李廣劍 何廣軍 吳亞暉 李興格
1.空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院,西安 7100512.空軍預(yù)警學(xué)院雷達(dá)士官學(xué)校,武漢 430345
吸氣式高超聲速飛行器(AHV)是一類(lèi)在臨近空間以吸氣式超燃沖壓發(fā)動(dòng)機(jī)為動(dòng)力,飛行速度超過(guò)5Ma的飛行器。由于飛行速度快、航程距離遠(yuǎn)、突防能力強(qiáng),高超聲速飛行器成為軍用國(guó)防領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。與其他的飛行器相比,高超聲速飛行器具有更復(fù)雜的耦合問(wèn)題、彈性振動(dòng)問(wèn)題以及不確定性。為了提高高超聲速飛行器控制系統(tǒng)的整體性能,國(guó)內(nèi)外研究人員均展開(kāi)了許多研究。
近年來(lái),關(guān)于高超聲速飛行器控制的研究取得了許多成果。例如,輸入受限控制[1-3],滑模變結(jié)構(gòu)控制[4-7],神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制[8-10],以及預(yù)設(shè)性能控制[11-12]等。文獻(xiàn)[13]提出在AHV中應(yīng)用反演方法對(duì)于系統(tǒng)的擾動(dòng)和不確定性項(xiàng)目進(jìn)行逼近,但沒(méi)有考慮彈性體形變的影響,且選擇的模糊函數(shù)比較繁瑣。文獻(xiàn)[14]在再入飛行器中基于動(dòng)態(tài)面,引入非零和博弈理論設(shè)計(jì)模糊自適應(yīng)控制器,取得了一定進(jìn)展。文獻(xiàn)[15]提出了基于ESO的模糊自適應(yīng)控制器,采用Nussbaum增益技術(shù)減少學(xué)習(xí)量,但是依然沒(méi)有擺脫模型限制。胡超芳[16]等提出了模糊自適應(yīng)的AHV容錯(cuò)控制,控制律設(shè)計(jì)過(guò)程以及控制律的形式相對(duì)復(fù)雜。文獻(xiàn)[17]采用預(yù)設(shè)性能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,但是預(yù)設(shè)性能控制缺少?lài)?yán)格統(tǒng)一的穩(wěn)定性分析方法,并且在應(yīng)用中會(huì)用到猜測(cè)量,在實(shí)際控制中猜測(cè)量一般難以獲取。
基于以上研究,提出了一種無(wú)虛擬控制律的高超聲速飛行器新型模糊控制方法。與反演控制相比,對(duì)于高度與速度子系統(tǒng),每個(gè)系統(tǒng)只有一個(gè)模糊函數(shù)逼近器逼近總未知項(xiàng),減少了傳統(tǒng)反演控制中的過(guò)度模型依賴(lài),也提高了系統(tǒng)的魯棒性能?;诜稊?shù)估計(jì)策略設(shè)計(jì)模糊函數(shù),減少了在線(xiàn)學(xué)習(xí)參數(shù),保證了系統(tǒng)實(shí)時(shí)性。最后基于仿真,驗(yàn)證了控制方法的有效性能。
模糊控制的本質(zhì),是將模糊規(guī)則和邏輯融入到控制器中。在按照一定模糊規(guī)則設(shè)計(jì)的情況下,模糊系統(tǒng)能以任意精度逼近給定的非線(xiàn)性連續(xù)函數(shù)[18-19]。與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多項(xiàng)式函數(shù)逼近相比,模糊函數(shù)的優(yōu)勢(shì)在于能根據(jù)模糊邏輯進(jìn)行有效的控制。
引理1[18]對(duì)于任意給定的實(shí)函數(shù)F(X)在緊集Ω上,一定存在一個(gè)模糊系統(tǒng),使得
|F(X)-y|<μ
(1)
其中,μ>0,y為模糊系統(tǒng)的輸出變量,F(xiàn)(X)為非線(xiàn)性實(shí)函數(shù)。
根據(jù)模糊集的工作機(jī)理,假設(shè)X為模糊系統(tǒng)的輸入變量。首先將清晰點(diǎn)X映射到模糊集A上;然后根據(jù)模糊機(jī)理推理,把模糊集A映射到模糊集B上,最后把模糊集B解模糊化,得到清晰的輸出y,實(shí)現(xiàn)從U到V的映射。則模糊系統(tǒng)可以表示為
y=θTξ(X)
(2)
式(2)中,輸入向量X=[x1,x2,…,xn]T∈Rn,模糊系統(tǒng)權(quán)系數(shù)參數(shù)向量θ=[θ1,θ2,…,θp]T∈Rp,ξ(X)=[ξ1(X),ξ2(X),…,ξp(X)]T∈Rp為模糊基函數(shù),模糊基函數(shù)表示為
(3)
先前學(xué)者們大多采用美國(guó)空軍實(shí)驗(yàn)室提出的Paker模型[20]。模型忽略了系統(tǒng)的一些弱耦合因素和慢動(dòng)態(tài)項(xiàng),建立的面向控制的模型如下所示
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
圖1 AHV模型幾何構(gòu)型
其中,AHV的飛行速度和高度分別表示為V和h;飛行航跡角為γ;飛行俯仰角以及俯仰角速率為θ和Q;飛行器離地心的距離為r;m為AHV的質(zhì)量;俯仰轉(zhuǎn)動(dòng)慣量用Iyy表示;定義飛行攻角為α=θ-γ。在AHV的彈性狀態(tài)中,η1和η2分別為AHV的彈性狀態(tài),ζ1和ζ2為彈性狀態(tài)阻尼;ω1和ω2為彈性狀態(tài)的振動(dòng)頻率;N1和N2為廣義彈性力;
φf(shuō)(·)和φa(·)為振型函數(shù)[20]。
對(duì)于AHV所受的升力L、推力T、阻力D、俯仰力矩M以及廣義彈性力N1和N2的具體大小,可以通過(guò)擬合式進(jìn)行表示:
在AHV高度子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中,其控制目標(biāo)是通過(guò)選取合適的反饋控制輸入δe實(shí)現(xiàn)對(duì)于參考高度href的穩(wěn)定跟蹤。
首先將高度子系統(tǒng)寫(xiě)成嚴(yán)格反饋的形式,并且使用一個(gè)模糊逼近器對(duì)其進(jìn)行在線(xiàn)逼近。
高度子系統(tǒng)的嚴(yán)格反饋形式為
(9)
式中,
兩式均為未知的連續(xù)非線(xiàn)性函數(shù)。
此時(shí),高度子系統(tǒng)的控制目標(biāo)便為選取合適的反饋控制輸入δe使得γ→γd。
設(shè)計(jì)航跡角的參考輸入為
(10)
其中,kh1∈R和kh2∈R分別為待設(shè)計(jì)參數(shù),且為正值。
定義航跡角的跟蹤誤差及其一階導(dǎo)數(shù)為
(11)
(12)
設(shè)計(jì)過(guò)渡變量θd,θd可以表示為
(13)
其中,kγ1∈R和kγ2∈R分別為待設(shè)計(jì)參數(shù),且為正值。
定義俯仰角的跟蹤誤差為
(14)
將式(13)代入式(14)可以得到
(15)
求式(15)時(shí)間的一階導(dǎo)數(shù),并代入式(9)得
(16)
將式(12)代入上式(16)可以得到
(17)
設(shè)計(jì)過(guò)渡變量Qd,Qd可以表示為
其中,kθ∈R為待設(shè)計(jì)參數(shù),且為正值。
定義俯仰角速度的跟蹤誤差為
(19)
將式(18)代入式(19)中可以得到
(20)
將式(9)、式(12)和式(16)分別代入式(20),并求時(shí)間的一階導(dǎo)數(shù),可以得到
整理后可以得到式(21)
(21)
(22)
其中,kQ∈R為待設(shè)計(jì)參數(shù),且為正值。
將式(15)代入到式(20)中可以繼續(xù)得到
(23)
將式(23)代入式(22)可以得到
(24)
(25)
(26)
(27)
式中,λ1∈R為待設(shè)計(jì)參數(shù),且為正值。
在速度子系統(tǒng)中,其控制目標(biāo)是通過(guò)選取合適的反饋控制輸入Φ實(shí)現(xiàn)對(duì)于參考速度Vref的穩(wěn)定跟蹤。
將AHV速度子系統(tǒng)式(4)改寫(xiě)為式(28)
(28)
式中,F(xiàn)V=[Tcos(θ-γ)-D]/m-gsinγ-Φ為未知的非線(xiàn)性連續(xù)函數(shù)。
定義速度的跟蹤誤差為
(29)
求式(29)時(shí)間的一階導(dǎo)數(shù),將式(28)代入得
(30)
因FV未知,利用模糊系統(tǒng)進(jìn)行逼近,即
(31)
設(shè)計(jì)速度控制律為
(32)
其中,kV1∈R與kV2∈R為待設(shè)參數(shù),取正值。
(33)
其中,λ2∈R為待設(shè)計(jì)參數(shù),且為正值。
整個(gè)控制律的設(shè)計(jì)過(guò)程以及控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。
注2 文獻(xiàn)[22]引入了虛擬控制量設(shè)計(jì)控制律,效果良好但求取虛擬控制量的一階導(dǎo)數(shù)比較繁瑣。本文采用反演控制方法,實(shí)際控制律只需一個(gè)模糊逼近函數(shù)求取,相比之下算法更簡(jiǎn)潔。
注3 本文基于范數(shù)估計(jì)思想,不是對(duì)模糊函數(shù)中的權(quán)值元素進(jìn)行調(diào)整,而是采用調(diào)整權(quán)值范數(shù)的方法,降低了控制方法的計(jì)算量。
圖2 AHV模型控制結(jié)構(gòu)圖
定理1 如果AHV閉環(huán)高度子系統(tǒng)滿(mǎn)足式(9),控制律滿(mǎn)足式(26),自適應(yīng)律采用式(27),則高度子系統(tǒng)控制系統(tǒng)局部漸近一致穩(wěn)定。
證明 將式(13)和式(14)代入式(12)中可以得到
(34)
將式(18)和(19)代入式(17)中可以得到
(35)
應(yīng)用式(24)與(25)可以變式(26)為
(36)
將式(22)代入上式(36)中,可以得到
(37)
將上式(37)代入式(21)可得
(38)
定義φ1的估計(jì)誤差為
(39)
選取Lyapunov函數(shù)為
(40)
對(duì)式(40)求時(shí)間的一階導(dǎo)數(shù),并將式(21)、式(34)、式(35)和式(39)代入可以得到
(41)
考慮到有
(42)
(43)
又因?yàn)?/p>
則式(41)可以轉(zhuǎn)化為
(44)
(45)
(46)
定義如下緊集
定理2 如果AHV閉環(huán)速度子系統(tǒng)滿(mǎn)足式(13),控制律滿(mǎn)足式(38),自適應(yīng)律采用式(37),則速度子系統(tǒng)控制系統(tǒng)局部漸近一致穩(wěn)定。
證明 證明與定理1類(lèi)似,此處略。
以飛行器縱向運(yùn)動(dòng)模型為系統(tǒng)的被控對(duì)象,對(duì)參考速度和參考高度進(jìn)行跟蹤仿真,用四階龍哥庫(kù)塔法進(jìn)行求解,仿真步長(zhǎng)設(shè)定為0.001s。飛行器的初始運(yùn)動(dòng)速度為2500m/s,運(yùn)動(dòng)高度為h=27000m,其中速度階躍為ΔV=100m/s,高度階躍為Δh=700m,控制器參數(shù)選擇為:kV1=1.5,kV2=1,kγ1=8,kγ2=0.01,kθ=8,kQ=8,λ1=0.05,λ2=0.05。速度和高度的參考輸入的阻尼比為0.9,自然頻率為0.1rad/s。模糊系統(tǒng)中,隸屬度函數(shù)選高斯基函數(shù),設(shè)置每個(gè)變量的模糊集合為100個(gè)。速度子系統(tǒng)中輸入變量V的每個(gè)模糊集合的模糊中心iV在[2500,2800]內(nèi)均勻分布,高度子系統(tǒng)中輸入變量
V、γ、θ和Q的每個(gè)模糊集合的模糊中心iV、iγ、iθ和iQ分別在[2500,2800]、[-1.1°,1.1°]、[0°,11.5°]和[-5.7°/s,5.7°/s]的區(qū)間內(nèi)均勻分布。上述變量的隸屬度函數(shù)如表1所示,在下列情型下進(jìn)行仿真。
表1 各個(gè)變量的隸屬度函數(shù)
情形:假設(shè)AHV模型的氣動(dòng)系數(shù)存在±40%的攝動(dòng)量,在運(yùn)行時(shí)間超過(guò)50s之后加入攝動(dòng)量為C=C0[1+0.4sin(0.1πt)],其中C0表示氣動(dòng)系數(shù)的標(biāo)稱(chēng)值。采用本文的方法(方法1)和文獻(xiàn)[22]中提及的方法(方法2)進(jìn)行對(duì)比仿真。
分別采用本文的方法和文獻(xiàn)[22]中提及的方法進(jìn)行對(duì)比仿真。
圖3 情形1的對(duì)比仿真結(jié)果
從圖3的對(duì)比仿真中可以看出,本文提出的方法與文獻(xiàn)[22]中提出的方法在存在參數(shù)攝動(dòng)時(shí),AHV在輸入連續(xù)階躍指令時(shí)都能實(shí)現(xiàn)對(duì)于高度h與速度V的穩(wěn)定跟蹤(見(jiàn)圖3(a)~ (d)),并且本文方法的跟蹤精度與抗干擾能力明顯優(yōu)于文獻(xiàn)[22]中的方法,具有很強(qiáng)的魯棒性。從圖3(e)~(h)中可以看出,本文方法對(duì)于輸入控制和飛行器的姿態(tài)角度的控制都處于合理范圍,且比較平滑,有效防止了高頻抖振現(xiàn)象的產(chǎn)生。從圖3(i)和(j)中可以看出,采用本文方法時(shí),AHV的彈性狀態(tài)也比較平滑,沒(méi)有產(chǎn)生高頻抖振現(xiàn)象,彈性狀態(tài)在合理范圍內(nèi)。圖3(k)和(i)反映了新型模糊控制下,對(duì)于φ1和φ2的估計(jì)效果。綜上可以看出,本文提出的新型模糊控制方法具有一定的優(yōu)勢(shì)。
提出了一種無(wú)需虛擬控制律的新型模糊控制方法,可實(shí)現(xiàn)對(duì)于AHV高度指令和速度指令的穩(wěn)定魯棒跟蹤。與傳統(tǒng)魯棒反演控制方法相比,控制輸入和飛行器姿態(tài)角度都處于合理范圍且比較平滑,減少了高頻抖振現(xiàn)象。模糊控制中,AHV的每個(gè)子系統(tǒng)僅需一個(gè)模糊逼近器對(duì)實(shí)際控制律進(jìn)行逼近,無(wú)需對(duì)虛擬控制律以及其一階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行反復(fù)計(jì)算求取,大大減少了系統(tǒng)的在線(xiàn)參數(shù)學(xué)習(xí),保證了算法的實(shí)時(shí)性能,同時(shí)基于Lyapunov穩(wěn)定性理論,證明了控制系統(tǒng)穩(wěn)定性,保證了AHV閉環(huán)系統(tǒng)局部一致漸近穩(wěn)定。