范文鋒，許波，郝昀

(北京機電工程總體設(shè)計部，北京 100854)

0 引言

近年來，隨著臨近空間的利用逐漸受到重視，一種助推-滑翔式飛行器(boost-glide vehicle, BGV)得到國內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注[1-6]。其特點是通過主動段的快速助推使飛行器達到較大速度和高度，隨后在臨近空間以無動力跳躍滑行的方式進行長時間機動飛行，具有可實現(xiàn)遠程快速精確攻擊、覆蓋區(qū)域大、機動性能好及突防能力較強等優(yōu)點。本文擬對助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制問題進行研究。

目前求解此類彈道優(yōu)化問題主要有間接法和直接法兩大類[7]。間接法是根據(jù)Pontryagin極小值原理將約束最優(yōu)控制問題轉(zhuǎn)化為Hamiltonian邊值問題(Hamiltonian boundary value problem, HBVP)進行求解，其特點是解的精度較高且滿足一階最優(yōu)性必要條件，然而收斂半徑小且協(xié)態(tài)變量初值難以給定等問題成為此類方法廣泛應(yīng)用的主要困難。直接法采用參數(shù)化方法將連續(xù)空間的最優(yōu)控制問題離散轉(zhuǎn)化為非線性規(guī)劃(non-linear programming, NLP)問題，進而使用成熟的NLP求解方法得到最優(yōu)彈道，由于直接法不必推導(dǎo)一階最優(yōu)必要條件，收斂半徑大，無需協(xié)態(tài)變量的初始值，因此直接法比間接法應(yīng)用更為廣泛。

本文以助推-滑翔飛行器為研究對象，建立無量綱化的彈道動力學(xué)模型并提煉出總體設(shè)計參數(shù)，考慮飛行中的實際約束，以射程最優(yōu)為目標建立BGV彈道最優(yōu)控制模型；采用Radau偽譜方法將約束最優(yōu)控制問題轉(zhuǎn)化為非線性規(guī)劃問題，通過引入連接點概念處理多階段不連續(xù)問題，并使用序列二次規(guī)劃方法(sequential quadratic programming, SQP)進行求解；最后給出數(shù)值優(yōu)化算例，說明彈道最優(yōu)控制設(shè)計特點以及文中方法的實用性和有效性。

1 彈道動力學(xué)模型

1.1 基本假設(shè)

本文以助推-滑翔飛行器為研究對象，僅限于均勻重力場中的縱向飛行彈道，考慮地球形狀，忽略地球自轉(zhuǎn)及扁率的影響。

1.2 氣動力模型

借鑒文獻[8]中擬合得到的高精度氣動模型，其結(jié)果如下：

CD=0.000 68Ma4-0.014 1Ma3+0.110 21Ma2-

0.408 38Ma+0.822 73α+0.174 92，

(1)

CL=2.423 9×10-6Ma5-1.895×10-5Ma4+

1.863 910-5Ma3-0.000 48Ma2+0.003 94Ma-

0.000 93α2+α+69.656.

(2)

1.3 大氣密度模型

假設(shè)大氣密度遵循指數(shù)變化規(guī)律，其表達式為

ρ=ρ0exp-βH,

(3)

式中：ρ0為海平面大氣密度，1.225 kg/m3；β=1/7 200。

1.4 無量綱化動力學(xué)模型

當(dāng)發(fā)動機工作結(jié)束后開始被動段飛行，此時僅考慮動力學(xué)方程組中前4項即為被動段動力學(xué)方程組。

綜上可知：助推-滑翔飛行器的主要設(shè)計參數(shù)可歸納為tb，μt，Kfg，Kgs，CD和CL，由于tb=Ispμt/Kfg，因此最大射程可表示為

Lmax=fIsp,μt,Kfg,Kgs,CD,CL.

(5)

2 彈道最優(yōu)控制模型

2.1 約束條件

助推-滑翔飛行器飛行彈道經(jīng)歷嚴酷的力、熱環(huán)境，需要考慮氣動加熱、結(jié)構(gòu)承載以及姿態(tài)穩(wěn)定的需求，提出如下過程約束以確保飛行正常。

駐點熱流密度約束：

(6)

總過載約束：

(7)

動壓約束：

(8)

此外，為保證對目標的打擊效果，對落點狀態(tài)提出如下終端約束：

Θtf=Θf,

(9)

(10)

2.2 BGV彈道最優(yōu)控制問題

在以上工作基礎(chǔ)上，本文研究的助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制問題可以描述為求解飛行攻角α，使得如下目標函數(shù)最大：

(11)

且滿足狀態(tài)方程組(4)、過程約束(6)～(8)以及終端約束(9)～(10)。

3 Radau偽譜方法

偽譜法也稱正交配點法，主要包括Legendre偽譜法(Legendre pseudo-spectral method, LPM)、Gauss偽譜法(Gauss pseudo-spectral method, GPM)以及Radau偽譜法(Radau pseudo-spectral method, RPM)。這些方法相同之處都采用Lagrange多項式對狀態(tài)變量和控制變量進行全局逼近，區(qū)別在于配點的選取不同。文獻[9]對以上3種偽譜方法特點進行了詳細討論，指出采用GPM 和RPM得到的NLP問題KKT(Karush-Kuhn-tucker)條件與原HBVP一階最優(yōu)性必要條件等價。由于RPM配點包含初始點，容易得到協(xié)態(tài)變量高精度初始值，本文采用RPM對助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制問題進行求解。

3.1 基本原理

Radau偽譜法將約束最優(yōu)控制問題的狀態(tài)變量和控制變量在Legendre-Gauss-Radau(LGR)配點處進行離散，采用全局插值的Lagrange多項式對狀態(tài)變量和控制變量進行全局逼近，通過對多項式求導(dǎo)來近似狀態(tài)方程中的導(dǎo)數(shù)，且在一系列配點上滿足控制方程中右函數(shù)的約束，從而將狀態(tài)方程轉(zhuǎn)化為代數(shù)形式的等式約束；目標函數(shù)中的積分項由Gauss-Radau積分近似計算；至此可將約束最優(yōu)控制問題轉(zhuǎn)化為非線性規(guī)劃問題[10]。

3.2 連續(xù)最優(yōu)控制問題的離散轉(zhuǎn)換

3.2.1 連續(xù)最優(yōu)控制問題的一般格式

不失一般性，考慮如下Bolza最優(yōu)控制問題。求解控制函數(shù)ut及相應(yīng)的狀態(tài)函數(shù)xt，使得如下目標函數(shù)最?。?/p>

(12)

滿足狀態(tài)方程：

(13)

過程約束：

gxt,ut,t≤0，

(14)

邊界約束：

ψxt0,t0,xtf,tf=0.

(15)

3.2.2 離散轉(zhuǎn)換的主要內(nèi)容

(1) 時域轉(zhuǎn)換

Radau偽譜法的求解時域為 [-1,1]，因此需要將實際求解時域[t0,tf]進行轉(zhuǎn)化：

(16)

(2) 狀態(tài)變量與控制變量的近似

Radau偽譜法采用全局正交的Lagrange插值多項式分別對狀態(tài)變量與控制變量進行逼近。

狀態(tài)變量的近似公式為

(17)

(18)

式中：τjj=1,…,N為LGR配點，對應(yīng)LN-1τ+LNτ的根，LNτ表示N階Legendre多項式；τN+1不屬于LGR配點但參與狀態(tài)變量離散近似過程，其取值為1。

控制變量只在LGR配點處進行離散近似，其近似公式為

(19)

(20)

(3) 狀態(tài)方程轉(zhuǎn)換

將式(17)對τ進行微分，可得到LGR配點處的狀態(tài)變量導(dǎo)數(shù)為

(21)

式中：Dkj為N×N+1階Radau偽譜微分矩陣分量。

(22)

在此基礎(chǔ)上，可將LGR配點處狀態(tài)方程轉(zhuǎn)化為代數(shù)形式的等式約束：

k=1,2，…,N.

(23)

(4) 積分項的近似

最優(yōu)控制問題中的積分項采用Gauss-Radau積分進行處理。不失一般性，其轉(zhuǎn)換格式為

(24)

式中：ωk為Gauss-Radau積分權(quán)重。

3.2.3 轉(zhuǎn)換后的非線性規(guī)劃問題

基于以上離散處理可將最優(yōu)控制問題式(12)～(15)轉(zhuǎn)換為如下形式：

J=HxNτ1,τ1,xNτN+1,τN+1+

(25)

滿足約束：

k=1,2，…,N.

顯然式(25)，(26)構(gòu)成一個非線性規(guī)劃問題，即求解離散點處的狀態(tài)變量xNτk(k=1,2，…,N+1)、LGR配點處的控制變量uNτk(k=1,2，…,N)以及終端時刻tf(若未給定)，使式(25)在滿足式(26)的約束下最小，可采用成熟的SQP方法求解。

3.3 多階段不連續(xù)問題處理

對于助推-滑翔飛行器，主動段及被動段動力學(xué)模型存在差別，其彈道優(yōu)化本質(zhì)上是一個多階段不連續(xù)最優(yōu)控制問題。通過引入連接點的概念形成多階段偽譜方法[11-12]，即根據(jù)不同階段動力學(xué)模型及約束條件變化特點將最優(yōu)控制問題劃分成若干子區(qū)間，在每個子區(qū)間上分別對狀態(tài)變量和控制變量進行離散配點，同時對相鄰子區(qū)間連接點加入約束條件，以處理多階段不連續(xù)的最優(yōu)控制問題。

假設(shè)在某一點τ1∈[τ0,τ2]存在不連續(xù)，記

則連接點約束條件為

φ(x-(τ1),x+(τ1))≤0.

(27)

當(dāng)τ1為不定時，可將其作為優(yōu)化變量，同時加入不等式約束條件：

τ1-τ0τ1-τ2≤0.

(28)

4 數(shù)值優(yōu)化算例

優(yōu)化過程中根據(jù)計算精度需求及彈道特點選取配點數(shù)，其中主動助推段LGR配點數(shù)取75個，被動滑翔段LGR配點數(shù)取105個?？傮w設(shè)計參數(shù)取值如表1所示，過程約束及終端約束指標如表2所示。以助推-滑翔飛行器總射程最大為目標進行優(yōu)化，結(jié)果如圖1～7所示。

表1 總體設(shè)計參數(shù)值Table 1 Parameters for overall design

表2 約束指標Table 2 Specifications for constraints

圖1 縱向平面彈道Fig.1 Planar trajectory

圖2 當(dāng)?shù)貜椀纼A角Fig.2 Flight path angle

圖3 飛行攻角Fig.3 Angle of attack

圖4 總速度與動壓Fig.4 Total velocity and dynamic pressure

優(yōu)化結(jié)果表明：各狀態(tài)及控制變量曲線過渡光滑，且滿足過程及終端約束。由圖3飛行攻角曲線可知：采用2次攻角轉(zhuǎn)彎的策略進行主動段飛行程序設(shè)計，有利于精細調(diào)節(jié)主動段能量損失；被動滑翔段采用波浪式攻角變化規(guī)律，而非采用最大升阻比狀態(tài)定常攻角飛行策略，更有利于提高射程。

由圖6可知與飛行距離相關(guān)的協(xié)態(tài)變量值恒為-1，由圖7可知Hamiltonian函數(shù)在主動助推段和被動滑翔段均保持為常值，基于助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制模型特點，可知圖6～7結(jié)果從側(cè)面說明了采用的多階段Radau偽譜方法得到的KKT條件與原HBVP一階最優(yōu)性必要條件等價，計算結(jié)果與理論最優(yōu)解一致。

圖5 駐點熱流密度與總過載Fig.5 Heat flux at the stagnation point and total overload

圖6 飛行距離相關(guān)的協(xié)態(tài)變量Fig.6 Co-state about flight range

圖7 哈密頓函數(shù)Fig.7 Time history for Hamiltonian

5 結(jié)論

本文從多階段多約束最優(yōu)控制的角度對助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制問題進行研究，得到結(jié)論如下：

(1) 通過無量綱化方法得到助推-滑翔飛行器無量綱化動力學(xué)方程組，可提取出Isp，μt，Kfg，Kgs，CD和CL作為BGV總體設(shè)計的主要參數(shù)。

(2) 建立了助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制模型，采用Radau偽譜方法將最優(yōu)控制問題轉(zhuǎn)化為NLP問題并使用SQP方法求解；通過數(shù)值優(yōu)化算例驗證了模型及方法實用有效，優(yōu)化結(jié)果滿足一階最優(yōu)性必要條件。

(3) 助推-滑翔飛行器彈道包括主動助推段和被動滑翔段2部分，其彈道優(yōu)化是典型的多階段不連續(xù)最優(yōu)控制問題；通過引入連接點的概念處理多階段不連續(xù)問題，可避免以往彈道分段優(yōu)化的缺陷，以全射程最優(yōu)直接處理助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制問題。

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