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王鵬飛，蔣坤，張峰（陸軍炮兵防空兵學(xué)院，合肥 230031）
摘 要
高超聲速飛行器因其重要的戰(zhàn)略地位已經(jīng)成為各國爭(zhēng)奪空天權(quán)所關(guān)注的焦點(diǎn)。控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)是保證高超聲速飛行器實(shí)用化的關(guān)鍵技術(shù)。針對(duì)吸氣式高超聲速飛行器，設(shè)計(jì)一種反步控制器。為增強(qiáng)反步控制器的魯棒性，引入徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)高超聲速飛行器縱向非仿射動(dòng)力學(xué)模型中的不確定函數(shù)進(jìn)行在線逼近。為了解決輸入受限帶來的控制問題，構(gòu)造一種新型輔助系統(tǒng)對(duì)跟蹤誤差和控制律進(jìn)行補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)在控制輸入瞬時(shí)飽和情況下的穩(wěn)定跟蹤。最后，基于MATLAB仿真驗(yàn)證了控制策略的有效性。
1 引 言
隨著人類對(duì)太空的探索日益增多，臨近空間（距水平面20~100 km）因其特殊的空間位置受到人們?cè)絹碓蕉嗟年P(guān)注［1］。高超聲速飛行器作為一種能夠飛行在臨近空間的新型飛行器，正成為各軍事大國爭(zhēng)相發(fā)展的目標(biāo)。由于高超聲速飛行器的動(dòng)力學(xué)特性呈現(xiàn)出顯著的非線性和非最小相位特點(diǎn)，因此給其控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)帶來了巨大挑戰(zhàn)。目前，以反步控制、滑?？刂?、智能控制等為代表的非線性控制已逐漸成為高超聲速飛行器控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的主流方法。反步控制形成于20世紀(jì)90年代，它體現(xiàn)了一種層疊設(shè)計(jì)思想，即通過遞歸構(gòu)造閉環(huán)系統(tǒng)的Lyapunov函數(shù)，從而保證閉環(huán)系統(tǒng)軌跡的有界性和收斂性。反步控制的缺點(diǎn)是存在虛擬控制量導(dǎo)數(shù)反復(fù)求導(dǎo)導(dǎo)致的“微分膨脹”問題［2-5］。
孟堯等［4］采用動(dòng)態(tài)面技術(shù)避免了對(duì)虛擬控制變量的重復(fù)求導(dǎo)。文獻(xiàn)［5］通過滑模微分器獲取虛擬控制量的導(dǎo)數(shù)，從而避免了“微分膨脹”問題?；？刂埔卜Q為變結(jié)構(gòu)控制，它能夠使得系統(tǒng)按照預(yù)定的“滑動(dòng)模態(tài)”的狀態(tài)軌跡運(yùn)動(dòng)。由于“滑動(dòng)模態(tài)”與對(duì)象參數(shù)無關(guān)，因此滑模控制具有響應(yīng)速度快、魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)，但是其缺點(diǎn)是抖振現(xiàn)象較為嚴(yán)重，容易激發(fā)飛行器的彈性振動(dòng)［6-9］。黃書童等［8］利用雙冪次趨近律代替原有符號(hào)函數(shù)，設(shè)計(jì)了一種雙冪次滑模反步控制策略，降低了抖振的影響。
文成馀等［9］ 將控制律內(nèi)的符號(hào)函數(shù)連續(xù)化，設(shè)計(jì)了一種快速平滑的二階滑?？刂葡到y(tǒng)。智能控制常用來處理復(fù)雜不確定性系統(tǒng)，主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和模糊控制等［10-12］。相較傳統(tǒng)控制方法，智能控制不依賴于精確模型，因而具有更強(qiáng)的自適應(yīng)和魯棒性。
文獻(xiàn)［13］將高超聲速飛行器的軌跡跟蹤轉(zhuǎn)化為對(duì)角速率誤差的最優(yōu)控制，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近最優(yōu)控制中的代價(jià)函數(shù)，從而獲得最優(yōu)的反饋控制律。張迎雪等［14］針對(duì)高超聲速飛行器的快/慢回路分別設(shè)計(jì)了分?jǐn)?shù)階比例、積分和微分（Proportional Integral Derivative，PID）控制器，利用模糊控制的任意逼近性在線調(diào)節(jié)PID參數(shù)，顯著提升了控制系統(tǒng)的魯棒性。高超聲速飛行器獨(dú)特的動(dòng)力學(xué)特性要求其本身的執(zhí)行機(jī)構(gòu)必須受限，即輸入受限問題。吳立剛等［15］討論了受限條件下滑模面的最大收斂域問題。
文獻(xiàn)［16］針對(duì)輸入受限時(shí)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性無法保證的問題，引入輔助系統(tǒng)對(duì)跟蹤誤差進(jìn)行補(bǔ)償，保證了在出現(xiàn)執(zhí)行機(jī)構(gòu)飽和時(shí)控制系統(tǒng)對(duì)參考軌跡的穩(wěn)定跟蹤。綜合前面的研究成果，本文針對(duì)高超聲速飛行器輸入受限問題，提出一種反步神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略。
首先選取吸氣式高超聲速飛行器的縱向動(dòng)力學(xué)模型作為研究對(duì)象，基于反步控制設(shè)計(jì)框架，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)反步神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。為解決輸入受限問題，設(shè)計(jì)一種輔助系統(tǒng)對(duì)跟蹤誤差和理想控制律進(jìn)行補(bǔ)償，保證控制輸出對(duì)參考軌跡的穩(wěn)定跟蹤。最后，基于MATLAB仿真驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)控制策略的可行性與有效性。
2 模型描述
2.1 動(dòng)力學(xué)建模
本文選取Parker針對(duì)吸氣式高超聲速飛行器提出的縱向平面運(yùn)動(dòng)模型［17］：
（1）
式中，V、h、γ、θ和Q這5個(gè)剛體狀態(tài)量分別代表高超聲速飛行器的速度、高度、航跡角、俯仰角和俯仰角速率；
、
、
以及
分別代表飛行器的一、二階彈性模態(tài)及其導(dǎo)數(shù)；T、D、L和M分別為氣動(dòng)力（推力、阻力及升力）和氣動(dòng)力矩；
和
（i=1，2）分別為第i階彈性狀態(tài)量的阻尼系數(shù)和自然頻率；Ni（i=1，2）為第i階廣義彈性力；
（i=1，2）為第i階彈性狀態(tài)量的耦合系數(shù)；k1和k2為常數(shù)；Iyy為y軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；m為質(zhì)量。為方便接下來的控制器設(shè)計(jì)，將氣動(dòng)力和力矩分別改寫為仿射形式［17］：
（2）
式中，
為動(dòng)壓，
；S和
分別為參考面積和平均氣動(dòng)弦長(zhǎng)；
為推力力臂；
為攻角；
為升降舵偏角；其余氣動(dòng)參數(shù)分別為
式中，
為燃料當(dāng)量比；
為第i階推力擬合參數(shù)。綜合式（1）和式（2）可得
（3）
式中，
式中，
、
和
均為包含彈性模態(tài)的不確定項(xiàng)。至此，完成了從式（1）的原理模型向面向控制模型式（3）的轉(zhuǎn)化?？刂戚斎敕謩e為燃料當(dāng)量比以及升降舵偏角
，控制輸出為V、h。
2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
為了避免模型中的不確定項(xiàng)對(duì)控制系統(tǒng)產(chǎn)生影響，這里引入徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行逼近：
（4）
式中，
和
分別為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出；
為權(quán)值向量，
；
為徑向基函數(shù)，
。典型的徑向基函數(shù)的形式為
（5）
式中，
和 
分別為函數(shù)中心的向量大小以及寬度。假設(shè)
為一連續(xù)函數(shù)，存在一個(gè)理想的權(quán)值向量
使得下述等式成立［18］：
（6）
式中，
為估計(jì)誤差；
為估計(jì)誤差的上界。
3 控制器設(shè)計(jì)
為便于控制器設(shè)計(jì)，將式（3）拆分為速度和高度兩個(gè)子系統(tǒng)分別進(jìn)行控制器設(shè)計(jì)。當(dāng)然，這種設(shè)計(jì)思路只是在形式上加以區(qū)分，并不影響兩者間的耦合關(guān)系［19］。
3.1 速度控制器及穩(wěn)定性證明
首先，將速度方程改寫為
（7）
式中，F(xiàn)V為包含氣動(dòng)力和力矩的函數(shù)，其表達(dá)式為
定義速度的跟蹤誤差：
（8）
為解決受限問題，引入一種新型輔助系統(tǒng)形式：
（9）
對(duì)式（7）修正可得
（10）
對(duì)式（10）求導(dǎo)得
（11）
為降低參數(shù)攝動(dòng)、建模誤差對(duì)控制系統(tǒng)的影響，因此引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)
進(jìn)行估計(jì)。其估計(jì)可表示為
（12）
式中，
為權(quán)值向量
的估計(jì)值。定義權(quán)值參數(shù)向量的最優(yōu)值
為
（13）
則根據(jù)式（6）可將表示為
（14）
式中，
為逼近誤差，
為其上界。定義權(quán)值向量的估計(jì)誤差為
（15）
則有
（16）
定義的自適應(yīng)律為
（17）
式中，λV為正設(shè)計(jì)參數(shù)。構(gòu)造速度子系統(tǒng)的可執(zhí)行控制律為
（18）
式中，
、
均為正的設(shè)計(jì)參數(shù)。將式（18）代入式（11）可得
（19）
選取速度子系統(tǒng)的Lyapunov函數(shù)為
（20）
對(duì)式（20）求導(dǎo)得
（21）
由于
（22）
因此，式（21）可改寫為
（23）
定義如下緊集：
（24）
若
不屬于集合
，且
，則有
。
3.2 高度控制器及穩(wěn)定性證明
為簡(jiǎn)化高度控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)，根據(jù)文獻(xiàn)［20］提出的方法構(gòu)造高度h的控制律為
（25）
式中，
和
均為待設(shè)計(jì)的正參數(shù)。令
，即可實(shí)現(xiàn)h對(duì)
的跟蹤［17］。在不考慮速度和高度方程的前提下，將式（3）改寫為
（26）
式中，
與速度子系統(tǒng)類似，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì) 
和
估計(jì)：
（27）
分別定義權(quán)值向量的最優(yōu)值
、
，將 和表示為
（28）
式中，
和 
均為逼近誤差。定義
和
分別為和 的上界。定義權(quán)值向量的估計(jì)誤差為
（29）
則有
（30）
定義跟蹤誤差并求導(dǎo)得
（31）
同樣，為解決受限問題，這里引入輔助系統(tǒng)形式對(duì)俯仰角速率進(jìn)行補(bǔ)償：
（32）
由于本文處理的是瞬時(shí)飽和，因此假定
有界，其上界為
。因此，式（32）可以改寫為
（33）
分別選取航跡角γ、航跡角θ和俯仰角速率Q的控制律為
（34）
式中，
、
、
、
、
和
均為控制器參數(shù)。為避免出現(xiàn)反步系統(tǒng)中的“微分膨脹”問題，引入低通濾波器對(duì)中間控制量的導(dǎo)數(shù)求解：
（35）
（36）
式中，
和
均為待設(shè)計(jì)的正參數(shù)。定義狀態(tài)量
和
的估計(jì)誤差為
（37）
對(duì)式（37）求導(dǎo)得
（38）
根據(jù)文獻(xiàn)［17］的結(jié)果可知：
（39）
定義
和
的自適應(yīng)估計(jì)律為
（40）
式中，
、
為正設(shè)計(jì)參數(shù)。選取高度子系統(tǒng)的Lyapunov函數(shù)為
Wh=Wγ+Wθ+WQ（41）
式中，
對(duì)式（41）求導(dǎo)得
（42）
由于
，
，
則式（42）可改寫為
（43）
定義如下緊集：
（44）
若上述誤差均位于式（44）中的緊集之外，同時(shí)控制參數(shù)符合下述關(guān)系式：
，
，
，
，
則有
，此時(shí)所有誤差信號(hào)均有界。
4 仿真分析
針對(duì)式（3）的模型進(jìn)行閉環(huán)仿真，飛行器的初始取值如表1所示。
▼ 表1 初始狀態(tài)取值
▼ Tab. 1 Initial trim conditions
控制器參數(shù)為：
，
，
，
，
，
，
，
，
，
；一階低通濾波器的設(shè)計(jì)參數(shù)為
；輔助系統(tǒng)參數(shù)為
，
；彈性變量取值：
，
，
，
，
；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入：
，
，
；輸入?yún)^(qū)間定義為
，
，
，
；徑向基函數(shù)的參數(shù)
，
，
，
。為了驗(yàn)證控制器效果，將控制輸入的約束范圍設(shè)定為
，
。為了檢驗(yàn)系統(tǒng)的魯棒性，在
時(shí)分別向動(dòng)力學(xué)模型中加入下列擾動(dòng)：
， 
。定義速度階躍
，高度階躍
?？刂葡到y(tǒng)的輸入的仿真結(jié)果如圖 1~圖4所示。圖1為對(duì)控制律和跟蹤誤差進(jìn)行補(bǔ)償情況下，燃料當(dāng)量比及其輔助系統(tǒng)曲線。由圖1可以看出，大約在30~50 s的仿真時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)了飽和，此時(shí)輔助系統(tǒng)能夠迅速響應(yīng)進(jìn)行補(bǔ)償，使得控制輸入盡快退出飽和狀態(tài)。作為對(duì)比，圖2所示為無補(bǔ)償?shù)那闆r，可以看出出現(xiàn)了持續(xù)的飽和，控制律失效直至仿真終止。圖3所示為有補(bǔ)償情況下升降舵偏角及其輔助系統(tǒng)的輸出曲線，可以看出在仿真初期雖然出現(xiàn)了短暫的受限，但由于有輔助系統(tǒng)的存在，其很快恢復(fù)到正常狀態(tài)。圖4所示為無補(bǔ)償?shù)臓顟B(tài)，此時(shí)由于出現(xiàn)了持續(xù)飽和，控制律失效導(dǎo)致控制失敗。
▲ 圖1 燃料當(dāng)量比及其輔助系統(tǒng)曲線（有補(bǔ)償）
▲ Fig.1 Curves of fuel equivalent ratio and auxiliary system（with compensation）
▲ 圖2 燃料當(dāng)量比及其輔助系統(tǒng)曲線（無補(bǔ)償）
▲ Fig.2 Curves of fuel equivalent ratio and auxiliary system（without compensation）
▲ 圖3 升降舵偏角及其輔助系統(tǒng)曲線（有補(bǔ)償）
▲ Fig.3 Curves of elevator deflection angle and auxiliary system（with compensation）
▲ 圖4 升降舵偏角及其輔助系統(tǒng)曲線（無補(bǔ)償）
▲ Fig.4 Curves of elevator deflection angle and auxiliary system（without compensation）
控制系統(tǒng)的速度和高度輸出及其各自的跟蹤誤差如圖5~圖8所示。與前面類似，分別將有補(bǔ)償和無補(bǔ)償?shù)那闆r做一對(duì)比。從仿真結(jié)果可以看出，有補(bǔ)償時(shí)，速度和高度都能穩(wěn)定跟蹤各自的參考軌跡，調(diào)節(jié)時(shí)間很短。如果去除補(bǔ)償策略，速度和高度則無法跟蹤參考軌跡，控制失敗。
▲ 圖5 速度及其跟蹤誤差曲線（有補(bǔ)償）
▲ Fig.5 Curves of velocity and tracking error（with compensation）
▲ 圖6 速度及其跟蹤誤差曲線（無補(bǔ)償）
▲ Fig.6 Curves of velocity and tracking error（without compensation）
▲ 圖7 高度及其跟蹤誤差曲線（有補(bǔ)償）
▲ Fig.7 Curves of altitude and tracking error（with compensation）
▲ 圖8 高度及其跟蹤誤差曲線（無補(bǔ)償）
▲ Fig.8 Curves of altitude and tracking error（without compensation）
5 結(jié) 論
?。?）本文針對(duì)輸入受限條件下的高超聲速飛行器精確穩(wěn)定跟蹤控制策略開展研究。通過構(gòu)造一種新型輔助系統(tǒng)，在控制輸入受限時(shí)能夠繼續(xù)執(zhí)行控制律。仿真結(jié)果表明，當(dāng)控制輸入的幅值出現(xiàn)持續(xù)飽和時(shí)，所設(shè)計(jì)的輔助系統(tǒng)能夠及時(shí)對(duì)跟蹤誤差與控制律進(jìn)行補(bǔ)償，使得控制輸入退出飽和狀態(tài)，恢復(fù)對(duì)參考軌跡的持續(xù)跟蹤，確保飛行器的飛行姿態(tài)穩(wěn)定。
（2）不同于文獻(xiàn)［16］中基于精確數(shù)學(xué)模型構(gòu)造控制器，即將模型不確定性歸為干擾項(xiàng)，利用干擾觀測(cè)器對(duì)不確定項(xiàng)進(jìn)行逼近的思路。本文將模型中包含氣動(dòng)力在內(nèi)的各種作用力及不確定項(xiàng)歸結(jié)為總的非線性未知函數(shù)，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其估計(jì)，進(jìn)一步弱化了控制器對(duì)模型的依賴。從仿真結(jié)果可以看出，速度與高度的跟蹤誤差超調(diào)量及調(diào)節(jié)時(shí)間均非常小，獲得了較為滿意的控制性能。
（3）本文雖然對(duì)輸入受限問題的研究主要集中于對(duì)幅值飽和的補(bǔ)償，而對(duì)控制量帶寬與速率的受限問題未作考慮。因此，下一步對(duì)幅值、帶寬和速率同時(shí)受限問題開展相關(guān)研究是將輸入受限問題推廣到實(shí)際應(yīng)用中必須開展的工作。
編輯：黃飛
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論