朱飛翔，高 永，宋漢強

（1.海軍航空大學，山東煙臺264001；2.海軍裝備研究院，上海200436）

基于Stateflow的無人機多模態(tài)控制轉換邏輯設計

朱飛翔1，高 永1，宋漢強2

（1.海軍航空大學，山東煙臺264001；2.海軍裝備研究院，上海200436）

針對基于Simulink建立的無人機飛行管理系統(tǒng)存在邏輯復雜、全飛行狀態(tài)航跡仿真建模繁瑣等缺點，文章利用有限狀態(tài)機建立無人機全狀態(tài)、多種導航控制模態(tài)下的控制和邏輯切換流程，并結合飛行管理系統(tǒng)、飛行控制系統(tǒng)和無人機運動學模型建立無人機全狀態(tài)仿真系統(tǒng)，通過仿真對飛行工作模式的切換效果進行了驗證。

有限狀態(tài)機；無人機；全飛行狀態(tài)；控制邏輯切換

無人機的導航飛行控制分為自主導航控制、指令導航控制、遠程遙控3種主要的控制模式，要想進行復雜的航跡（包含有限航段和飛行狀態(tài)）仿真，實現(xiàn)不同控制模式的切換和全飛行過程的仿真，就必須使用飛行管理器。無人機的飛行仿真通常在Matlab/Simulink下進行，但用Simulink搭建無人機全飛行狀態(tài)下，包括航跡轉換、指令輸入、控制模態(tài)切換等的飛行管理系統(tǒng)（FMS），較為繁瑣和不便。比如，在自主導航飛行模式下，無人機需要完成起飛、爬升、巡航、下滑、進近和著陸6個典型飛行階段的飛行，每個飛行階段，又在橫向和縱向對應不同的導航控制和姿態(tài)控制模式，各個模式之間存在兼容性問題，且多模式下容易混淆，飛行模式之間的切換邏輯也較復雜，這些問題直接導致無人機仿真系統(tǒng)的可靠運行[1-8]。

Stateflow是Matlab軟件中一種圖形化的設計開發(fā)工具，是有限狀態(tài)機的圖形實現(xiàn)工具，主要用于Matlab/Simulink中控制和檢測邏輯關系的表示和切換，使用這種圖形化的工具可實現(xiàn)各個狀態(tài)之間的轉換，解決復雜的邏輯問題。Stateflow工具箱圖形化和驅動的特點，有助于無人機飛行系統(tǒng)設計初期的調試和仿真實驗，減少設計錯誤，簡化邏輯流程，對無人機飛行控制的設計開發(fā)有非常重要的意義[9-15]。

1 無人機導航控制模式的邏輯切換

無人機飛行的導航控制模式有自主導航控制、指令導航控制、人工導航遙控3種。自主導航控制是飛機從起飛、巡航、返航直至著陸，包括飛行過程中應急情況的處理等等都是自主完成。指令導航控制模式是飛機在巡航過程中，根據(jù)當時的實際情況需要通過指令控制改變飛機的飛行狀態(tài)或飛行位置的一種控制模式，它不改變自主控制模式下的控制律結構。遙控導航控制模式分為姿態(tài)遙控和舵面遙控2種模式。舵面遙控是遙控直接控制舵面（升降舵，副翼和方向舵），只是將遙控操縱量進行了合適的比例轉換，姿態(tài)遙控是將遙控操縱量轉換為對應的給定姿態(tài)角，通過自主控制規(guī)律解算出相應的舵偏控制指令控制舵面，2種控制模式的區(qū)別在于遙控控制操縱量的對應量和意義不一樣。圖1是飛行控制模態(tài)切換示意圖。

自主導航控制模式下，在巡航階段發(fā)送控制指令中的任意一個均可轉入指令控制模式。指令導航控制和遙控導航控制隨時都可以切換到自主導航控制模式，遙控導航模式則只能切換到自主導航控制模式，而不能切換到指令導航模式。

根據(jù)無人機導航控制模式及其切換的邏輯關系，基于State flow可以搭建無人機導航控制模式切換邏輯圖，見圖2。圖中每一個模塊代表的就是State flow中的一個狀態(tài)，由有限個狀態(tài)構成的系統(tǒng)就稱為有限狀態(tài)機（State flow）。圖2中，將飛行階段和導航模式設為狀態(tài)，各個狀態(tài)之間，通過飛行時間、飛行高度、控制指令等條件判斷狀態(tài)的轉移。每一個狀態(tài)又嵌套若干個子狀態(tài)，父狀態(tài)和子狀態(tài)共同構成了無人機飛行管理系統(tǒng)的邏輯結構圖[16]。

2 制導和控制邏輯設計與State flow實現(xiàn)

無人機能夠在3種導航控制模式下進行全狀態(tài)飛行，主要是由導航控制和姿態(tài)控制實現(xiàn)的。無人機通過自動駕駛儀計算制導信息，完成橫側向和縱向的導航和姿態(tài)控制，并根據(jù)航路切換、飛行階段的轉換實時調整飛機的控制模態(tài)。無人機常用的導航控制有高度控制、速度控制以及側向偏離控制；姿態(tài)控制主要是俯仰控制、滾轉控制和偏航控制。這些控制器的控制構型通常是固定的、通用的，只需要通過設計控制器之間的切換邏輯，就可以實現(xiàn)無人機的自主控制。3種控制模式的實現(xiàn)流程如圖3所示。

指令導航控制模態(tài)切換指令是由地面站直接給定的。如地面站給出“8字飛行”指令后，控制邏輯按照8字飛行規(guī)則，分別產(chǎn)生平飛、左轉、右轉指令，自動駕駛儀根據(jù)指令確定控制模態(tài)，縱向控制飛機進行高度控制，橫側向控制飛機進行滾轉控制，并通過空速控制油門，導航控制器產(chǎn)生姿態(tài)控制指令控制飛機姿態(tài)，最總完成“8字飛行”。自主導航控制在控制模態(tài)的確定方式上與指令導航不同，它主要是根據(jù)航路點數(shù)據(jù)形成導航信息，通過當前位置與下一個航路點之間的方位角和高度差，來確定縱向、橫側向和油門的控制模態(tài)。人工遙控模式則是直接利用Futaba的控制數(shù)據(jù)直接控制無人機的舵面或是姿態(tài)。制導和控制邏輯設計除了分別完成上述3種導航控制模式下的邏輯切換，其難點在于完成3種控制模式的交叉切換，確保數(shù)據(jù)信息的傳遞和流通、控制器的切換、控制效果的平滑過渡。

指令導航控制模式主要是在無人機處于空中巡航飛行階段，其對應的控制模態(tài)可分為橫向控制、縱向控制和油門控制，見如圖3?？v向控制模態(tài)又分為爬升、平飛和下滑；橫側向控制模態(tài)分為左轉、右轉、平飛和翼平；油門控制模態(tài)分為大油門控制，小油門控制和空速控制。根據(jù)圖3的指令導航控制邏輯流程，利用Stateflow建立指令導航的邏輯切換流程，見圖4。指令導航狀態(tài)下有橫向控制、縱向控制和油門控制3個并行的子狀態(tài)且獨立運行，互補影響。這3個子狀態(tài)下分別又有多種控制模態(tài)的子狀態(tài)，通過導航指令進行相互切換，當某一個子狀態(tài)獲取指令后，對應的子狀態(tài)被激活，執(zhí)行相應的動作。

自主控制模式貫穿于無人機自主導航飛行所有飛行階段，而不同飛行階段對飛機采用的控制策略不同，見表1。因此，必須明確飛機所處的飛行階段。飛行階段可以根據(jù)飛機的位置信息和運動參數(shù)信息自動地確定。根據(jù)飛機的飛行過程將整個飛行分為6個階段。地面準備階段主要完成系統(tǒng)自檢、航路點的裝載、慣導初始對準，啟動飛控計算機等起飛前的準備工作，在仿真過程中，該部分內(nèi)容可以簡化。地面滑跑主要有三輪滑跑和兩輪滑跑2個階段，此時，發(fā)動機進行最大推力控制，橫側向沿跑道方向進行航跡控制。地面滑跑結束后，進入起飛爬升段，按照預設的最優(yōu)爬升率進行飛行，爬升的每一個階段根據(jù)爬升的高度、空速以及起落架、襟翼的收放作為切換條件。無人機爬升到預定高度后，進入空中巡航階段，自主導航系統(tǒng)根據(jù)預設的航路點信息，計算出無人機當前坐標點與目標航路點之間的方位角和高度誤差，自動控制飛機的姿態(tài)和航跡。自主著陸階段分為五邊飛行、下滑段、拉平段、滾轉改平段以及著陸滑跑段。下滑段縱向控制飛機的空速，橫側向進行側偏距控制，使飛機按給定的空速，沿著預先裝訂的航線下降到期望的高度。下滑段分為下滑1段和2段：下滑1段縱向控制飛機跟蹤下滑線高度，橫側向消除飛機相對機場軸線的側偏距，在有側風的情況下，飛機無側滑角；下滑2段主要進行定直側滑飛行，直至下滑到拉平高度。拉平階段主要將飛機的軌跡傾角拉平，使飛機以小的下降速度著陸，橫側向的控制方式與下滑2段相同。滾轉改平段主要進行零滾轉角控制，使飛機姿態(tài)改平，稍收油門，使飛機平穩(wěn)著陸進入滑跑階段。為預防無人機發(fā)動機空中停車故障，還需要設置飄落控制模塊，主要是控制無人機盡可能地滑翔。對于艦載無人機，多了一個復飛逃逸的飛行階段，該階段主要進行最大油門控制，縱向控制無人機進行最優(yōu)爬升。

表1 自主導航模式下的制導與控制邏輯Tab.1 Auto navigation and control classify

自主導航飛行階段的切換實現(xiàn)如圖1所示。其中，在空中巡航階段，將無人機的控制模態(tài)分成橫向和縱向2個獨立并行的狀態(tài)。橫向和縱向狀態(tài)中又分別設立子狀態(tài)。無人機根據(jù)預設的航路信息計算出目標方位角和目標高度與實際方位角和高度的偏差，將偏差的大小和方向作為判斷轉移的條件[17]。其切換邏輯流程如圖5所示，利用Stateflow建立自主導航的邏輯切換流程如圖6所示。自主導航控制狀態(tài)塊下，有縱向和橫側向2個并行的子狀態(tài)，這2個子狀態(tài)也是平行運行，它們分別又有多個子狀態(tài)，與指令導航根據(jù)指令進行狀態(tài)間的轉移不同，自主導航子狀態(tài)之間的轉移是通過條件進行轉移的。

3 基于State flow的切換指令與執(zhí)行子模塊的邏輯實現(xiàn)

無人機的每個飛行過程都是由有限的飛行模態(tài)組成的。縱向有爬升、下滑、平飛等，橫側向有左轉、右轉、盤旋等。其分別又對應了高度控制、俯仰控制、滾轉控制、偏航控制、側向偏離控制和油門控制。用狀態(tài)（State）代表各飛行模態(tài)，加上條件（Condition）判斷狀態(tài)間的轉移（Transition），就是State flow對飛行過程有限狀態(tài)機系統(tǒng)描述。在處理飛行控制模態(tài)間切換時，狀態(tài)機中描述制導邏輯，以不同狀態(tài)代表控制的不同模態(tài)。Stateflow建立的邏輯流程進行控制模態(tài)的切換產(chǎn)生控制器的觸發(fā)信號，而實際控制律的執(zhí)行模塊是Simulink中的子模塊。需要建立代表控制模態(tài)的狀態(tài)和Simulink下對應的控制執(zhí)行模塊間的聯(lián)系，狀態(tài)活動時，對應的執(zhí)行模塊執(zhí)行。這里要使用State flow觸發(fā)事件輸出和Simulink條件執(zhí)行子系統(tǒng)。讓狀態(tài)活動時觸發(fā)輸出事件，輸出事件讓對應的Simulink塊執(zhí)行。圖7是有限狀態(tài)機輸出的邏輯控制指令與控制執(zhí)行子模塊間的邏輯實現(xiàn)模型。從飛行控制管理有限狀態(tài)機中輸出的控制邏輯指令信號作為執(zhí)行子模塊的使能信號，邏輯指令信號按照縱向、橫向和油門控制3個并行維度分別控制對應的控制器。同時，邏輯控制信號根據(jù)控制律選擇被控的執(zhí)行機構（舵面和油門），每個子模塊通過信號選擇器分別獲取對應的使能信號，當邏輯控制信號為真時，對應的子模塊被激活，執(zhí)行控制指令。

4 基于Simulink/Stateflow的無人機仿真系統(tǒng)建模

利用Stateflow建立無人機全飛行狀態(tài)下的導航控制邏輯設計，利用Simulink建立無人機的飛行控制系統(tǒng)和無人機運動學模型，通過將導航控制、飛行控制、無人機模型結合在一起，就構成了無人機全狀態(tài)仿真系統(tǒng)[18]，如圖8所示?；谠摲抡嫦到y(tǒng)，可以實現(xiàn)無人機全飛行狀態(tài)下復雜的航跡仿真，見圖9、10。并在該仿真平臺的基礎上，通過進一步搭建硬件在回路仿真系統(tǒng)，可以優(yōu)化無人機飛行系統(tǒng)與地面站功能結構，優(yōu)化飛行控制系統(tǒng)設計?？梢詾闊o人機設計提供試驗平臺。

5 結論

本文在對無人機全狀態(tài)飛行、3種導航控制模式切換邏輯實現(xiàn)以及控制器使能切換等內(nèi)容進行分析的基礎上，利用Stateflow在邏輯表達方面所具有的優(yōu)點，將其與Simulink相結合，共同建立了無人機飛行仿真系統(tǒng)。由Stateflow所建立的圖形化模型，邏輯結構簡潔清晰，所建立的全狀態(tài)飛行仿真系統(tǒng)能夠實現(xiàn)飛行航段和控制模態(tài)的切換，滿足飛行仿真要求。

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UAV Mult-Mode Control Logic Switching Design Based on Stateflow

ZHU Feixiang1,GAO Yong1,SONG Hanqiang2
（1.Naval Aviation University,Yantai Shandong 264001,China；2.Naval Academy of Armament,Shanghai 200436,China）

Aiming at the UAV flight management system model based on Simulink,with the disadvantages of complicated logic and tedious modeling process to full flight state,in this paper,the finite state machine was used to establish the logic switching process of UAV flight control system and various navigation control modes.Finally,combining the flight management system,the flight control system and the UAV kinematics model,the UAV full state simulation system was established.Through the simulation,the switching effect of the flight mode of operation was verified.

state flow;UAV;full flight state;control logic switching

V279；V221+.92

A

1673-1522（2017）05-0431-07

10.7682/j.issn.1673-1522.2017.05.003

2017-02-15；

2017-07-22

“泰山學者”建設工程專項基金資助項目

朱飛翔（1985-），男，講師，博士。