高超声速飞行器有限时间LPV滑模控制器设计

高超声速飞行器在机动飞行时易受到外界扰动,若采用传统的状态反馈控制方法,闭环控制系统极易引起振荡,无法满足机动飞行指令信号跟踪的精度要求;若采用传统的滑模控制方法,由于系统存在奇异值的问题,且计算过程较为复杂,控制系统不易于实现.针对上述问题,考虑高速机动飞行控制实际要求,提出了一种基于有限时间时变滑模的线性变参数(LPV)控制器设计方法并应用于高超声速飞行控制.首先不考虑外界扰动,通过传统的状态反馈控制方法使系统保持稳定.然后,在扰动存在的情况下,通过选取一个特殊的滑动函数,设计有限时间时变滑模控制律.为减小系统的抖振现象,引入饱和函数来替换控制律中的符号函数.经理论推导证明了闭环系统中的所有信号都是有界的,并且可以在预定的时间内将跟踪误差控制在零点的一个很小的邻域范围内.仿真验证结果表明,高超声速飞行器机动飞行条件下的状态量可在有限时间内稳定跟踪参考指令信号,且有效地抑制了闭环系统的振荡现象,验证了本方法所设计控制器的有效性.     

高超声速飞行器的模型预测控制

将模型预测控制方法应用于高超声速飞行器纵向通道的姿态控制中。利用模型预测的在线滚动优化推导系统的最优控制律,得到高超声速飞行器纵向通道的姿态控制器。仿真结果表明,在气动参数大范围摄动的情况下,控制系统能够很好地跟踪期望攻角,并且具有较强的鲁棒性。     

考虑输入饱和的高超声速飞行器反步法控制

为解决输入饱和、参数不确定和气动弹性影响下的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于反步法的非线性鲁棒自适应控制方法.针对高超声速飞行器纵向通道控制问题,将其分解为速度子系统和高度子系统分别进行控制器设计.首先,基于Lyapunov稳定原理设计了参数估计自适应律来处理输入受限情况的速度跟踪控制问题,即使出现推力饱和也能保证系统稳定性;然后,采用自适应反步法对高度子系统进行分层递推设计,通过引入自适应律对不确定参数进行在线实时估计,以提高控制器的鲁棒性,并且实现了高度的稳定跟踪;同时利用微分跟踪器来获取虚拟控制指令导数;采用鸭翼与升降舵联动控制策略,通过选取合适的联动控制增益可以同时消除控制面与升力耦合带来的非最小相位特性和控制输入对一阶弹性模态的激励;最后,基于LaSalle不变集原理证明了闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器能够有效处理弹性高超声速飞行器的气动参数不确定和控制饱和问题,并且具有良好的闭环跟踪性能.     

考虑动压限制的高超声速飞行器控制系统设计

针对高超声速飞行器超燃冲压发动机的进气道对飞行动压有比较苛刻的要求,提出一种直接进行动压反馈的高超声速飞行器控制系统设计方法。首先,建立了高超声速飞行器动压反馈控制的动力学模型,并推导了动压控制的状态方程。然后,利用线性二次型最优控制方法,通过引入动压误差进行控制对象增广,从而在动压控制回路中引入积分控制,以消除动压跟踪误差,给出了高超声速飞行器动压控制的控制系统结构。最后,通过仿真验证了动压控制器具有很好的跟踪性能,考虑存在气动、推力不确定性因素,飞行器速度出现偏差时,动压控制系统可以自适应地调整飞行高度以保证对动压指令的跟踪,控制系统具有很好的鲁棒性。     

变轨迹制导律技术研究及发展动态

变轨迹制导律的设计是在现代空间飞行器、高超声速飞行器、导弹设计过程中的关键技术。将变轨迹制导律划分为带末端约束的末制导律及标称制导律,概述了2类变轨迹制导律的技术难点,对带末端碰撞约束角的末制导律、标称制导律的在线规划算法,以及标称制导律的轨迹跟踪方法进行了综述,并分析了其可能的研究方向。     

高超声速飞行器机动规避轨迹优化

为研究高超声速滑翔飞行器规避禁飞区的轨迹设计问题,提出了一种基于拼接的机动规避轨迹优化方法.该方法通过引入拼接点将整条飞行轨迹分为若干段,然后利用能够处理分段优化问题和自动调整配点分布的自适应伪谱法,对高超声速滑翔飞行器的机动规避轨迹进行优化设计.仿真结果得到了不同禁飞区和拼接点分布下的机动规避轨迹,这些轨迹能够在满足各种约束条件的情况下有效规避禁飞区并到达指定点,且其中一种轨迹是全局优化方法无法得到的.仿真结果表明,该方法能够用于设计高超声速滑翔飞行器的横向大幅复杂机动轨迹,此外在该方法中拼接点位置还能够控制轨迹的形态.     

高超声速飞行器的非线性预测控制

针对高超声速飞行器非线性、多变量、强耦合的特征,将广义预测控制应用于其纵向模型的控制中。对模型进行输入输出反馈线性化,利用基于泰勒展开的有限时间预测控制方法,设计轨迹跟踪预测控制律,使其飞行的高度和速度跟踪控制指令。通过matlab仿真验证了该方法在参数不确定性的条件下,具有一定的鲁棒性,能满足系统的性能要求。     

吸气式高超声速飞行器控制系统设计

为实现吸气式高超声速飞行器的姿态控制,需要对其复杂的气动特性进行分析,并完成控制系统的设计.通过研究高超声速飞行器风洞实验数据,分析其气动特性,即升力系数、升阻比和纵向总力矩系数在不同Ma时随攻角变化的规律进而进一步计算出纵向动力系数,研究其纵向动态稳定性.最后,基于气动分析设计了攻角反馈控制和法向过载控制两种不同的控制回路,分别计算出其时域和频域特性.实验结果表明:吸气式高超声速飞行器既能满足纵向动态稳定性,又具有良好的控制性能.     

放宽静稳定性高超声速飞行器的增稳控制方法

放宽静稳定性可以解决高超声速飞行器在高超声速飞行时正稳定裕度过大的问题,但是会造成亚声速飞行阶段飞行器稳定性下降。针对高超声速飞行器在亚声速飞行时稳定性不足的问题,采用经典反馈控制和LQ最优控制方法,设计了2种不同的增稳控制系统并应用于放宽静稳定后的高超声速飞行器。数值仿真结果表明,LQ最优控制增稳系统较经典反馈增稳控制系统具有更好的动态增稳效果和更强的鲁棒性能,因此LQ最优控制下的增稳系统拥有更好的增稳效果和更理想的抗鲁棒特性。     

一类非线性不确定时滞系统的模糊跟踪控制

考虑了当系统存在不确定和外界干扰的情况下,一类非线性不确定时变时滞系统的H_∞跟踪控制的设计问题.首先利用T-S时滞模糊模型对非线性不确定时滞系统进行建模,在不确定性满足增益有界条件下,通过LMI(Linear Matrix Inequalities)方法的计算,即可得到基于模糊模型的模糊H_∞跟踪控制律.基于Lyapunov稳定原理,证明了在此控制律作用下,不仅保证了闭环系统稳定,而且满足H_∞跟踪性能指标.最后利用提出的控制方案设计了空天飞行器高超声速飞行纵向通道的控制系统,并进行了仿真验证.仿真结果表明了控制方案的有效性.     

Trajectory Tracking Strategy for Gliding Hypersonic Vehicle with Aileron Stuck at an Unknown Angle

A nonlinear robust trajectory tracking strategy for a gliding hypersonic vehicle with an aileron stuck at an unknown position is presented in this paper. First, the components of translational motion dynamics perpendicular to the velocity are derived, and then a guidance law based on a time-varying sliding mode method is used to realize trajectory tracking. Furthermore, the rotational equations of motion are separated into an actuated subsystem and an unactuated subsystem. And an adaptive time-varying sliding mode attitude controller is proposed based on the actuated subsystem to track the command attitude and the tracking performance and robustness are therefore enhanced. The proposed guidance law and attitude controller make the hypersonic vehicle fly along the reference trajectory even when the aileron is stuck at an unknown angle. Finally, a hypersonic benchmark platform is used to demonstrate the effectiveness of the proposed strategy.     

基于微分平滑的欠驱动船舶航迹控制

对于欠驱动船舶水平面运动的直接航迹控制问题,由于其具有欠驱动和非线性的特点,不能采用静态反馈线性化的方法来处理．首先证明了欠驱动船舶航迹控制系统属于微分平滑系统,基于微分平滑系统中所有状态量均可表示为平滑输出及其导数的函数这一特点,在进行船舶航迹控制器设计时,采用直接动态反馈线性化的方法,建立模型的等价表达式,并将其解耦成为2个可控的线性系统,设计反馈控制律,使欠驱动水面船舶在外界干扰的情况下相对于预先设定的航迹,跟踪误差全局渐近镇定．该方法解除了以往轨迹跟踪控制律中要求角速度持续激励的假设条件．通过仿真试验验证了该方法的有效性。     

高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化

为提高高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化问题求解速度和精度,提出了一种将改进的麻雀智能优化同参数化设计相结合的再入轨迹方法。首先,通过Tent混沌映射和精英反向种群方法初始化种群,利用黄金正弦策略进行种群的位置更新,并通过余弦策略减少侦察者数量,采用贪婪策略对种群的最优解进行选择和更新,在增强算法全局搜索能力的同时,不影响收敛速度。然后,将高超声速再入轨迹优化问题转化为攻角剖面和倾侧角剖面的参数化设计问题,将路径约束转化为阻力加速度再入飞行走廊,保证再入过程中始终满足路径约束,利用罚函数法处理终端约束,从而使得飞行器精确命中目标。最后,采用改进的麻雀智能优化算法对设计参数进行寻优,使得目标函数最优。仿真实验表明：本研究所提出的改进麻雀算法相较于原始麻雀算法、鲸鱼算法和粒子群算法收敛速度快,得到的高超声速滑翔飞行器再入轨迹精度有了进一步的提高;蒙特卡洛仿真实验说明,本研究所提出的高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化算法具有一定的鲁棒性。     

全方向康复步行训练机器人的跟踪控制

针对全方向康复步行训练机器人在跟踪运动过程中x轴、y轴和方向角各轨迹之间存在强耦合的问题,提出了速度跟踪控制器设计方法,从而使全方向康复步行训练机器人能同时实现各个方向理想的跟踪效果.在全方向康复步行训练机器人动力学模型和运动学模型的基础上,采用输入-输出线性化方法,通过模型解析推导出四轮转速与其驱动力间的解耦状态方程,设计速度跟踪控制器,实现速度的解耦控制.将速度控制器与非线性反馈控制律相结合,可以实现对运动轨迹的跟踪.仿真实验表明,本文方法具有一定的有效性,解决了传统跟踪过程中不能同时实现运动速度和运动轨迹跟踪的问题.     

Maneuver control of the hypersonic gliding vehicle with a scissored pair of control moment gyros

A maneuver control approach using a scissored pair of control moment gyros is proposed to improve the penetration ability of a hypersonic gliding vehicle (HGV) with a relatively high lift-drag ratio. Then, a multivariable strong coupling nonlinear bank-to-turn dynamical model is established for the case of lateral maneuvering of an HGV equipped with a scissored pair of control moment gyros. According to the requirement of coordinated turning of the HGV in a lateral maneuver, a decoupling controller based on feedback linearization and a linear quadratic optimal algorithm is designed. Finally, the large airspace maneuvering trajectories of the HGV including S-shaped, cycloid and spiral maneuvering modes are designed by applying overload control technology. Simulations demonstrate that the designed maneuvering trajectory significantly increases the airspace range and flexibility of the vehicle. The coordinated turn control system achieves an accurate and rapid tracking of the maneuvering trajectories in large airspace.     

基于可学习EKF的高超声速飞行器航迹估计

临近空间高超声速目标因具有高速、大机动、全球到达的特点,已成为国防安全的一类新型威胁.此类目标具有非惯性的航迹形式、并可进行复杂的策略性机动,给其航迹估计带来了新的挑战.为应对目标的机动特性,提升航迹估计性能,将循环神经网络与扩展卡尔曼滤波深度嵌合,提出了基于可学习扩展卡尔曼滤波的航迹估计方法.首先,通过分析目标机动特性,建立了参数化的目标机动模型.然后,考虑目标复杂机动特性对航迹估计造成的影响,将循环神经网络与扩展卡尔曼滤波深度嵌合,提出了可学习扩展卡尔曼滤波方法.通过使用已有航迹数据进行训练,所嵌入的两个循环神经网络,可发现目标机动的隐含规律,并对目标复杂机动所引起参数与模型不确定性的进行在线识别与动态补偿.最后,以某临近空间高超声速目标的航迹估计为例,选取典型机动场景,对所提出方法与EKF、AEKF等传统方法进行了对比分析. 分析结果表明,所提出的可学习扩展卡尔曼滤波方法可有效应对目标复杂的机动,具有比EKF、AEKF方法更高的估计精度和更优的估计动态性能.     

Robust parametric approach for tracking control of an air-breathing hypersonic cruise vehicle

To realize the stabilization and the tracking of flight control for an air-breathing hypersonic cruise vehicle, the linearization of the longitudinal model under trimmed cruise condition is processed firstly. Furthermore, the flight control problem is formulated as a robust model tracking control problem. And then, based on the robust parametric approach, eigenstructure assignment and reference model tracking theory, a parametric optimization method for robust controller design is presented. The simulation results show the effectiveness of the proposed approach.