韓嘉俊,王小虎,吳旭忠
(1.北京機(jī)電工程總體設(shè)計(jì)部,北京 100854;2.中國(guó)航天科工集團(tuán)有限公司 第二研究院,北京 100854; 3.北京控制與電子技術(shù)研究所,北京 100038)
再入段是再入飛行器所經(jīng)歷的環(huán)境最嚴(yán)苛的飛行段,因此實(shí)用和可靠的再入制導(dǎo)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)受到了相當(dāng)?shù)年P(guān)注。再入制導(dǎo)是在滿足熱流、動(dòng)壓、過載等約束條件下,將飛行器從再入點(diǎn)導(dǎo)引到目標(biāo)點(diǎn)[1]。所生成的制導(dǎo)指令為姿態(tài)角指令,包括攻角、側(cè)滑角、傾斜角。采用傾斜轉(zhuǎn)彎(bank-to-turn,BTT)控制策略時(shí),一般側(cè)滑角保持為0。隨后姿態(tài)角控制器用于跟蹤制導(dǎo)指令。在再入段初期,由于大氣密度低等原因,空氣舵效率極低,飛行器依賴于氣動(dòng)舵和反作用力控制(reaction control system,RCS)舵等多個(gè)舵的控制[2]。所以,在設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)時(shí)一般將其分為姿態(tài)控制器和控制分配2部分進(jìn)行研究。姿態(tài)控制器將姿態(tài)角指令轉(zhuǎn)化為控制力矩指令,控制分配通過求解不定方程組將力矩指令轉(zhuǎn)化為各個(gè)舵的舵指令。本文研究姿態(tài)控制器的設(shè)計(jì)。
滑模控制具有對(duì)系統(tǒng)的匹配參數(shù)存在不確定性以及外部擾動(dòng)不敏感的特點(diǎn)[3]。一般的滑模面設(shè)計(jì)沒有考慮系統(tǒng)的初始誤差,使得系統(tǒng)狀態(tài)在初始時(shí)刻不處于所設(shè)計(jì)的滑模面上,系統(tǒng)軌跡可分為到達(dá)段和滑模段。然而,到達(dá)段中系統(tǒng)的魯棒性并不能夠得到保證,為了消除到達(dá)段,本文引入時(shí)變滑模面,使系統(tǒng)從初始時(shí)刻就處于滑模面上,保證了全局魯棒性。滑??刂频那袚Q增益一般需要預(yù)先知道系統(tǒng)的不確定性上界,若切換增益取值過于保守,采用較大的增益,會(huì)帶來嚴(yán)重的抖振問題,反之,若切換增益取值過小,系統(tǒng)抵抗干擾的能力就會(huì)過弱。對(duì)于環(huán)境變化劇烈的再入段飛行,外界擾動(dòng)變化范圍大,選取固定的切換增益難以滿足控制器的設(shè)計(jì)要求[4],因此,本文采用自適應(yīng)的思想求取滑模切換增益。另外,對(duì)于控制器設(shè)計(jì)過程中所需要的姿態(tài)角導(dǎo)數(shù)等信息,可通過構(gòu)造高階滑模觀測(cè)器來獲得。高階滑模觀測(cè)器具有有限時(shí)間收斂的特性[5],可以在有限時(shí)間內(nèi)使觀測(cè)誤差收斂到0。
本文研究升力體飛行器無動(dòng)力滑翔再入的姿態(tài)控制問題,其姿態(tài)運(yùn)動(dòng)學(xué)及動(dòng)力學(xué)方程可以描述為
(1)
式中:Ω=(α,β,σ)T為姿態(tài)角矢量,α,β,σ分別為攻角、側(cè)滑角和傾斜角[6-8];w=(p,q,r)T為姿態(tài)角速度矢量,p,q,r分別為滾轉(zhuǎn)角速度、俯仰角速度和偏航角速度;Δf=(Δf1,Δf2,Δf3)T為模型簡(jiǎn)化所引起的有界擾動(dòng)。R,w×,I∈3×3可分別表示為
(2)
(3)
式中:Ix,Iy,Iz,Izx為慣性積。
Δd∈3為有界擾動(dòng)項(xiàng),可以表示為
(4)
式中:ΔI∈3×3表示有界慣性積擾動(dòng);ΔM∈3表示有界外界擾動(dòng)力矩[9]。
為了便于之后控制器的設(shè)計(jì),將反饋線性化方法應(yīng)用于公式(1)。選擇力矩M為控制輸入,姿態(tài)角Ω作為輸出,公式(1)可以表示為
(5)
式中:狀態(tài)矢量x=(α,β,σ,p,q,r)T;輸出矢量y=(α,β,σ)T;控制矢量u=(Ml,Mm,Mn)T;系統(tǒng)不確定項(xiàng)d=(ΔfT,ΔdT)T。
f(x)和g(x)可由式(6)和式(7)獲得[10];
(6)
(7)
系統(tǒng)的相對(duì)階為(2,2,2),所以將系統(tǒng)中y對(duì)時(shí)間求導(dǎo)2次,可得
(8)
式中:矩陣K,B,F(xiàn)定義為
(9)
(10)
(11)
其中,p,q,r分別為滾轉(zhuǎn)角速度、俯仰角速度和偏航角速度,Lfh(x)為李導(dǎo)數(shù):
(12)
而Lg1Lfh(x)即Lfh(x)再按照上述法則求其李導(dǎo)數(shù)。
由于飛行器采用BTT控制,所以再入過程中側(cè)滑角β≈0。
(13)
所以,矩陣K可逆。系統(tǒng)關(guān)于控制量的總相對(duì)階與系統(tǒng)的階數(shù)相等[11]。因此,系統(tǒng)可以完全線性化,且不存在內(nèi)動(dòng)態(tài)。設(shè)計(jì)控制律
u=K-1(-B+v).
(14)
由此實(shí)現(xiàn)了對(duì)系統(tǒng)(式(5))的輸入-輸出反饋線性化。其中v為引入的輔助控制量。利用控制律可將系統(tǒng)解耦成一個(gè)線性部分與一個(gè)非線性擾動(dòng)部分,即
(15)
式中:Δv為有界聚合擾動(dòng)。
本文涉及的再入飛行器的姿態(tài)控制目標(biāo)為:通過控制力矩M,實(shí)現(xiàn)對(duì)姿態(tài)角指令yc=(αc,βc,σc)T的漸進(jìn)穩(wěn)定跟蹤。
滑??刂频脑O(shè)計(jì)可以分為2步:第1步是確定滑模面;第2步是確定滑模趨近律,完成滑模控制律的設(shè)計(jì)[12]。本文選取的時(shí)變滑模面s=(s1,s2,s3)T可表示為
(16)
式中:δ=y-yc=(δ1,δ2,δ3)T;c=diag(c1,c2,c3)為滑模函數(shù)增益矩陣;λ決定了時(shí)變滑模面向時(shí)不變滑模面的趨近速度;a=(a1,a2,a3)T用于確保系統(tǒng)狀態(tài)滿足s(0)=03×1。
(17)
滑模面對(duì)時(shí)間的一階導(dǎo)可以表示為
(18)
選取等速趨近律
(19)
由式(18),(19)可得
(20)
(21)
式中:γ0,γ1,γ2∈+,L=diag(l1,l2,l3)為觀測(cè)器的設(shè)計(jì)參數(shù),z0,z1和χ1分別為對(duì)和Δv的觀測(cè)[13]。
此外,η的選定需要用到系統(tǒng)的擾動(dòng)上界信息,然而,再入飛行過程中外部擾動(dòng)的多樣性使得上界信息獲取困難,本文設(shè)計(jì)自適應(yīng)算法來獲取切換增益值。另外為減輕抖振現(xiàn)象,采用邊界層方法將飽和函數(shù)引入到控制律中,可得到經(jīng)過改進(jìn)的控制律:
(22)
式中:ζ=(ζ1,ζ2,ζ3)為自適應(yīng)切換增益,
(23)
式中:ki和ξi為需要確定的自適應(yīng)參數(shù)。sat(s)=(sat(s1),sat(s2),sat(s3))T為飽和函數(shù),
(24)
以某升力體再入飛行器為例,飛行器的慣性矩為Ix=588 791 kg·m2,Iy=1 303 212 kg·m2,Iy=1 534 164 kg·m2,慣性積為Izx=24 242 kg·m2,Ixy=Iyz=0[14]。姿態(tài)角初始值為(32°,2°,58°)T,給定指令為(30°,0°,60°cos(t+π/2)]T。擾動(dòng)設(shè)定為
ΔM=(1+sint,1+sint,1+
sint)T×104N·m.
(25)
為了進(jìn)行比較,仿真在如下2種控制律下進(jìn)行:
方法1:
(26)
方法2:
(27)
各參數(shù)取值如下:
c1=c2=c3=λ=2,k1=k2=k3=0.02,
ξ1=ξ2=ξ3=0.01,ε1=ε2=ε3=0.005,γ0=8.4,
γ1=4.2,γ2=2.1,l1=l2=0.005,l3=0.01。
從圖1,2可以看出,有聚合擾動(dòng)補(bǔ)償?shù)姆椒?比方法2具有更好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性。在穩(wěn)定跟蹤階段(約2 s后),方法1姿態(tài)角跟蹤誤差最大值為0.001 6°,而方法2為0.079 1°,說明方法1具有更好的跟蹤精度。從響應(yīng)時(shí)間來看,方法1能在更短的時(shí)間內(nèi)收斂至控制目標(biāo)。
圖3為自適應(yīng)切換增益曲線,通過式(23)可以有效估計(jì)增益,方法1中計(jì)算的增益在穩(wěn)定跟蹤段(約2 s后)收斂,方法2的增益在穩(wěn)定跟蹤階段有一定幅度的振蕩。圖4為控制力矩指令曲線,方法1和方法2所需要的控制力矩最大值基本相當(dāng),即方法1相比方法2未增加控制系統(tǒng)負(fù)擔(dān)。該控制指令可通過下一步控制分配來生成操縱舵的舵指令,在本文研究中略去[15]。。圖5為方法 1中姿態(tài)角,姿態(tài)角導(dǎo)數(shù)信息,聚合擾動(dòng)的觀測(cè)值和實(shí)際值比較,觀測(cè)器的觀測(cè)誤差經(jīng)過有限時(shí)間后能夠收斂到0,證明了本文所采用的觀測(cè)器是有效的。
本文結(jié)合反饋線性化技術(shù),高階滑模觀測(cè)器技術(shù),和自適應(yīng)切換增益技術(shù),提出了一種適用于再入飛行器的時(shí)變滑模姿態(tài)控制器。反饋線性化用于對(duì)消系統(tǒng)的非線性,高階滑模觀測(cè)器同時(shí)觀測(cè)姿態(tài)角導(dǎo)數(shù)信息和聚合擾動(dòng)信息,消除控制器對(duì)較難直接測(cè)量的姿態(tài)角導(dǎo)數(shù)信息的依賴,自適應(yīng)算法用于計(jì)算合適的切換增益,時(shí)變滑模用于保證系統(tǒng)的全局魯棒性,邊界層方法用于有效地減輕控制抖振。數(shù)值仿真表明,本文提出的姿態(tài)控制器具有較強(qiáng)的魯棒性和精確性。
參考文獻(xiàn):
[1] LU P.Entry guidance:A Unified Method[J].Journal of Guidance,Control,and Dynamics,2014,37(3):713-728.
[2] DOMAN D B,GAMBLE B J,NGO A D.Quantized Control Allocation of Reaction Control Jets and Aerodynamic Control Surfaces[J].Journal of Guidance,Control,and Dynamics,2009,32(1):13-24.
[3] PISANO A,USAI E.Sliding Mode Control:A Survey with Applications in Math[J].Mathematics and Computers in Simulation,2011,81(5):954-979.
[4] George Richie.The Common Aero Vehicle:Space Delivery System of The Future[R].AIAA Space Technology Conference & Exposition,AIAA-99-4435.
[5] SHTESSEL Y B,SHKOLNIKOV I A,LEVANT A.Smooth Second-Order Sliding Modes:Missile Guidance Application[J].Automatica,2007,43(8):1470-1476.
[6] CHEN Gang,XU Min,WAN Zi-ming,et al.Multidisciplinary Design Optimization of RLV Reentry Trajectory[R].AIAA 13th International Space Planes and Hypersonics Systems and Technologies,AIAA 2005-3270.
[7] Pvasile Istratie.Optimal Skip Entry into Atmosphere with Minimum Heat[C]∥AIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference and Exhibit.Austin,Texas,August 11-14,2003,AIAA:1999-4170.
[8] 楊俊春,倪茂林,胡軍.基于強(qiáng)跟蹤濾波器的飛行器制導(dǎo)律設(shè)計(jì)[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2007,19(11):2535-2538.
YANG Jun-chun,NI Mao-lin,HU Jun.Design of Aircraft Guidance Law Based on Strong Tracking Filter[J].Journal of System Simulation,2007,19(11):2535-2538.
[9] David T Chen.Three-Dimensional Acceleration Planning for Atmospheric Entry[D].Irvine:University of California,2003.
[10] 李強(qiáng),夏群利,崔瑩瑩,等.基于大氣預(yù)估的RLV再入預(yù)測(cè)制導(dǎo)研究[J].北京理工大學(xué)學(xué)報(bào),2013,33(1):84-88.
LI Qiang,XIA Qun-li,CUI Ying-ying,et al.Prediction of Atmospheric Reentry Guidance Forecast of RLV[J].Journal of Beijing Institute of Technology,2013,33(1):84-88.
[11] DUKEMAN G A.Profile-Following Entry Guidance Using Linear Quadratic Regulator Theory[R].AIAA Guidance,Navigation,and Control Conference,Monterey,Aug,2002,AIAA-2002-4457.
[12] GU Wen-jin,ZHAO Hong-chao,ZHANG Ru-chuan .A Three-Dimensional Proportional Guidance Law Based on RBF Neural Network[C]∥Chongqing,China:Proceedings of the 7th World Congress on Intelligent Control and Automation,2008:6978-6982.
[13] Chang-kyung Ryoo,Hangju Cho,Min-Jea Tahk.Optimal Guidance Laws with Terminal Impact Angle Constraint[J].Journal of Guidance,Control and Dynamics,2005,28(4):724-732.
[14] WEN Qiu-qiu,LI Ran,HE Jing.Study of Singularity Control in Bank-to-Turn Guidance for Penetration Guidance Weapon[J].Journal of Ballistics,2012,18(1):483-485.
[15] TIAN Bai-ling,ZONG Qun.Optimal Guidance for Reentry Vehicles Based on Indirect Legendre Pseudo Spectral Method[J].Acta Astronautica,2011,68(7-8):1176-1184.