</mi>
<mi>N</mi>
</msubsup>
<mo>;</mo>
</mrow>
ah1=V0,ah2=T0/mN/V0,V0为初始速度,T0为初始推力;
<mrow>
<msub>
<mi>b</mi>
<mi>V</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>&omega;</mi>
<mi>n</mi>
<mi>N</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>b</mi>
<mi>h</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mn>0.5</mn>
<msup>
<mi>&rho;</mi>
<mi>N</mi>
</msup>
<msubsup>
<mi>V</mi>
<mn>0</mn>
<mn>2</mn>
</msubsup>
<msup>
<mi>S</mi>
<mi>N</mi>
</msup>
<msup>
<mover>
<mi>c</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>N</mi>
</msup>
<msubsup>
<mi>C</mi>
<mrow>
<mi>M</mi>
<mi>e</mi>
</mrow>
<mi>N</mi>
</msubsup>
<mo>/</mo>
<msubsup>
<mi>I</mi>
<mrow>
<mi>y</mi>
<mi>y</mi>
</mrow>
<mi>N</mi>
</msubsup>
<mo>.</mo>
</mrow>
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述鲁棒控制器的控制律为:
<mrow>
<msub>
<mi>u</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msubsup>
<mi>u</mi>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mi>O</mi>
<mi>P</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mo>+</mo>
<msubsup>
<mi>u</mi>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mi>R</mi>
<mi>C</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mi>V</mi>
<mo>,</mo>
<mi>h</mi>
</mrow>
其中,ui OP为最优控制器的控制输入;ui RC为鲁棒补偿器的控制输入。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述用于标称***的期望跟踪性能的最优控制器的控制律为:
<mrow>
<msubsup>
<mi>u</mi>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mi>O</mi>
<mi>P</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>K</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<msub>
<mi>e</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mi>V</mi>
<mo>,</mo>
<mi>h</mi>
</mrow>
其中,Pi为方程的正定解,Qi为对称正定矩阵。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述用于抑制等效扰动对闭环控制***影响的鲁棒补偿器的控制律为:
<mrow>
<msubsup>
<mi>u</mi>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mi>R</mi>
<mi>C</mi>
</mrow>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mo>-</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>F</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>)</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
<msub>
<mi>F</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<msubsup>
<mi>G</mi>
<mi>i</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msubsup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<msub>
<mi>y</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mi>V</mi>
<mo>,</mo>
<mi>h</mi>
</mrow>
其中,Fi(s)(i=V,h)为鲁棒滤波器的函数;Gi(s)(i=V,h)为两个通道中的传递函数;
s是拉普拉斯算子;
AiH为赫尔维矩阵,AiH=Ai+BiKi(i=V,h)。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述鲁棒滤波器的函数表达式为:
<mrow>
<msub>
<mi>F</mi>
<mi>V</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msubsup>
<mi>f</mi>
<mi>V</mi>
<mn>3</mn>
</msubsup>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>f</mi>
<mi>V</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>3</mn>
</msup>
</mfrac>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>F</mi>
<mi>h</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msubsup>
<mi>f</mi>
<mi>h</mi>
<mn>4</mn>
</msubsup>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>s</mi>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>f</mi>
<mi>h</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>4</mn>
</msup>
</mfrac>
</mrow>
其中,fi(i=V,h)为滤波参数。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述两个通道中的传递函数的表达式为:
Gi(s)=Ci(sIi-AiH)-1Bi,i=V,h
其中,Ii为单位矩阵。
10.一种高速飞行器,包括存储器、处理器,所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述权利要求1至9任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711096512.2A CN107678284A (zh) | 2017-11-09 | 2017-11-09 | 高速飞行器的鲁棒补偿控制方法及高速飞行器 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201711096512.2A CN107678284A (zh) | 2017-11-09 | 2017-11-09 | 高速飞行器的鲁棒补偿控制方法及高速飞行器 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107678284A true CN107678284A (zh) | 2018-02-09 |
Family
ID=61146120
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711096512.2A Pending CN107678284A (zh) | 2017-11-09 | 2017-11-09 | 高速飞行器的鲁棒补偿控制方法及高速飞行器 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107678284A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108427289A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-08-21 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于非线性函数的高超声速飞行器跟踪控制方法 |
CN116736740A (zh) * | 2023-08-09 | 2023-09-12 | 东方空间技术(山东)有限公司 | 一种用于多飞行器的仿真***及方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5572420A (en) * | 1995-04-03 | 1996-11-05 | Honeywell Inc. | Method of optimal controller design for multivariable predictive control utilizing range control |
CN103838145A (zh) * | 2014-01-17 | 2014-06-04 | 南京航空航天大学 | 基于级联观测器的垂直起降飞机鲁棒容错控制***及方法 |
CN105182743A (zh) * | 2015-07-23 | 2015-12-23 | 北京航空航天大学 | 一种基于鲁棒h无穷的变增益解耦控制方法 |
CN106292297A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-01-04 | 成都市优艾维机器人科技有限公司 | 基于pid控制器和l1自适应控制器的姿态控制方法 |
CN106444826A (zh) * | 2016-09-07 | 2017-02-22 | 广西师范大学 | 四旋翼无人飞行器的飞行控制方法 |
CN107512305A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-12-26 | 南京汽车集团有限公司 | 线控转向***及其稳定性控制方法 |
-
2017
- 2017-11-09 CN CN201711096512.2A patent/CN107678284A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5572420A (en) * | 1995-04-03 | 1996-11-05 | Honeywell Inc. | Method of optimal controller design for multivariable predictive control utilizing range control |
CN103838145A (zh) * | 2014-01-17 | 2014-06-04 | 南京航空航天大学 | 基于级联观测器的垂直起降飞机鲁棒容错控制***及方法 |
CN105182743A (zh) * | 2015-07-23 | 2015-12-23 | 北京航空航天大学 | 一种基于鲁棒h无穷的变增益解耦控制方法 |
CN106444826A (zh) * | 2016-09-07 | 2017-02-22 | 广西师范大学 | 四旋翼无人飞行器的飞行控制方法 |
CN106292297A (zh) * | 2016-10-26 | 2017-01-04 | 成都市优艾维机器人科技有限公司 | 基于pid控制器和l1自适应控制器的姿态控制方法 |
CN107512305A (zh) * | 2017-08-08 | 2017-12-26 | 南京汽车集团有限公司 | 线控转向***及其稳定性控制方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
YU LINGYI等: "Robust Velocity and Height Control for Uncertain Hypersonic Vehicles", 《2015 27TH CHINESE CONTROL AND DECISION CONFERENCE》 * |
李昭莹,等: "高超声速飞行器非线性鲁棒控制律设计", 《控制理论与应用》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108427289A (zh) * | 2018-04-27 | 2018-08-21 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于非线性函数的高超声速飞行器跟踪控制方法 |
CN108427289B (zh) * | 2018-04-27 | 2021-06-29 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于非线性函数的高超声速飞行器跟踪控制方法 |
CN116736740A (zh) * | 2023-08-09 | 2023-09-12 | 东方空间技术(山东)有限公司 | 一种用于多飞行器的仿真***及方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Livne | Aircraft active flutter suppression: State of the art and technology maturation needs | |
Labbadi et al. | Robust integral terminal sliding mode control for quadrotor UAV with external disturbances | |
Yan et al. | Extended state observer‐based sliding mode fault‐tolerant control for unmanned autonomous helicopter with wind gusts | |
Tripathi et al. | Finite‐time super twisting sliding mode controller based on higher‐order sliding mode observer for real‐time trajectory tracking of a quadrotor | |
Zeghlache et al. | Fault tolerant control based on interval type-2 fuzzy sliding mode controller for coaxial trirotor aircraft | |
CN107908114B (zh) | 飞行器鲁棒非线性控制方法及鲁棒控制器*** | |
CN105785762A (zh) | 一种基于自适应反步滑模的两轴惯性稳定平台高精度控制方法 | |
Wang et al. | Nonlinear aeroelastic control of very flexible aircraft using model updating | |
Huang et al. | Wind-tunnel tests for active flutter control and closed-loop flutter identification | |
Pfeifle et al. | Cascaded incremental nonlinear dynamic inversion for three-dimensional spline-tracking with wind compensation | |
Takarics et al. | Active flutter mitigation testing on the FLEXOP demonstrator aircraft | |
Taamallah et al. | Trajectory planning and trajectory tracking for a small-scale helicopter in autorotation | |
Bierling | Comparative analysis of adaptive control techniques for improved robust performance | |
Jeong et al. | Control System Design for a Ducted‐Fan Unmanned Aerial Vehicle Using Linear Quadratic Tracker | |
CN107678284A (zh) | 高速飞行器的鲁棒补偿控制方法及高速飞行器 | |
CN107450313A (zh) | 基于自适应控制的无人机自动驾驶仪控制*** | |
Luo et al. | Adaptive neural control of hypersonic vehicles with actuator constraints | |
CN115079574A (zh) | 一种挠性高超声速飞行器分布式故障补偿方法 | |
Liu et al. | Robust controller design for uncertain delayed systems and its applications to hypersonic vehicles | |
Sandino et al. | On the applicability of linear control techniques for autonomous landing of helicopters on the deck of a ship | |
CN117826617A (zh) | 基于智能网络模型的飞行器预设性能滑模控制方法及装置 | |
Aschauer et al. | Co-simulation of matlab and flightgear for identification and control of aircraft | |
Ming et al. | Velocity Control Based on Active Disturbance Rejection for Air‐Breathing Supersonic Vehicles | |
CN107943097A (zh) | 飞行器的控制方法、装置和飞行器 | |
Ozcan et al. | Nonlinear sliding sector design for multi‐input systems with application to helicopter control |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180209 |