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基于操穩(wěn)特性的飛行器包線劃分方法

2018-05-18 05:33:42余長貴
電光與控制 2018年5期
關(guān)鍵詞:包線飛行器模態(tài)

何 敏, 余長貴

(成都飛機工業(yè)(集團)有限責(zé)任公司,成都 610091)

0 引言

飛行器在大包線內(nèi)的動力學(xué)特性隨高度和動壓的攝動非常大,單一的控制結(jié)構(gòu)體系難以滿足無人機飛行對頻率、阻尼等飛行品質(zhì)的需求[1]?;诓俜€(wěn)特性的包線劃分技術(shù)就是根據(jù)飛行器在包線某一個局部區(qū)域內(nèi),操縱性和穩(wěn)定性具有相似的特點,將大包線劃分為若干個相似動態(tài)行為的小包線區(qū)域。在每個小包線區(qū)域內(nèi),設(shè)計出無人機控制律,實現(xiàn)局部區(qū)域內(nèi)控制性能的一致性。然后,通過控制律調(diào)度技術(shù),達到全包線控制品質(zhì)一致性的設(shè)計目標(biāo)。

常用增益調(diào)度機制是通過參數(shù)“硬式”插值的方法得到控制增益[2],“硬式插值法”沒有區(qū)分飛行器不同狀態(tài)點穩(wěn)定性和操縱性差異,控制效果難以保障,而且后期需要大量的仿真實驗來評估控制律的性能,工作量大、耗時耗力。

本文根據(jù)無人機的動力學(xué)特性連續(xù)變化的特點,應(yīng)用線性系統(tǒng)理論的小擾動攝動法,獲取到表征無人機動力學(xué)特性的參數(shù)。然后,根據(jù)飛行器局部動態(tài)特性相似特點,將全包線大區(qū)域劃分為多個具有局部動態(tài)穩(wěn)定性和操縱性相似的子包線區(qū)域,達到飛行器在每個子區(qū)域內(nèi)具有良好的動態(tài)相似性的設(shè)計目標(biāo)。

1 操縱性與穩(wěn)定性分析

無人機大迎角時,操縱力矩小、飛行器反應(yīng)慢、運動自然頻率低;而小迎角時,操縱力矩大、響應(yīng)快、頻率高。因此,飛行器動態(tài)特性可以通過穩(wěn)定性和操縱性來描述。

1) 穩(wěn)定性。

飛行器俯仰運動模態(tài)包括短周期特性和長周期運動兩個模態(tài)。短周期為角運動特性,頻率高、周期短,而長周期特性為頻率低、周期長。無人機飛行控制以角運動作為控制回路,因此短周期特性對無人機穩(wěn)定性起主導(dǎo)作用。飛行器短周期動態(tài)模態(tài)可以描述為

(1)

(2)

式中,s為拉普拉斯算子。短周期自然振蕩頻率ωsp和阻尼ξsp解析后可得

(3)

(4)

對于動穩(wěn)定的飛行器,Mα值決定了短周期阻尼ξsp的大小,式(3)和式(4)可以分別簡化為

(5)

(6)

2) 操縱性。

操縱效率是指氣動操縱面偏轉(zhuǎn)后,改變飛行器角運動的能力,隨著無人機動壓的增大而增大。從短周期模態(tài)的模型可知,Mδe的大小決定了升降舵δe的操縱效能,因此該值表征了飛行器的操縱效能。

3) 動態(tài)特性。

由于σ和Mδe兩種指標(biāo)的意義不同,定義動態(tài)參數(shù)xk為

式中,穩(wěn)定性和操縱性權(quán)重分別為a,b,滿足a+b=1。

評估飛行器穩(wěn)定性和操縱性的主要參數(shù)xk是連續(xù)的。根據(jù)無人機控制需求,可以將飛行包線網(wǎng)格化,在不同網(wǎng)格點,應(yīng)用式(7)可以得到全包線的無人機動態(tài)參數(shù),并通過歸一化的處理,獲取無人機不同包線點的相對操縱性和穩(wěn)定參數(shù)分布。包線網(wǎng)格化后得到的動態(tài)參數(shù)的樣本集合X為

X={xk|k=1,2,3,…,N}

(8)

式中,N為樣本點個數(shù)。

2 劃分原理

設(shè)第i個中心與第k個樣本點距離為dik,定義目標(biāo)性能函數(shù)為[3]

(9)

式中:μik為第k個樣本點對第i個聚類中心的隸屬度值;隸屬度矩陣U={μik};包線中心矩陣V={vi},vi為第i個聚類中心點;N為樣本容量;c為子包線數(shù)。

隸屬度μik滿足

0≤μik≤1

(10)

(11)

(12)

對sik求偏導(dǎo)數(shù)后得

(13)

sik=(-λk/mdik)1/2(m-1)

(14)

μik=(-λk/mdik)1/(m-1)

(15)

由式(11),對式(15)求和后,得到

(16)

將式(16)代入式(15),得到

(17)

式(12)對vi求導(dǎo)

(18)

(19)

由此可得

(20)

3 劃分評價

c和m是飛行器包線劃分的關(guān)鍵參數(shù)[4-5],為了評估結(jié)果有效性,可以從包線內(nèi)的聚合度和包線間的分離度兩個方面進行說明。選取劃分系數(shù)PC(c)為

(21)

當(dāng)上式取極值時,μik=0或1。此時對應(yīng)PC(c)介于0.6到0.85之間。劃分指數(shù)SC(c)為

(22)

Xie-Beni指數(shù)SXB(c)為

(23)

4 仿真實例

以某無人飛行器為例,該飛行器包線見圖1。飛行馬赫數(shù)范圍為0.2~1.1,飛行高度為0~10 km。

圖1 某無人機飛行包線Fig.1 Flight envelope of sample UAV

在3 km高度,短周期分布見圖2。

圖2 高度3 km處短周期極點分布Fig.2 Short period poles distribution at a height of 3 km

分析結(jié)果表明,該飛行器的飛行速度變化對短周期運動模態(tài)具有較大影響。

根據(jù)1節(jié)方法,高度間隔0.3 km,馬赫數(shù)間隔0.015,取a=b=0.5,建立動態(tài)參數(shù)樣本集。劃分評價系數(shù)PC(c),SC(c)和SXB(c)指標(biāo)變化情況見圖3~圖5。

圖3 不同m和c值下PC變化情況Fig.3 PC vs m and c

圖4 不同m和c值下SC變化情況Fig.4 SC vs m and c

圖5 SXB指標(biāo)變化情況Fig.5 SXB vs m and c

從圖4與圖5的結(jié)果可知,SXB取極小值且SC接近極小值時,包線個數(shù)c=4。PC介于0.6~0.85之間,m介于1.6~2.2之間。當(dāng)m=1.9,無人機包線劃分矩陣分布及中心點見圖6和圖7。

圖6 劃分矩陣在全包線分布情況Fig.6 The dividing matrix in the envelope

由圖6可知,飛行高度對飛行器穩(wěn)定性參數(shù)和阻尼值影響較小。

圖7計算結(jié)果說明包線內(nèi)狀態(tài)點分布情況,表現(xiàn)出不同的動態(tài)穩(wěn)定性和操縱性能,體現(xiàn)了各子包線的分離性和聚合性。各包線中心點的σ和Mδe如表1所示。

表1 包線動態(tài)參數(shù)

根據(jù)表1結(jié)果可以得到:隨著馬赫數(shù)增加,升降舵操縱性和穩(wěn)定性變化情況,說明包線劃分機制實現(xiàn)了對飛行器的動態(tài)特性有效劃分。

圖7 飛行包線劃分結(jié)果Fig.7 The dividing result of flight envelope

5 結(jié)束語

本文在分析了影響飛行器動態(tài)穩(wěn)定性和操縱性因素的基礎(chǔ)上,給出了應(yīng)用線性小擾動理論計算飛行器全包線穩(wěn)定衰減系數(shù)和操縱性系數(shù)的方法,然后,系統(tǒng)地介紹了應(yīng)用聚類機制劃分飛行器包線過程。本文以某無人機為例,對劃分方法進行了評估,結(jié)果表明,包線劃分結(jié)果選取的狀態(tài)點能夠表征相鄰區(qū)域內(nèi)的動態(tài)特性一致性,子包線間的穩(wěn)定性和操縱性差異明顯,為控制律設(shè)計點選取提供了一種具有工程參考價值的方法。

參 考 文 獻

[1] HALKIDI M,BATISTAKIS Y,VAZIRGIANNIS M.Clustering validity methods:part Ⅰ[J].ACM SIGMOD Record, 2002,31(2):40-45.

[2] GUSTAFSON D E,KESSEL W C.Fuzzy clustering with a fuzzy covariance matrix[C]//IEEE Conference on Decision and Control Including the 17th Symposium on Adaptive Processes,1978:762-768.

[3] 劉智,王勇.無人機全包線模糊魯棒跟蹤控制[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報,2014,40(6):762-768.

[4] HALKIDI M,BATISTAKIS Y,VAZIRGIANNIS M.Clustering validity checking methods:part Ⅱ [J].ACM SIGMOD Record,2002,31(3):19-27.

[5 ] OOSTEROM M,BABUSKA R.Design of a gain-scheduling mechanism for flight control laws by fuzzy clustering [J].Control Engineering Practice,2006,14(7):769-781.

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