張志健，王小虎，曾憲法，何 純

(北京控制與電子技術(shù)研究所，北京 100038)

0 前言

隨著戰(zhàn)場體系化對抗的發(fā)展，進(jìn)攻飛行器面臨著強(qiáng)大的多階段、多層次物理攔截和干擾致盲等威脅；為提升生存能力、提高突防/打擊效率，飛行器飛行軌跡必須靈活可變，以主動破襲復(fù)雜環(huán)境下的攔截系統(tǒng)、并有效打擊各類目標(biāo)的關(guān)鍵部位?，F(xiàn)代飛行器姿態(tài)控制具有靈活可變大包線飛行、強(qiáng)耦合、強(qiáng)時變、非線性、大偏差、大不確定性的特點[1-2]，同時還要滿足柔性飛行器控制[3]、故障容錯的需求[4]。因此，建模復(fù)雜度的提升、新型飛行器控制問題、容錯需求、自主控制需求、信息化發(fā)展趨勢，對飛行器的控制提出了新的挑戰(zhàn)[5]。

隨著計算機(jī)性能的提升、測量信息的豐富、信息交互技術(shù)的發(fā)展，在控制系統(tǒng)中綜合智能方法提升飛行器在復(fù)雜動態(tài)條件、大不確定性、部分執(zhí)行機(jī)構(gòu)失效情況下的控制效果，成了姿態(tài)控制的發(fā)展趨勢。智能方法中，專家系統(tǒng)可綜合專家知識、經(jīng)驗、飛行器地面試驗、仿真數(shù)據(jù)，有效提升其他控制方法的適用性[6]；結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可通過機(jī)器學(xué)習(xí)自主擴(kuò)充知識庫，應(yīng)對更多復(fù)雜的問題，例如航天器故障診斷[7]。在飛行器智能控制結(jié)構(gòu)方面，文獻(xiàn)[8]詳述了智能自主飛行器的特性，在功能級別描繪了一種智能自主飛行器原理圖；文獻(xiàn)[9]詳細(xì)分析了現(xiàn)代飛行器控制領(lǐng)域的應(yīng)用成果和現(xiàn)代智能系統(tǒng)研究的理論成果后指出，基于動態(tài)專家系統(tǒng)、決策、自組織等的功能—智能系統(tǒng)是未來智能系統(tǒng)綜合發(fā)展的前景方向之一。文獻(xiàn)[8]、文獻(xiàn)[9]中姿態(tài)控制部分是通過最優(yōu)控制實現(xiàn)，需要控制對象的準(zhǔn)確線性化模型，導(dǎo)致控制器設(shè)計困難。

針對飛行器的姿態(tài)控制，本文提出了一種包含專家系統(tǒng)、在線辨識估計和控制信號處理的智能姿態(tài)控制方法。其基礎(chǔ)控制器采用現(xiàn)有的非智能方法，但增加了高層級的專家系統(tǒng)模塊，可在飛行器飛行空域、動態(tài)特性、任務(wù)需求發(fā)生變化，或執(zhí)行機(jī)構(gòu)出現(xiàn)故障時及時調(diào)整控制策略和控制參數(shù)，從而獲得良好的控制性能。該控制器具有功能明確、結(jié)構(gòu)簡單的特點，是一種近期可實現(xiàn)的綜合型智能控制方案。采用本文提出的智能控制結(jié)構(gòu)，設(shè)計了某飛行器的中段容錯控制器，姿態(tài)發(fā)散概率由無容錯控制時的45%降低到0%，調(diào)姿任務(wù)完成率100%。

1 專家式飛行器智能姿態(tài)控制系統(tǒng)

專家式飛行器智能姿態(tài)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖 1所示，含專家系統(tǒng)、辨識估計、控制信號處理三部分(注：本文著重講控制方法，不討論智能控制系統(tǒng)中的智能測量元件和執(zhí)行機(jī)構(gòu))。

圖1 專家式飛行器智能姿態(tài)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Block diagram of the expert intelligent attitude control system for flight vehicle

1.1 專家系統(tǒng)模塊

專家系統(tǒng)是該控制結(jié)構(gòu)的頂層、核心，是系統(tǒng)運(yùn)行的大腦。針對飛行器特性、任務(wù)需求、故障狀態(tài)的變化，專家系統(tǒng)根據(jù)專家經(jīng)驗、試驗數(shù)據(jù)形成的規(guī)則，校核辨識估計結(jié)果、診斷飛行器故障、更新控制策略及相應(yīng)參數(shù)；使飛行器在各種條件下維持良好的控制效果。專家系統(tǒng)的規(guī)則來源于專家知識、實驗數(shù)據(jù)及大量仿真統(tǒng)計；部分難以描述的規(guī)則或需要大量信息佐證的決策，則采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)表示，通過機(jī)器學(xué)習(xí)、離線學(xué)習(xí)更新。

專家系統(tǒng)由數(shù)據(jù)庫、知識庫、規(guī)則庫和推理機(jī)構(gòu)成。

1.1.1 數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫中的信息來源有三類，1)地面試驗、理論分析推導(dǎo)出來的結(jié)論和依據(jù)；2)大量數(shù)學(xué)仿真驗證所習(xí)得的參數(shù)；3)在線測量，或在線辨識、狀態(tài)估計，經(jīng)推理機(jī)認(rèn)可的信息。數(shù)據(jù)庫信息按來源與用途分類如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)庫信息分類Tab.1 Classification of database information

1.1.2 規(guī)則庫和推理機(jī)制

規(guī)則庫是根據(jù)專家知識獲得的動力學(xué)特性、控制策略、控制作用，集中反映了動力學(xué)認(rèn)識、控制知識，是專家系統(tǒng)性能是否優(yōu)良的核心。規(guī)則庫根據(jù)數(shù)據(jù)庫提供的數(shù)據(jù)完成如下工作：1)判斷辨識/估計結(jié)果是否可信；2)根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)和辨識/估計結(jié)果，更新數(shù)據(jù)庫；3)判斷系統(tǒng)是否出現(xiàn)故障，并診斷故障；4)確定控制策略，調(diào)整控制參數(shù)和指令分配方法。規(guī)則庫通過大量產(chǎn)生式規(guī)則“if…then…”給出。

推理機(jī)制根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)、歷史狀態(tài)，辨識結(jié)果和數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，在規(guī)則庫中搜索相應(yīng)的策略。本文采用正向推理方式，即由事實數(shù)據(jù)出發(fā)，實時處理系統(tǒng)的輸入、輸出，確定系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，在規(guī)則庫中找出相應(yīng)的故障狀態(tài)、控制規(guī)則、參數(shù)調(diào)整策略、指令分配策略。

1.1.3 知識庫

將專家對控制系統(tǒng)穩(wěn)定性、操控性、飛行器上主要設(shè)備性能的認(rèn)識，抽象為控制模式、響應(yīng)特性和參數(shù)自調(diào)整規(guī)則，變成專家系統(tǒng)的知識信息。專家知識是專家在確定飛行器主要參數(shù)時，對各種確定性、不確定性因素做出最佳反應(yīng)的行為的集合。它是工程設(shè)計人員和飛行控制專家集體智慧的結(jié)晶，必須精心設(shè)計，巧妙構(gòu)思、轉(zhuǎn)化，才能使其實用性更強(qiáng)、應(yīng)用范圍更廣。

1.2 辨識估計模塊

辨識估計模塊對影響飛行器控制性能的主要參數(shù)進(jìn)行在線辨識。為拓展專家知識的在線應(yīng)用，必須盡可能地辨識或估計飛行器飛行中的時域、頻域、結(jié)構(gòu)特征，并轉(zhuǎn)化為可供專家系統(tǒng)推理、計算的量化值，方便與數(shù)據(jù)庫中的信息對比。專家系統(tǒng)推理機(jī)根據(jù)飛行機(jī)動情況和專家知識庫，對辨識結(jié)果進(jìn)行處理，判定數(shù)據(jù)庫是否更新，飛行器是否正常工作，辨識估計模塊、控制信號處理模塊是否需要調(diào)整。對于飛行器姿態(tài)控制，在線辨識的數(shù)據(jù)包括：發(fā)動機(jī)的推力大小、當(dāng)前狀態(tài)在飛行包絡(luò)中的位置、結(jié)構(gòu)振動頻率、控制效率等。

1.3 控制信號處理模塊

控制信號處理模塊是飛行器控制的基礎(chǔ)，具備完整的控制功能；控制對象復(fù)雜度較低時，可獨(dú)立完成控制任務(wù)。專家系統(tǒng)根據(jù)任務(wù)需求、對象特性變化、故障診斷結(jié)果，調(diào)節(jié)控制信號處理模塊中的控制策略、控制參數(shù)，從而完成不同的控制任務(wù)。

1.3.1 數(shù)據(jù)濾波

當(dāng)彈性振動與剛體控制帶寬需求相互分離，設(shè)計對剛體穩(wěn)定控制影響小的彈性自適應(yīng)濾波網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)剛體飛行器姿控設(shè)計、彈性抑制濾波的相互獨(dú)立，可有效簡化控制系統(tǒng)設(shè)計的復(fù)雜度。運(yùn)行中，專家系統(tǒng)根據(jù)彈性振動辨識結(jié)果和數(shù)據(jù)庫存儲的歷史信息，實時調(diào)整濾波網(wǎng)絡(luò)。因為閉環(huán)系統(tǒng)中彈性抑制與振動辨識相互影響；要實現(xiàn)良好的自適應(yīng)抑制，濾波器參數(shù)的調(diào)整依賴于專家對在線彈性振動特性、飛行器結(jié)構(gòu)特性、動態(tài)控制過程對辨識結(jié)果影響的認(rèn)識，以及地面試驗預(yù)示規(guī)律。

1.3.2 控制器

根據(jù)對象特點、任務(wù)需求的不同，可采用不同的控制方案，如經(jīng)典PID、LPV控制器、變結(jié)構(gòu)控制器等。由專家系統(tǒng)決策，更新控制參數(shù)。

1.3.3 指令分配

不旋轉(zhuǎn)飛行器的控制量一般按3個通道給出，而實際飛行器的操縱機(jī)構(gòu)通常存在共用或冗余；例如可擺動單噴管用于控制俯仰、偏航2個通道；4個空氣舵用于控制飛行器的俯仰、偏航、滾轉(zhuǎn)通道，8個姿控噴管控制三通道姿態(tài)等。指令分配策略的作用是根據(jù)三通道控制需求，得到各操縱機(jī)構(gòu)唯一確定的執(zhí)行指令。指令分配策略由控制系統(tǒng)專家設(shè)計，存儲于數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫中，推理機(jī)進(jìn)行分配策略選擇。

以上為本文智能控制方案的結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)途徑，本文以某飛行器中段容錯控制為例，介紹了該控制結(jié)構(gòu)的實現(xiàn)方式。

2 在線狀態(tài)估計+專家系統(tǒng)的智能主動容錯控制

如果姿態(tài)控制系統(tǒng)能實現(xiàn)調(diào)姿需求，故障是否被精確定位并不重要；基于這一想法，將故障分為可控故障和不可控故障兩類，將被動容錯與主動容錯結(jié)合，最終實現(xiàn)綜合容錯控制方案。

受控飛行器，無故障或者發(fā)生故障但仍能實現(xiàn)調(diào)姿任務(wù)、滿足指標(biāo)需求，則該故障為可控故障；否則為不可控故障。若專家系統(tǒng)包含多個被動容錯的魯棒控制策略，可綜合覆蓋所有故障；則發(fā)生故障時，總存在一個控制策略保證系統(tǒng)可控。因此，若專家系統(tǒng)能及時確認(rèn)當(dāng)前控制策略發(fā)生不可控故障，并切換到可控控制策略，則必然能保證系統(tǒng)穩(wěn)定可控。故障診斷常采用狀態(tài)觀測器進(jìn)行狀態(tài)重構(gòu)，從而實現(xiàn)了執(zhí)行機(jī)構(gòu)或測量裝置的故障診斷。本文為了更好地表征飛行器是否處于控制器的可控范圍內(nèi)，以控制策略在可控故障下的執(zhí)行機(jī)構(gòu)響應(yīng)作為跟蹤觀測器的輸入，重構(gòu)系統(tǒng)狀態(tài)。若發(fā)生不可控故障則重構(gòu)的狀態(tài)迅速偏離實際狀態(tài)，從而實現(xiàn)可控故障與不可控故障的快速確診。

具體容錯問題和設(shè)計方法如下。

2.1 八姿控切向布局故障容錯控制問題

某飛行器在稀薄大氣層飛行期間，采用8個姿控噴管控制3個通道，布局如圖 2所示；需進(jìn)行大角度快速觀星調(diào)姿，運(yùn)動學(xué)耦合較大，用四元數(shù)描述其運(yùn)動：

Mc=Bu(t)

(1)

其中，Mc為姿控噴管控制力矩；Md為氣動力、干擾力矩之和；q=[q0,q1,q2,q3]T為飛行器姿態(tài)四元數(shù)；ωB=[0,ωbx,ωby,ωbz]T為增廣角速度。

u(t)=[u1(t),…,u8(t)]T為8個姿控的響應(yīng)，ui(t)∈[0,1]，具有開關(guān)特性，與指令之間存在最大0.2s的延遲；故障模式考慮不可關(guān)閉和不可開啟兩種狀態(tài)。

圖2 飛行器姿控噴管姿控布局(尾視圖)Fig.2 Layout of attitude control engine of the flight vehicle (tail view)

本算例模型參數(shù)如下：

B=

由于發(fā)生一個姿控噴管故障已經(jīng)是小概率事件，因此，忽略多個姿控噴管同時故障的情形。其故障診斷具有非線性、過驅(qū)動特性，通用、理論完備的故障診斷方法仍然是故障診斷領(lǐng)域的一個難點[10-12]。

2.2 故障狀態(tài)估計+專家系統(tǒng)的智能容錯控制方法設(shè)計

2.2.1 故障狀態(tài)估計模塊設(shè)計

姿控噴管響應(yīng)延遲會影響狀態(tài)重構(gòu)，為減小對故障診斷的影響，本文使用2個結(jié)構(gòu)相同的跟蹤觀測器，1個用于跟蹤各種狀態(tài)下的姿態(tài)，1個重構(gòu)當(dāng)前控制策略下故障可控時的狀態(tài)。

v=a0Δθ+a1Δω

am(t)=fa(c)(v)

(2)

其中，am(t)為跟蹤模塊角加速度控制量；Δθ、Δω為狀態(tài)估計值與實測值的角度偏差、速度偏差；a0、a1為PD控制增益，為保證跟蹤的快速性，可取較大值，本文取值a0=100、a1=100；函數(shù)fa(c)(v)為三通道可用角加速度矢量，fa(v)為任意可能角加速度，fa(c)(v)為發(fā)生可控故障且指令為v時的可取角加速度。該信息作為飛控專家系統(tǒng)的已知信息存儲于數(shù)據(jù)庫中，可表征飛行器在不同姿控開關(guān)指令下的動態(tài)響應(yīng)；判定系統(tǒng)是否發(fā)生故障的先驗信息。

fa(v)取值滿足：

fa(v)=v*

(3)

式中，Ti為姿控噴管的不同開關(guān)組合對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)角加速度(不考慮偏差)，T為Ti全體集合；Δ為氣動力、姿控推力偏差等所有干擾力矩產(chǎn)生的最大干擾角加速度。

其中：Ti=[Ti,x,Ti,y,Ti,z]T，為不同噴管開關(guān)的標(biāo)稱控制力矩；將方向相反成對安裝的噴管構(gòu)成n12,n34,n56,n78這4個虛擬發(fā)動，分別可取1、0、-1三種值，對應(yīng)繞x軸產(chǎn)生負(fù)力矩、無力矩、正力矩，共3×3×3×3=81種開關(guān)組合。以x通道為例，Tix可表達(dá)如下：

Ti,x=n12A12,x+n34A34,x+n56A56,x+n78A78,x

i=33·(n12+1)+32·(n34+1)+3·(n56+1)+

(n78+1)

(4)

單個噴管在某通道產(chǎn)生的標(biāo)稱角加速度具體取值為：

A12,x=A56,x=0.2269,A34,x=A78,x=0.2968

A12,y=A56,y=0.0836,A34,y=A78,y=0

A12,z=A56,z=0,A34,z=A78,z=0.084

以3、4、7、8號噴管控制滾轉(zhuǎn)和俯仰通道為例，fa(v)取值范圍如圖 3所示。由于執(zhí)行機(jī)構(gòu)的任意響應(yīng)都被考慮，狀態(tài)跟蹤模塊可跟蹤任意故障條件下的飛行器姿態(tài)。

圖3 滾轉(zhuǎn)、俯仰通道角加速度取值范圍Fig.3 Value range of angular acceleration for roll and pitch channels

fc(v)取值滿足：

fc(v)=v*

(5)

其中，T(u,Δt,F)為考慮控制指令u、噴管開/關(guān)延遲Δt、當(dāng)前控制策略的可控故障F時，可能的角加速度取值集合，是T的子集，在飛行中實時計算。仍以3、4、7、8號噴管控制滾轉(zhuǎn)、俯仰通道為例：在偏航干擾力矩小于一個噴管產(chǎn)生的控制力時，1、2、5、6號噴管任一故障都屬于可控故障，n12、n56可取值1，0，-1；若(t-Δt,t)時間內(nèi)，滾轉(zhuǎn)指令為1、俯仰指令為0，則可控故障狀態(tài)下，4個虛擬姿控取值范圍是：n12,n56∈{-1,0,1}，n34=n78=-1(通道控制需求和噴管指令對應(yīng)關(guān)系見表 2)。俯仰、滾轉(zhuǎn)通道fc(v)取值范圍如圖 4陰影部分所示。仿真中，Δt取值0.12s，由于飛控機(jī)計算周期0.005s，取40個歷史數(shù)據(jù)，綜合考慮所出現(xiàn)的指令。

圖4 指令約束下滾轉(zhuǎn)、俯仰通道角加速度取值范圍Fig.4 Value range of angular acceleration for roll and pitch channels under conmand constraint

可控故障重構(gòu)模塊具有如下性質(zhì)：無故障或出現(xiàn)可控故障時，可有效跟蹤實際狀態(tài)；出現(xiàn)不可控故障時，重構(gòu)的狀態(tài)迅速偏離實際狀態(tài)。因此，可以將故障診斷問題轉(zhuǎn)化為重構(gòu)狀態(tài)Xc和跟蹤狀態(tài)Xa的偏差大小判斷。

2.2.2 規(guī)則庫和推理機(jī)制確定

(1)故障診斷流程啟動門限

根據(jù)Xa與Xc角偏差Δσx,y,z判斷當(dāng)前分配方法是否可控：當(dāng)某通道角偏差Δσi大于門限值Δf，判定出現(xiàn)當(dāng)前分配模式為不可控故障，切換指令分配方式、并將Xc賦值為Xa，然后進(jìn)行對應(yīng)分配模式的可控性監(jiān)測。Δf由如下方式確定：

(6)

β為單個噴管開啟時該通道產(chǎn)生的最大加速度；Δt為噴管指令與響應(yīng)不一致時間最大值。為避免噴管響應(yīng)延遲、測量噪聲導(dǎo)致誤判，tm取值大于3倍噴管響應(yīng)延遲時間。本算例取Δf=1.8°。

(2)覆蓋可控故障的分配策略設(shè)計

當(dāng)噴管硬件冗余時，存在多種不同的指令分配方式，設(shè)為di，其中i代表不同的分配方式。設(shè)指令分配方式集合為D={dj|j=1,2,…,m}，定義映射：

cji=dj(Fi)

當(dāng)cji=1時，表示指令分配方法dj下，故障Fi可控；cji=0表示不可控。F0表示無故障，由于無故障狀態(tài)下，采用dj時系統(tǒng)受控，因此有

dj(F0)=1,?dj∈D

定義指令分配方式dj的可控故障集為：

Cj={Fi|Fi∈F,且dj(Fi)=1，其中dj∈D}

此時，只要各分配方法dj對應(yīng)的可控故障集Cj滿足:

(7)

即對?Fi∈F,?dj∈D，使得dj(Fi)=1。

本實例設(shè)計了2個指令分配策略，策略d1：俯仰、滾轉(zhuǎn)共用3、4、7、8號噴管；策略d2：偏航、滾轉(zhuǎn)共用1、2、5、6噴管。不同控制需求下，噴管開啟方式見表 2、表 3。表中下標(biāo)x、y、z代表滾轉(zhuǎn)、偏航、俯仰通道。

表2 耦合通道指令分配方法(注：策略d1取uz-ux)Tab.2 Control commands allocation for coupling channel

表3 獨(dú)立通道指令分配方法Tab.3 Control commands allocation for independent channel

(3)分配策略調(diào)整規(guī)則與故障定位規(guī)則

三條主要規(guī)則：

1)當(dāng)任意通道角偏差大于故障門限，即Δσi>Δf，則確認(rèn)發(fā)生故障。

2)當(dāng)故障可定位，則直接切換到對應(yīng)的可控分配策略。即：當(dāng)max(|Δσx|,|Δσy|,|Δσz|)>Δf且?i∈{1,2,…,8}使得下式成立：

∠([Δσx,Δσy,Δσz]T,T(Fi))<Δα

其中，T(Fi)為第i個噴管工作時單獨(dú)產(chǎn)生的力矩矢量；Δα為夾角判定門限。

則直接切換到分配策略dj，其中dj滿足：

dj(Fi)=1

3)若故障不能定位，即不滿足2)中條件時，順序切換分配方式，取di=di+1(當(dāng)前策略為di)。

因為發(fā)生故障時，可在很短時間內(nèi)判斷當(dāng)前分配方法下系統(tǒng)是否可控，而D元素個數(shù)有限；所以當(dāng)滿足公式時，總能在有限步驟、有限時間內(nèi)找到使任一故障可控的分配方法。所以，即使故障不能定位，也能保證容錯控制性能。

2.2.3 控制信號處理模塊

控制器處理模塊是實現(xiàn)容錯控制的基礎(chǔ)，但不是設(shè)計的重點，下面簡要說明。

控制策略：

飛行器采用噴管進(jìn)行控制，具有開關(guān)特性，控制器采用變結(jié)構(gòu)控制方式：

h*=Δθ*+a*ω*

(1)

其中：

1)下標(biāo)*可分別取值x、y、z，代表滾轉(zhuǎn)、偏航、俯仰通道；

2)u*為對應(yīng)通道噴管開關(guān)需求，取值0表示關(guān)機(jī)，-1表示偏差為負(fù)需開啟正向加速噴管，1表示偏差為正需開啟負(fù)向加速噴管；

3)參數(shù)a*、b*取值為：ax=ay=az=0.035、bx=0.9，by=bz=1.2。

指令分配：

指令分配方式參見表 2、表 3。

2.3 六自由度仿真結(jié)果

仿真中偏差有：大氣密度偏差100%，氣動力系數(shù)偏差30%，轉(zhuǎn)動慣量偏差10%，噴管推力偏差15%，響應(yīng)時間差0.12s，推力大小不同步15%。

圖 5、圖 6所示分別為1號噴管故障時，控制不容錯、控制容錯仿真結(jié)果。不容錯時，滾轉(zhuǎn)、偏航通道150s開始出現(xiàn)負(fù)滾轉(zhuǎn)角偏差、正偏航角偏差，此時策略為d2，開啟1號噴管才能消除偏差，但1號噴管失效，因此姿態(tài)不可控。當(dāng)采用容錯控制，可切換指令分配策略，三通道姿態(tài)得到有效控制。

圖5 非容錯控制下姿態(tài)偏差曲線Fig.5 Curve of attitude response under common control

圖6 容錯控制下姿態(tài)偏差曲線Fig.6 Curve of attitude response under fault tolerant control

圖 7所示為容錯控制下，1號噴管故障時，重構(gòu)狀態(tài)與跟蹤狀態(tài)的三通道偏差。偏航有3次超過門限1.8°，觸發(fā)了控制策略的切換。圖 8所示為指令分配策略的變化情況，圖中分配方法不等于d1、d2時，為不使用8個姿控噴管的精確調(diào)姿階段。

圖7 重構(gòu)狀態(tài)和跟蹤狀態(tài)間的角度偏差(下標(biāo)x,y,z分別表示對應(yīng)轉(zhuǎn)軸)Fig.7 Augular errors between reconstructed state and estimated state

圖8 容錯控制下：故障診斷與分配方法變化曲線Fig.8 Curve of fault diagnosis and control strategy under fault tolerant control

圖 9所示為1～8號噴管分別失效時，各對應(yīng)771條極限組合干擾仿真的調(diào)姿偏差統(tǒng)計值。結(jié)果表明，觀星調(diào)姿均滿足指標(biāo)需求。一個姿控出現(xiàn)故障時，調(diào)姿任務(wù)的完成率100%，對不可控故障漏判率為0%。表4所示為故障診斷關(guān)鍵指標(biāo)統(tǒng)計結(jié)果。

圖9 觀星調(diào)姿觀星前姿態(tài)控制精度Fig.9 Precision of attitude control for measuring star

表4 故障診斷關(guān)鍵指標(biāo)統(tǒng)計Tab.4 Statistics of fault diagnosis

3 結(jié)論

本文提出了一種基于在線辨識和專家系統(tǒng)的飛行器智能控制方法，應(yīng)用專家知識，能明顯提升系統(tǒng)的適應(yīng)性、魯棒性和控制效果，是一種近期可實現(xiàn)的智能控制方法。該方法特點和后續(xù)研究方向：

1)要充分發(fā)揮專家系統(tǒng)的性能，一是要精心設(shè)計專家知識庫、規(guī)則庫；一是要發(fā)揮在線辨識和估計的作用，充分獲取可用于知識推理、規(guī)則搜索的信息。知識庫、規(guī)則庫的設(shè)計既是設(shè)計重點也是設(shè)計難點，其中的規(guī)則信息主要來自專家的認(rèn)識和經(jīng)驗。

2)對于故障診斷類需要大量信息相互佐證的知識，可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式形成網(wǎng)絡(luò)化參數(shù)存儲在專家知識庫中；借助機(jī)器學(xué)習(xí)知識，可以提升系統(tǒng)的適應(yīng)性、魯棒性和控制效果。