方藝忠,韓 拓,胡慶雷
(1.北京航天長(zhǎng)征飛行器研究所試驗(yàn)物理與計(jì)算數(shù)學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100076;2.北京航空航天大學(xué)自動(dòng)化科學(xué)與電氣工程學(xué)院,北京 100191)
導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)的作用在于有效利用導(dǎo)引頭量測(cè)信息以生成期望的制導(dǎo)指令,從而實(shí)現(xiàn)精確攔截/打擊目標(biāo)的任務(wù)。自從制導(dǎo)系統(tǒng)在導(dǎo)彈領(lǐng)域應(yīng)用以來(lái),比例制導(dǎo)律由于具備較高的有效、簡(jiǎn)單、實(shí)用等特性,在近七十年得到了廣泛關(guān)注及迅速的發(fā)展與應(yīng)用。
制導(dǎo)律的核心設(shè)計(jì)思想在于零化視線角速率,以實(shí)現(xiàn)攔截目標(biāo)的最小脫靶量。關(guān)于制導(dǎo)律的早期研究/論述可追溯至20世紀(jì)50年代,例如,文獻(xiàn)[4]分析了雷達(dá)天線定位方法對(duì)比例制導(dǎo)的性能影響,文獻(xiàn)[5]對(duì)彈目運(yùn)動(dòng)學(xué)進(jìn)行了線性化并將二維比例制導(dǎo)擴(kuò)展為三維空間,同時(shí)給出了比例系數(shù)大于2時(shí)能夠產(chǎn)生有限加速度指令的結(jié)論。隨著更多制導(dǎo)律研究及應(yīng)用的開(kāi)展,一方面,比例制導(dǎo)進(jìn)一步得到了深入研究以實(shí)現(xiàn)制導(dǎo)性能的提升。其中,文獻(xiàn)[6]針對(duì)正弦/波浪式機(jī)動(dòng)目標(biāo)的攔截問(wèn)題,分析了比例制導(dǎo)的參數(shù)選取及脫靶量大小。文獻(xiàn)[7]針對(duì)目標(biāo)飛行速度大于攔截器速度的情況,研究了一種攔截高速目標(biāo)的逆比例制導(dǎo)方法。文獻(xiàn)[8]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法對(duì)比例制導(dǎo)進(jìn)行了實(shí)時(shí)修正,以滿足最小脫靶量及飛行時(shí)間約束等要求。另一方面,除了對(duì)傳統(tǒng)比例制導(dǎo)的拓展及性能的提升,更多目光轉(zhuǎn)向了對(duì)新型制導(dǎo)律的研究。具體來(lái)說(shuō),通過(guò)借助現(xiàn)代控制理論中的最優(yōu)控制方法、魯棒控制方法,以及人工智能等技術(shù)手段,從而提升制導(dǎo)系統(tǒng)的魯棒性,以應(yīng)對(duì)導(dǎo)引頭量測(cè)不確定性、目標(biāo)機(jī)動(dòng)、外界干擾等帶來(lái)的擾動(dòng)。
在提升制導(dǎo)律魯棒性方面,文獻(xiàn)[9]將目標(biāo)的機(jī)動(dòng)加速度視為已知的有界擾動(dòng),考慮了導(dǎo)彈自動(dòng)駕駛儀的動(dòng)態(tài)特性,設(shè)計(jì)了非線性三維變結(jié)構(gòu)魯棒末制導(dǎo)律。文獻(xiàn)[10]基于零化彈目視線角速率的方法提出一種全局非線性末制導(dǎo)律,具有較強(qiáng)的魯棒性與適應(yīng)能力。文獻(xiàn)[11]基于紅外和毫米波復(fù)合測(cè)量信息,采用滑動(dòng)模態(tài)控制方法設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)非線性變結(jié)構(gòu)控制律。文獻(xiàn)[12]在考慮目標(biāo)機(jī)動(dòng)和攔截器狀態(tài)估計(jì)誤差的情況下,提出了漸近穩(wěn)定的增廣預(yù)測(cè)制導(dǎo)律,并對(duì)攔截器能量?jī)?yōu)化問(wèn)題給出了解決方案??紤]到二階滑模的魯棒特性及有限時(shí)間收斂特性,文獻(xiàn)[13]設(shè)計(jì)了二階滑模末制導(dǎo)律來(lái)抑制系統(tǒng)中的不確定性。文獻(xiàn)[14]設(shè)計(jì)了一種視線角速率收斂速度可調(diào)的跟蹤剖面,基于積分滑模面與快速趨近律設(shè)計(jì)了自適應(yīng)積分滑模制導(dǎo)律。針對(duì)全捷聯(lián)導(dǎo)引頭探測(cè)器與彈體固連帶來(lái)的耦合問(wèn)題,文獻(xiàn)[15]基于干擾觀測(cè)器和動(dòng)態(tài)面控制提出一種制導(dǎo)控制一體化方法,以抑制目標(biāo)機(jī)動(dòng)和氣動(dòng)擾動(dòng)帶來(lái)的模型不確定。文獻(xiàn)[16]采用了修正的雙曲正切函數(shù)作為脫靶量等權(quán)重系數(shù),基于極小值原理推導(dǎo)了三維最優(yōu)制導(dǎo)律的解析表達(dá)式。文獻(xiàn)[17]基于終端滑模面設(shè)計(jì)了視線方向及視線法向的雙層協(xié)同制導(dǎo)律,并進(jìn)一步得到了三維自適應(yīng)終端滑模協(xié)同制導(dǎo)律。文獻(xiàn)[18]設(shè)計(jì)了基于不同滑??刂品椒ǖ闹茖?dǎo)律,并給出了制導(dǎo)系統(tǒng)穩(wěn)定性和魯棒性分析以及一系列的仿真驗(yàn)證。文獻(xiàn)[19]和文獻(xiàn)[20]針對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)攔截問(wèn)題分別基于一階滑模與二階滑模設(shè)計(jì)了二維與三維魯棒制導(dǎo)律?;邶R次系統(tǒng)穩(wěn)定性理論和積分滑模控制理論,文獻(xiàn)[21]設(shè)計(jì)了視線法向方向上的制導(dǎo)律,實(shí)現(xiàn)了多導(dǎo)彈攔截移動(dòng)目標(biāo)的任務(wù)。最近,基于人工智能設(shè)計(jì)制導(dǎo)律的方法也得到了關(guān)注和研究。例如,文獻(xiàn)[22]針對(duì)執(zhí)行機(jī)構(gòu)部分失效的機(jī)動(dòng)目標(biāo)攔截問(wèn)題,采用元學(xué)習(xí)方法,在線學(xué)習(xí)執(zhí)行機(jī)構(gòu)部分失效及目標(biāo)機(jī)動(dòng)等不確定性,從而得到具有智能自適應(yīng)能力的三維制導(dǎo)律。文獻(xiàn)[23]考慮制導(dǎo)精確性、能量消耗、攔截時(shí)間等組成反饋函數(shù),設(shè)計(jì)了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能制導(dǎo)律。
上述末制導(dǎo)律研究在提升制導(dǎo)系統(tǒng)魯棒性等方面做了很多具有理論與實(shí)際意義的貢獻(xiàn),然而關(guān)于末制導(dǎo)律的研究還存在很多開(kāi)放性問(wèn)題。(1)傳統(tǒng)魯棒制導(dǎo)律(如滑模制導(dǎo)律)的制導(dǎo)增益需要大于目標(biāo)機(jī)動(dòng)、不確定性等帶來(lái)的擾動(dòng)上界,這意味著更大的擾動(dòng)需要更大的制導(dǎo)增益來(lái)保證視線角速率的穩(wěn)定性。然而,對(duì)于滑模制導(dǎo)律而言,較大的增益可能會(huì)導(dǎo)致抖振問(wèn)題或者制導(dǎo)指令的飽和問(wèn)題。(2)攔截機(jī)動(dòng)目標(biāo)時(shí),由于目標(biāo)機(jī)動(dòng)及彈目相對(duì)距離逐漸縮小等因素,視線角速率往往會(huì)在碰撞點(diǎn)附近劇烈振蕩/發(fā)散,不滿足零化視線角速率的要求。同時(shí),抑制視線角速率發(fā)散的有效途徑則需要更大的增益參數(shù)。(3)導(dǎo)引頭量測(cè)信息的獲取是制導(dǎo)律成功應(yīng)用的關(guān)鍵,然而實(shí)際中可能存在導(dǎo)引頭敏感元器件發(fā)生故障而導(dǎo)致的量測(cè)偏差。盡管傳統(tǒng)魯棒制導(dǎo)律在設(shè)計(jì)階段已經(jīng)考慮了將導(dǎo)引頭量測(cè)不確定性作為總擾動(dòng)去抑制/抵消,針對(duì)量測(cè)故障等制導(dǎo)狀態(tài)不確定性帶來(lái)的系統(tǒng)殘差及魯棒特性分析仍然較少。
基于上述三個(gè)問(wèn)題,需要研究一種在目標(biāo)機(jī)動(dòng)、導(dǎo)引頭量測(cè)故障下能夠保證系統(tǒng)魯棒特性并同時(shí)減小制導(dǎo)系統(tǒng)殘差的制導(dǎo)律,以避免設(shè)計(jì)制導(dǎo)增益較大的情況。增量式滑??刂谱鳛橐环N提升系統(tǒng)魯棒性及降低系統(tǒng)殘差的有效方法,近年來(lái)發(fā)展迅速并得到成功應(yīng)用。文獻(xiàn)[26]研究了帶有角度約束的增量式制導(dǎo)律,但未給出制導(dǎo)系統(tǒng)狀態(tài)偏差下制導(dǎo)增益抗干擾能力的分析與校驗(yàn)。因此,本文針對(duì)攔截機(jī)動(dòng)目標(biāo)的情況,考慮導(dǎo)引頭量測(cè)故障,設(shè)計(jì)一種增量式魯棒三維制導(dǎo)律,以實(shí)現(xiàn)零化視線角速率及最小脫靶量的任務(wù)需求,同時(shí)避免碰撞點(diǎn)附近的視線角速率劇烈振蕩/發(fā)散的情況。首先,基于三維彈目運(yùn)動(dòng)學(xué)模型及視線角速率動(dòng)態(tài)方程,將制導(dǎo)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為視線角速率控制問(wèn)題。其次,基于傳統(tǒng)非線性動(dòng)態(tài)逆設(shè)計(jì)滑模制導(dǎo)律,作為增量式制導(dǎo)律的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)及參考。然后,基于增量式滑??刂品椒ㄔO(shè)計(jì)增量式三維制導(dǎo)律。最后,給出導(dǎo)引頭量測(cè)故障及目標(biāo)機(jī)動(dòng)下兩種制導(dǎo)律帶來(lái)的系統(tǒng)殘差對(duì)比分析。理論分析和仿真結(jié)果表明,針對(duì)同一條件下的不確定性及目標(biāo)機(jī)動(dòng),增量式制導(dǎo)律較傳統(tǒng)制導(dǎo)律設(shè)計(jì)方法所需增益較小,魯棒性更強(qiáng)。
圖1 三維末制導(dǎo)幾何示意圖Fig.1 Three-dimensional homing guidance geometry
根據(jù)圖1可知三維制導(dǎo)模型如下:
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
式中:,和,分別表示導(dǎo)彈與目標(biāo)在俯仰與偏航平面內(nèi)速度矢量的法向加速度。
導(dǎo)彈的前置角滿足條件||≠π2,||≠π2。
為了增強(qiáng)制導(dǎo)系統(tǒng)在不確定性、干擾、導(dǎo)引頭故障等量測(cè)誤差情況下的魯棒性,本文考慮應(yīng)用增量式滑??刂品椒▉?lái)控制視線角速率,從而設(shè)計(jì)具有魯棒增強(qiáng)特性的增量式三維制導(dǎo)律。首先,基于視線角動(dòng)力學(xué)方程和輔助變量設(shè)計(jì)非線性動(dòng)態(tài)逆三維制導(dǎo)律;其次,基于該輔助變量和增量式非線性動(dòng)態(tài)逆進(jìn)一步設(shè)計(jì)增量式三維制導(dǎo)律。
基于前述制導(dǎo)模型,可以得到視線角動(dòng)力學(xué)模型如下:
(8)
其中,
為包含未知目標(biāo)機(jī)動(dòng)特性的外界擾動(dòng)。
為了實(shí)現(xiàn)導(dǎo)彈成功攔截目標(biāo),需要設(shè)計(jì)制導(dǎo)律以實(shí)現(xiàn)零化視線角速率。因此,可以直接基于式(8)設(shè)計(jì)制導(dǎo)律。具體來(lái)說(shuō),采用如下輔助變量:
=r
(9)
當(dāng)=r→時(shí),則有→0或→,從而滿足了攔截目標(biāo)的制導(dǎo)要求。
輔助變量包含的相對(duì)距離與視線角速率均由導(dǎo)引頭可測(cè)量/可估計(jì)。
對(duì)式(9)求導(dǎo)可得
(10)
將式(8)中的第二個(gè)方程代入式(10),可以得到
(11)
將式(11)重寫(xiě)為如下形式
(12)
其中,
基于式(12)可設(shè)計(jì)非線性動(dòng)態(tài)逆三維制導(dǎo)律(記為)如下:
(13)
(14)
將式(13)代入式(12)可得
(15)
結(jié)合式(14)和式(15)可知
(16)
從上述制導(dǎo)律設(shè)計(jì)過(guò)程可知,制導(dǎo)系統(tǒng)的抗干擾能力是基于制導(dǎo)參數(shù)>的條件來(lái)保證的。顯然,對(duì)于較大的,則需要更高的增益。然而,引入較高的增益會(huì)導(dǎo)致制導(dǎo)指令出現(xiàn)抖振現(xiàn)象。解決此問(wèn)題的有效途徑是通過(guò)充分挖掘制導(dǎo)信息,從而減小制導(dǎo)系統(tǒng)的外界擾動(dòng),進(jìn)一步降低可需增益。增量式非線性動(dòng)態(tài)逆滑??刂品椒ㄊ翘幚碓擃悊?wèn)題的一種有效手段,本文基于此方法設(shè)計(jì)增量式三維制導(dǎo)律。
首先,將式(12)改寫(xiě)為
(17)
針對(duì)式(17)在最近一步采樣時(shí)刻=-Δ(為當(dāng)前飛行時(shí)刻,Δ為采樣步長(zhǎng))處,求其一階泰勒展開(kāi)式如下:
(18)
(19)
基于式(18)可以設(shè)計(jì)增量式制導(dǎo)律(記為Δ)形式為
(20)
其中,>0為需要設(shè)計(jì)的制導(dǎo)參數(shù)。
基于式(20)可給出增量式制導(dǎo)律的完整形式(記為)為
=+Δ
(21)
將式(20)代入式(18)可得
(22)
將式(22)代入式(14)可得
(23)
為了進(jìn)一步分析對(duì)比傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法下的制導(dǎo)律(13)與增量式制導(dǎo)律(20)的魯棒性,本節(jié)除了考慮前述目標(biāo)機(jī)動(dòng)帶來(lái)的擾動(dòng)之外,還考慮了導(dǎo)引頭量測(cè)故障下導(dǎo)致的制導(dǎo)信息偏差,以及增量式制導(dǎo)律估計(jì)視線角加速度帶來(lái)的誤差項(xiàng)。關(guān)于導(dǎo)引頭故障,本文主要考慮相對(duì)距離、相對(duì)速度、視線角、前置角等量測(cè)故障,具體如下:
(24)
(25)
將式(24)代入式(12)得到
(26)
將式(25)代入式(18)得到
(27)
其中,與分別為系統(tǒng)殘差并具有如下形式:
(28)
(29)
因此,可以得到如下不等式:
(30)
(31)
根據(jù)上述分析可知,增量式制導(dǎo)律在目標(biāo)機(jī)動(dòng)帶來(lái)的擾動(dòng)以及導(dǎo)引頭量測(cè)故障導(dǎo)致的制導(dǎo)信息偏差下,所對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)殘差小于傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法所造成的系統(tǒng)殘差。兩種制導(dǎo)律采用了同樣的干擾抑制策略,因此增量式制導(dǎo)律(20)的所需制導(dǎo)增益小于傳統(tǒng)制導(dǎo)律(13)的所需制導(dǎo)增益,與注4中單獨(dú)考慮目標(biāo)機(jī)動(dòng)時(shí)的分析結(jié)果相同,即:<。
為了驗(yàn)證所設(shè)計(jì)制導(dǎo)律的魯棒性及有效性,本節(jié)給出數(shù)值仿真校驗(yàn)的相關(guān)內(nèi)容。首先,選取導(dǎo)彈初始位置為(0,0,0)=(0,0,10)km,目標(biāo)初始位置為( 0, 0, 0)=(10,10,0)km。導(dǎo)彈和目標(biāo)的初始彈道傾角分別設(shè)置為0=?0=30°和 0=? 0=0°。導(dǎo)彈與目標(biāo)的初始速度分別為500 m/s和200 m/s。導(dǎo)彈速度受到阻力、推力、重力等實(shí)際模型的變化而變化??紤]到初始視線角加速度估計(jì)可能存在偏差較大的情況,會(huì)帶來(lái)初始過(guò)載飽和問(wèn)題,因此,在初始50 ms采用比例制導(dǎo),之后應(yīng)用所設(shè)計(jì)的增量式制導(dǎo)律。導(dǎo)彈加速度,的限制為100 m/s。關(guān)于制導(dǎo)參數(shù),若沒(méi)有特別指出,則均按照如下參數(shù)選?。簜鹘y(tǒng)制導(dǎo)律(13):=15;增量式制導(dǎo)律(20):=15。此外,增量式制導(dǎo)律所采用微分器的具體參數(shù)選取為=07,=50,=4000,仿真停止條件為脫靶量小于1 m或?qū)楀e(cuò)失目標(biāo)。
圖2 標(biāo)稱情況下攔截軌跡Fig.2 Interception trajectories in normal conditions
圖3 標(biāo)稱情況下制導(dǎo)指令特性Fig.3 Guidance commands in normal conditions
圖4 標(biāo)稱情況下視線角速率變化特性Fig.4 Line-of-sight rate variation in normal conditions
為了進(jìn)一步對(duì)比兩種制導(dǎo)律的魯棒性,分別驗(yàn)證了兩種制導(dǎo)律攔截更大機(jī)動(dòng)能力目標(biāo)的情況,即選取更大的,相關(guān)結(jié)果見(jiàn)表1??梢钥闯?,增量式制導(dǎo)律針對(duì)=30和=40均可成功攔截,且不需要調(diào)節(jié)制導(dǎo)增益。相反,傳統(tǒng)設(shè)計(jì)思路的制導(dǎo)律在攔截更高機(jī)動(dòng)能力的目標(biāo)時(shí),需要更大的制導(dǎo)增益。
表1 針對(duì)不同目標(biāo)機(jī)動(dòng)的有效制導(dǎo)增益Table 1 Effective guidance gains for various target maneuvers
需要指出,兩種方法在兩種故障下均實(shí)現(xiàn)了脫靶量小于1 m的要求。圖5和圖6分別給出了兩種制導(dǎo)律在不同故障下的縱向和側(cè)向制導(dǎo)指令變化趨勢(shì)??梢钥闯?,在考慮±30%常值量測(cè)故障的情況下,增量式制導(dǎo)律避免了傳統(tǒng)制導(dǎo)律設(shè)計(jì)方法的制導(dǎo)指令發(fā)散情況。此外,考慮量測(cè)故障系數(shù)為±30%以內(nèi)平均分布的隨機(jī)故障,給出制導(dǎo)指令如圖7所示。可以看出,針對(duì)隨機(jī)量測(cè)故障,增量式制導(dǎo)律所產(chǎn)生的制導(dǎo)指令較傳統(tǒng)制導(dǎo)律設(shè)計(jì)方法的指令具有更小的噪聲波動(dòng)。
圖5 常值導(dǎo)引頭故障下的縱向指令Fig.5 Longitudinal commands under constant seeker faults
圖6 常值導(dǎo)引頭故障下的側(cè)向指令Fig.6 Lateral commands under constant seeker faults
圖7 隨機(jī)導(dǎo)引頭量測(cè)故障下的制導(dǎo)指令Fig.7 Guidance commands under random seeker faults
為了進(jìn)一步對(duì)比兩種制導(dǎo)律對(duì)導(dǎo)引頭量測(cè)故障的魯棒性和容忍度,分別驗(yàn)證了兩種制導(dǎo)律攔截更大導(dǎo)引頭常值量測(cè)故障的情況,相關(guān)結(jié)果見(jiàn)表2和表3。通過(guò)表2可以看出,在量測(cè)故障為負(fù)偏離的情況下,增量式制導(dǎo)律針對(duì)-90%以內(nèi)的故障均可實(shí)現(xiàn)成功攔截,且不需要調(diào)節(jié)制導(dǎo)增益。然而,傳統(tǒng)設(shè)計(jì)思路的制導(dǎo)律在攔截更大導(dǎo)引頭量測(cè)故障時(shí),需要調(diào)節(jié)更大的制導(dǎo)增益。通過(guò)表3可以看出,在量測(cè)故障為正偏離的情況下,增量式制導(dǎo)律針對(duì)60%~90%的故障調(diào)節(jié)制導(dǎo)增益則可實(shí)現(xiàn)成功攔截。然而,傳統(tǒng)設(shè)計(jì)思路的制導(dǎo)律在攔截更大的導(dǎo)引頭正偏離量測(cè)故障時(shí),調(diào)節(jié)更大的制導(dǎo)增益也不能實(shí)現(xiàn)成功攔截的任務(wù)。
表2 負(fù)偏離導(dǎo)引頭故障下的制導(dǎo)增益Table 2 Guidance gains for seeker faults (negative deviation)
表3 正偏離導(dǎo)引頭故障下的制導(dǎo)增益Table 3 Guidance gains for seeker faults (positive deviation)
圖8 蒙特卡洛打靶的UI攔截軌跡Fig.8 Monte Carlo interception trajectories under UI
圖9 UI制導(dǎo)律的脫靶量分布Fig.9 Miss distance distribution under UI
圖10 UN制導(dǎo)律的脫靶量分布Fig.10 Miss distance distribution under UN
為了增強(qiáng)制導(dǎo)系統(tǒng)在目標(biāo)機(jī)動(dòng)、導(dǎo)引頭故障等量測(cè)誤差情況下的魯棒性,本文設(shè)計(jì)了增量式三維制導(dǎo)律,實(shí)現(xiàn)了對(duì)視線角速率的零化控制,避免了碰撞點(diǎn)附近視線角速率的劇烈振蕩/嚴(yán)重發(fā)散。所設(shè)計(jì)的制導(dǎo)律充分挖掘了視線角加速度的估計(jì)信息,利用了上一采樣時(shí)刻的制導(dǎo)指令,從而所產(chǎn)生的系統(tǒng)殘差較小,僅需要較小的制導(dǎo)增益即可實(shí)現(xiàn)較強(qiáng)的魯棒特性。理論分析與仿真結(jié)果均表明,增量式三維制導(dǎo)律具有較好的魯棒特性,可以容忍更大范圍的量測(cè)故障及更強(qiáng)的目標(biāo)機(jī)動(dòng)。