CN111665857A - 基于复合智能学习的变体飞行器控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于复合智能学***行估计模型对神经网络逼近性能进行评价,进一步基于评价信息建立预测误差,并结合跟踪误差设计自适应权重更新律。所提出的复合学习策略能有效提高未知动力学的估计精度,保证***的控制性能。
Description
技术领域
本发明涉及一种飞行器控制方法,特别是涉及一种基于复合智能学习的变体飞行器控制方法,属于飞行器控制领域。
背景技术
变体飞行器可以通过改变自身气动外形来适应不同的飞行环境、剖面和任务,确保整个飞行过程的最优性能,故变体飞行器具有更大的飞行包线和更好的环境适应能力,但强不确定性和复杂多变的气动特点给变体飞行器控制带来了巨大挑战。《AdaptiveNeural Control Based on High Order Integral Chained Differentiator forMorphing Aircraft》(Zhonghua Wu,Jingchao Lu,Jahanzeb Rajput,Jingping Shi,andWen Ma,《Mathematical Problems in Engineering》,2015,Article ID 787931)一文针对变体飞行器纵向通道模型设计了自适应控制策略,该方法基于模型变换将姿态子***转换为输出反馈形式,利用神经网络逼近集总不确定,保证了闭环***的稳定性。该设计仅基于跟踪误差设计神经网络权重更新律,无法对未知动力学进行有效逼近,进而不能实现***的精确跟踪。
发明内容
要解决的技术问题
针对变体飞行器动力学存在的模型不确定问题,本发明设计了一种基于复合智能学习的变体飞行器控制方法。
技术方案
一种基于复合智能学习的变体飞行器控制方法,其特征在于步骤如下:
步骤1:考虑变后掠翼飞行器纵向动力学模型
其中,FIx、FIkz、FIz和MIy表示变形过程引起的惯性力矩,其表达式为
该动力学模型包含五个状态变量X=[V,h,γ,α,q]T和两个控制输入U=[δe,T]T,其中V表示速度,h表示高度,γ表示航迹角,α表示攻角,q表示俯仰角速度,δe表示舵偏角,T表示推力;D、L和MA分别表示阻力、升力和俯仰转动力矩;m、Iy和g分别表示质量、俯仰轴的转动惯量和重力引起的加速度;θ=α+γ表示俯仰角,Sx表示静力矩,zT表示推力矩臂长;
步骤2:将变体飞行器动力学模型解耦得到速度子***(1)和高度子***(2)-(5);
速度子***(1)写为
式中,fv表示由式(1)得到的未知非线性函数,gv表示由式(1)得到的已知函数;
定义x1=γ,x2=θ和x3=q,姿态子***(3)-(5)变换为
步骤3:针对速度子***,定义速度跟踪误差为ev=V-Vd,设计控制器T为
定义建模误差为
式中,βv>0为设计参数;
其中γv>0,γzv>0和δv>0为设计参数;
步骤4:第1步:定义航迹角跟踪误差为
e1=x1-γd (14)
设计俯仰角虚拟控制量为
设计一阶滤波器为
定义建模误差为
式中,β1>0为设计参数;
第2步:定义俯仰角跟踪误差为
设计俯仰角速度虚拟控制量为
式中,k2>0为设计参数;
设计一阶滤波器为
第3步:定义俯仰角速度跟踪误差为
设计控制器δe为
定义建模误差为
式中,β3>0为设计参数;
步骤5:根据得到的舵偏角δe和推力T,返回到变体飞行器动力学模型(1)-(5),对速度和高度进行跟踪控制。
步骤2中所述的kh=0.5,kI=0.05。
有益效果
本发明提出的一种基于复合智能学***行估计模型对神经网络逼近性能进行评价,进一步基于评价信息建立预测误差,并结合跟踪误差设计自适应权重更新律。所提出的复合学习策略能有效提高未知动力学的估计精度,保证***的控制性能。
与现有技术相比有益效果为:
(1)本发明考虑变体飞行器在变体过程中***动力学模型不确定的问题,采用复合神经网络对未知非线性函数进行自适应估计。
(2)本发明建立平行估计模型对神经网络逼近性能进行评价,进一步基于评价信息建立预测误差,并结合跟踪误差给出复合权重更新律。
(3)本发明基于估计信息设计自适应控制律,能有效提高模型不确定性的估计精度,进一步提升***速度和高度指令的跟踪性能。
附图说明
图1是本发明基于复合智能学习的变体飞行器控制方法的流程图。
具体实施方式
现结合实施例、附图对本发明作进一步描述:
参照图1,本发明基于复合智能学习的变体飞行器控制方法应用于变后掠翼飞行器,通过以下步骤实现:
(a)考虑变后掠翼飞行器纵向动力学模型
其中,FIx、FIkz、FIz和MIy表示变形过程引起的惯性力矩,其表达式为
该动力学模型包含五个状态变量X=[V,h,γ,α,q]T和两个控制输入U=[δe,T]T,其中V表示速度,h表示高度,γ表示航迹角,α表示攻角,q表示俯仰角速度,δe表示舵偏角,T表示推力;D、L和MA分别表示阻力、升力和俯仰转动力矩;m、Iy和g分别表示质量、俯仰轴的转动惯量和重力引起的加速度;θ=α+γ表示俯仰角,Sx表示静力矩,zT表示推力矩臂长。力、力矩及各系数关于变形量后掠角ζ的表达式为:
L=CL(ζ)QSω(ζ),D=CD(ζ)QSω(ζ),MA=Cm(ζ)QSω(ζ)cA(ζ)
Sω(ζ)=-0.8271+1.6040ζ,Sx≈2m1r1x+m3r3x,m1=5,m3=15
r3x=0.1458,r1x=-0.0324ζ2sin(ζ)+0.0561ζsin(ζ)+1.4983sin(ζ)
cA(ζ)=0.2054ζ2-0.2520ζ+0.4874
CL0(ζ)=0.0042ζ3-0.1374ζ2-0.0516ζ+0.2291
CLα(ζ)=-1.1264ζ3-0.4351ζ2+0.3816ζ+4.592
CD0(ζ)=-0.0024ζ3+0.0045ζ2+0.0022ζ+0.0210
CDα(ζ)=-0.0310ζ2-0.0458ζ+0.1090
Cm0(ζ)=0.4239ζ2-0.4462ζ-0.0365
Cmα(ζ)=9.6542ζ3-6.5395ζ2-6.1887ζ-1.5909
Cmq(ζ)=41.4537ζ3-50.4868ζ2-9.7741ζ-10.673
其中,Q表示动压,ρh表示空气密度,Sω(ζ)表示气动参考面积,cA(ζ)表示平均气动弦长。
(b)将变体飞行器动力学模型解耦得到速度子***(1)和高度子***(2)-(5)。
速度子***(1)写为
式中,fv表示由式(1)得到的未知非线性函数,gv表示由式(1)得到的已知函数。
定义x1=γ,x2=θ和x3=q,姿态子***(3)-(5)变换为
(c)针对速度子***,定义速度跟踪误差为ev=V-Vd,设计控制器T为
定义建模误差为
式中,βv=2为设计参数。
其中γv=5,γzv=2和δv=0.01为设计参数。
(d)第1步:定义航迹角跟踪误差为
e1=x1-γd (14)
设计俯仰角虚拟控制量为
设计一阶滤波器为
定义建模误差为
式中,β1=5。
第2步:定义俯仰角跟踪误差为
设计俯仰角速度虚拟控制量为
式中,k2=2。
设计一阶滤波器为
第3步:定义俯仰角速度跟踪误差为
设计控制器δe为
定义建模误差为
式中,β3=5。
(e)根据得到的舵偏角δe和推力T,返回到飞行器的动力学模型(1)-(5),对高度和速度进行跟踪控制。
Claims (2)
1.一种基于复合智能学习的变体飞行器控制方法,其特征在于步骤如下:
步骤1:考虑变后掠翼飞行器纵向动力学模型
其中,FIx、FIkz、FIz和MIy表示变形过程引起的惯性力矩,其表达式为
该动力学模型包含五个状态变量X=[V,h,γ,α,q]T和两个控制输入U=[δe,T]T,其中V表示速度,h表示高度,γ表示航迹角,α表示攻角,q表示俯仰角速度,δe表示舵偏角,T表示推力;D、L和MA分别表示阻力、升力和俯仰转动力矩;m、Iy和g分别表示质量、俯仰轴的转动惯量和重力引起的加速度;θ=α+γ表示俯仰角,Sx表示静力矩,zT表示推力矩臂长;
步骤2:将变体飞行器动力学模型解耦得到速度子***(1)和高度子***(2)-(5);
速度子***(1)写为
式中,fv表示由式(1)得到的未知非线性函数,gv表示由式(1)得到的已知函数;
定义x1=γ,x2=θ和x3=q,姿态子***(3)-(5)变换为
步骤3:针对速度子***,定义速度跟踪误差为ev=V-Vd,设计控制器T为
定义建模误差为
式中,βv>0为设计参数;
其中γv>0,γzv>0和δv>0为设计参数;
步骤4:第1步:定义航迹角跟踪误差为
e1=x1-γd (14)
设计俯仰角虚拟控制量为
设计一阶滤波器为
定义建模误差为
式中,β1>0为设计参数;
第2步:定义俯仰角跟踪误差为
设计俯仰角速度虚拟控制量为
式中,k2>0为设计参数;
设计一阶滤波器为
第3步:定义俯仰角速度跟踪误差为
设计控制器δe为
定义建模误差为
式中,β3>0为设计参数;
步骤5:根据得到的舵偏角δe和推力T,返回到变体飞行器动力学模型(1)-(5),对速度和高度进行跟踪控制。
2.根据权利要求1所述的一种基于复合智能学习的变体飞行器控制方法,其特征在于步骤2中所述的kh=0.5,kI=0.05。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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