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        基于快速自適應(yīng)超螺旋算法的制導(dǎo)律

        2019-07-31 09:38:54劉暢楊鎖昌汪連棟張寬橋
        關(guān)鍵詞:法向制導(dǎo)情形

        劉暢,楊鎖昌,*,汪連棟,張寬橋

        (1.陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū) 導(dǎo)彈工程系,石家莊050000; 2.電子信息系統(tǒng)復(fù)雜電磁環(huán)境效應(yīng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,洛陽471003)

        隨著現(xiàn)代戰(zhàn)場的日益復(fù)雜,傳統(tǒng)比例導(dǎo)引已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足制導(dǎo)系統(tǒng)的發(fā)展需求。人們將先進(jìn)的控制理論應(yīng)用于導(dǎo)彈的制導(dǎo)系統(tǒng)中,如最優(yōu)控制、逆系統(tǒng)控制、H∞控制、微分幾何控制、隨機(jī)系統(tǒng)最優(yōu)控制、滑模變結(jié)構(gòu)控制等,以解決強(qiáng)對抗條件下的精確制導(dǎo)問題。最優(yōu)制導(dǎo)律雖然在理論上可以實(shí)現(xiàn)零脫靶量,但形式復(fù)雜,需要信息多,且對信息誤差相當(dāng)敏感。逆系統(tǒng)控制、H∞控制、微分幾何控制、隨機(jī)系統(tǒng)最優(yōu)控制等方法雖然具有一定的魯棒性,但均存在形式復(fù)雜、需要信息多的缺點(diǎn)。

        滑模變結(jié)構(gòu)以其抗干擾特性和設(shè)計(jì)簡單而成功的應(yīng)用于導(dǎo)彈制導(dǎo)律設(shè)計(jì),但受到滑??刂乒逃械亩墩窈蜐u進(jìn)穩(wěn)定特性影響,滑模變結(jié)構(gòu)制導(dǎo)律普遍存在抖振嚴(yán)重、收斂速度慢等局限[1]??朔墩竦姆椒ㄖ皇且燥柡秃瘮?shù)或邊界層代替符號(hào)函數(shù),但這使得系統(tǒng)軌跡穩(wěn)定在滑模面附近而不是滑模面上,進(jìn)而喪失了滑模控制的魯棒性[2]。另一種抑制抖振的方法是采取高階滑模控制,高階滑模在抑制抖振的同時(shí)還能保持對干擾的魯棒性,消除了相對階的限制,提高了控制精度[3]。

        二階滑模是目前應(yīng)用最為廣泛的高階滑模控制方法,因?yàn)樗目刂破鹘Y(jié)構(gòu)簡單且需要信息少。螺旋算法、超螺旋(Super-Twisting,ST)算法、次優(yōu)算法和給定收斂律算法是二階滑模中常用的4種算法[4],與其他二階滑模算法相比,ST算法僅需要滑模變量而不需要滑模變量的一階導(dǎo)數(shù),因此廣泛應(yīng)用于制導(dǎo)律設(shè)計(jì)。ST算法的有限時(shí)間穩(wěn)定條件需要已知系統(tǒng)不確定性上界,實(shí)際應(yīng)用中這個(gè)界的精確值很難確定,為得到系統(tǒng)的穩(wěn)定控制,往往選取盡可能大的參數(shù),結(jié)果帶來系統(tǒng)損壞和劇烈抖振[5]。為此多種自適應(yīng)ST算法相繼被提出[6-8],但這些算法大多假設(shè)系統(tǒng)不確定性滿足一定形式的假設(shè),且在系統(tǒng)狀態(tài)距離平衡點(diǎn)較遠(yuǎn)時(shí)收斂速度較慢。

        針對上述問題,本文在標(biāo)準(zhǔn)ST算法的基礎(chǔ)上引入線性項(xiàng)[9],設(shè)計(jì)了一種新的自適應(yīng)律,提出了一種新的快速自適應(yīng)超螺旋(Fast Adaptive Super-Twisting,F(xiàn)AST)算法,該算法不需要已知系統(tǒng)不確定性的邊界且收斂速度較快。首先,利用類二次型Lyapunov函數(shù)[10-12]證明了系統(tǒng)的有限時(shí)間穩(wěn)定性,并給出了收斂時(shí)間公式。隨后,將FAST算法應(yīng)用于末制導(dǎo)問題,提出了一種新的二階滑模制導(dǎo)律。最后,通過數(shù)字仿真將所提制導(dǎo)律與自適應(yīng)滑模制導(dǎo)律、ST制導(dǎo)律和光滑二階滑模制導(dǎo)律進(jìn)行了對比。仿真結(jié)果表明,本文算法具有更高的命中精度、更快的收斂速度和更強(qiáng)的魯棒性。

        1 問題描述和相關(guān)引理

        1.1 問題描述

        為了研究導(dǎo)彈攔截目標(biāo)過程中的制導(dǎo)律,首先建立導(dǎo)彈與目標(biāo)的相對運(yùn)動(dòng)模型。對于非滾轉(zhuǎn)導(dǎo)彈,在末制導(dǎo)過程中,姿態(tài)控制系統(tǒng)可以控制導(dǎo)彈不滾轉(zhuǎn),因而彈目相對運(yùn)動(dòng)可以解耦成縱向平面和橫向平面的運(yùn)動(dòng)。以縱向平面為例,彈目相對運(yùn)動(dòng)如圖1所示,橫向平面的推導(dǎo)與之類似。

        圖1中,M和T分別代表導(dǎo)彈和目標(biāo)所處位置;r為平面內(nèi)兩者的相對距離;q為彈目視線角;vm和vt分別為導(dǎo)彈和目標(biāo)的速度;θm和 θt分別為彈道傾角和目標(biāo)航向角;am和at分別為導(dǎo)彈和目標(biāo)的法向加速度。由圖1可以得出彈目相對運(yùn)動(dòng)方程為[13]

        為便于推導(dǎo),令導(dǎo)彈與目標(biāo)的相對徑向速度Vr=相對法向速度Vq=˙,將其代入式(1)和式(2)后,對式(1)和式(2)相對于時(shí)間求一階導(dǎo)數(shù),得

        圖1 導(dǎo)彈和目標(biāo)相對運(yùn)動(dòng)示意圖Fig.1 Schematic diagram of relative motion of missile and target

        其中:atr和amr分別為目標(biāo)加速度和導(dǎo)彈加速度在視線方向上的分量;atq和amq分別為目標(biāo)加速度和導(dǎo)彈加速度在視線法向方向上的分量。

        整理式(1)~式(5),得

        將Vr=和Vq=代入式(7),得到系統(tǒng)方程:

        在制導(dǎo)律設(shè)計(jì)時(shí),將amq和atq分別視為系統(tǒng)的控制量和干擾量。根據(jù)準(zhǔn)平行接近原理,設(shè)計(jì)制導(dǎo)律的關(guān)鍵在于如何通過amq控制視線角速率˙,令其趨近于0。由式(5)可知:

        在末制導(dǎo)過程中,由于受到過載能力的限制,導(dǎo)彈和目標(biāo)實(shí)際所能提供的最大側(cè)向加速度是有限的。同時(shí)受到導(dǎo)引頭角跟蹤系統(tǒng)的功率、接收機(jī)過載等因素的限制,導(dǎo)引頭存在最小作用距離r0,當(dāng)彈目相對距離小于或等于r0時(shí),制導(dǎo)回路斷開。記末制導(dǎo)開始時(shí)刻為0,不失一般性制導(dǎo)過程滿足如下假設(shè)。

        假設(shè)1 存在常數(shù)Am>0,At>0,A1>0,A2>0,使得

        假設(shè)2 系統(tǒng)(8)中的時(shí)變參數(shù)r(t)滿足:

        1.2 相關(guān)引理

        引理1[14]對于非線性系統(tǒng),有

        假設(shè)存在連續(xù)可微函數(shù)V(x):U→R滿足:

        1)V(x)為正定函數(shù)。

        2)存在正實(shí)數(shù) ζ1>0和 α∈(0,1),以及包含原點(diǎn)的開鄰域U0?U,使得下式成立:

        則系統(tǒng)(12)有限時(shí)間穩(wěn)定;若U=U0=Rn,則系統(tǒng)(12)全局有限時(shí)間穩(wěn)定。收斂時(shí)間treach滿足:

        引理2[15]對于非線性系統(tǒng)(12),假設(shè)存在連續(xù)可微函數(shù)V(x):U→R滿足:

        1)V(x)為正定函數(shù)。

        2)存在正實(shí)數(shù) ζ1>0,ζ2>0和 α∈(0,1),以及包含原點(diǎn)的開鄰域U0?U,使得下式成立:

        則系統(tǒng)(12)有限時(shí)間穩(wěn)定;若U=U0=Rn,則系統(tǒng)(12)全局有限時(shí)間穩(wěn)定。收斂時(shí)間treach滿足:

        2 FAST算法設(shè)計(jì)及穩(wěn)定性證明

        2.1 ST算法

        考慮一階系統(tǒng):

        式中:x∈R 為系統(tǒng)狀態(tài)(同時(shí)也是滑模變量);u∈R和E∈R分別為控制輸入和不確定項(xiàng)。定義E=E1(x,t)+E2(x,t),E1(x,t)表示不可微的不確定性,E2(x,t)表示可微的不確定性。

        系統(tǒng)(17)的ST算法可表示為[16]

        式中:sgn(x)為符號(hào)函數(shù);k1和k2為待設(shè)計(jì)的參數(shù)。若和k2的取值滿足[4]:顯然,k1和k2需要根據(jù)不確定性的上界確定。

        將式(18)代入式(17),令x1=x,x2=u1,化簡后的控制系統(tǒng)為

        式(21)的有限時(shí)間穩(wěn)定性證明及收斂時(shí)間估計(jì)見文獻(xiàn)[4]。

        2.2 FAST算法設(shè)計(jì)

        假設(shè)3 E1(x,t)和E2(x,t)滿足:

        式中:g1和g2為未知正數(shù);φ1(x)和 φ2(x)為滑模變量的函數(shù),對不同的控制律有不同的形式。

        針對系統(tǒng)(17),設(shè)計(jì)FAST算法如下:

        式中:

        自適應(yīng)參數(shù)控制器為

        式中:a、b、c1和c2為任意正數(shù)。

        將式(23)代入式(17),得到控制系統(tǒng)為

        式中:

        自適應(yīng)參數(shù)控制器為

        2.3 有限時(shí)間穩(wěn)定性證明

        令ξT=[φ1(x1),x2],由

        可得

        式中:

        由假設(shè)3可知:

        式(31)的等效形式為

        式(32)可改寫為

        定理1 當(dāng)系統(tǒng)(26)滿足假設(shè)3時(shí),存在k1*和k2*使得x1和x˙1在有限時(shí)間treach內(nèi)從任意初始位置收斂到0。

        證明

        式中:ε1為足夠小的正常數(shù)。若

        則Q11<0,Q22<0,Q12=Q21=0,于是Q為半負(fù)定矩陣。令

        由分塊矩陣的性質(zhì)可以得到 Φ 為半負(fù)定矩陣。

        選取類二次型Lyapunov函數(shù)V=ξTPξ,由式(29)和式(30)得

        結(jié)合

        可得

        因此

        由引理2可知,若k1*、k2*滿足式(37),則ξ=在有限時(shí)間內(nèi)收斂到0,即在有限時(shí)間內(nèi)收斂到0,且收斂時(shí)間滿足:

        由定理1可知,對于未知常數(shù)g1和g2,存在滿足式(37)約束的k*1和k*2使得x1和˙x1在有限時(shí)間內(nèi)收斂到0。

        定理2 當(dāng)系統(tǒng)(26)滿足假設(shè)3,控制器參數(shù)k1和k2滿 足 式 (2 8),g1和g2為 未 知 數(shù) 時(shí) ,x1和在有限時(shí)間treach內(nèi)收斂到0。

        證明

        2)若k1<k*1,k2<k*2,選取類二次型Lyapunov函數(shù):

        式中:

        顯然

        由定理1的證明過程可知:

        結(jié)合式(51),得到

        式中:

        于是有

        式中:

        由引理1可知,系統(tǒng)(26)有限時(shí)間穩(wěn)定,且收斂時(shí)間滿足:

        由于s很難嚴(yán)格收斂至0,而是在0的一個(gè)極小鄰域內(nèi)波動(dòng),使得k1和k2過大,進(jìn)而引起系統(tǒng)不穩(wěn)定。因此,將自適應(yīng)參數(shù)控制器改進(jìn)為

        式中:ε2為很小的正數(shù)。

        3 制導(dǎo)律設(shè)計(jì)

        式中:c0=0.1。

        結(jié)合式(7)可得

        式中:

        由定理3及式(9)得到FAST制導(dǎo)律為

        式中:

        其中:k1和k2的值滿足式(60)。

        FAST制導(dǎo)律對外界干擾具有魯棒性,且能夠在有限時(shí)間內(nèi)收斂。由制導(dǎo)律的形式可以看出,參數(shù)k1和k2隨著s的變化實(shí)時(shí)改變,且不需要已知外部干擾的上界。

        4 仿真分析

        為驗(yàn)證所提制導(dǎo)律的有效性,將FAST制導(dǎo)律 (Fast Adaptive Super-Twisting Guidance,F(xiàn)ASTG)與自適應(yīng)滑模制導(dǎo)律(Adaptive Sliding Mode Guidance,ASMG)、光 滑 二 階 滑 模 制 導(dǎo) 律(Smooth Second Order Sliding Mode Guidance,SSOSMG)、ST制導(dǎo)律(Super-Twisting Guidance,STG)進(jìn)行對比。其中,ASMG為一階滑模制導(dǎo)律,其他為二階滑模制導(dǎo)律,且4種制導(dǎo)律均采取式(61)作為滑模面。

        ASMG為[17]

        式中:k1=k2=2。

        SSOSMG為[18]

        STG為[19]

        式中:k1=4,k2=3。

        FASTG形式如式(64)所示,參數(shù)滿足:a=0.5,b=1,c1=c2=1,ε2=0.1。

        制導(dǎo)律所需的r、˙r、˙q等信息均由導(dǎo)彈導(dǎo)引頭測量得到,且不考慮噪聲和干擾。導(dǎo)彈自動(dòng)駕駛儀視為理想環(huán)節(jié),即不考慮延遲。仿真終止時(shí)間為彈目相對距離最近的時(shí)間點(diǎn),仿真步長為0.01 s。

        為了全面分析4種制導(dǎo)律的特點(diǎn),分別在目標(biāo)無機(jī)動(dòng)和目標(biāo)有機(jī)動(dòng)2種情形下對制導(dǎo)性能進(jìn)行比較。

        4.1 目標(biāo)無機(jī)動(dòng)(情形1)

        仿真條件:導(dǎo)彈初始位置為(0,0)km,初始速度為500 m/s,初速度方向?yàn)?0°,初始過載約束為15g,切向過載為0,法向過載由制導(dǎo)律得到。目標(biāo)初始位置為(10,5)km,初始速度為300 m/s,初速度方向?yàn)?80°,切向過載和法向過載均為0。

        MATLAB仿真仿真結(jié)果如表1和圖2~圖4所示。表1為情形1的仿真結(jié)果,其中Δ為脫靶量,treach和分別為滑模變量實(shí)際和理論收斂時(shí)間,tf為制導(dǎo)時(shí)間。圖2為導(dǎo)彈彈道曲線,黑色虛線為目標(biāo)運(yùn)動(dòng)曲線,綠色、黑色、紅色、藍(lán)色實(shí)線分別為ASMG、SSOSMG、STG、FASTG四種制導(dǎo)律下的導(dǎo)彈運(yùn)動(dòng)曲線。圖3(a)和圖3(b)分別為滑模變量s(t)及滑模變量的一階導(dǎo)數(shù)˙s(t)變化曲線。圖4為導(dǎo)彈法向過載變化曲線。

        由圖2及表1中的 Δ和tf可知,4種制導(dǎo)律的彈道平直且差異很小,制導(dǎo)時(shí)間接近,脫靶量STG最大,ASMG最小,SSOSMG和FASTG略高于ASMG,由于脫靶量遠(yuǎn)小于導(dǎo)彈殺傷半徑,因此可視為直接命中目標(biāo)。由圖3及表1中的treach可知,4種制導(dǎo)律均能夠在有限時(shí)間內(nèi)使得s(t)及t)收斂至0,其中,F(xiàn)ASTG收斂速度最快,STG和ASMG略慢,SSOSMG最慢且時(shí)間遠(yuǎn)大于其他方法。由此可以看出,F(xiàn)ASTG在收斂速度方面較其他方法有一定的提高,但優(yōu)勢并不明顯。由圖4可知,在導(dǎo)彈發(fā)射的前5 s內(nèi),導(dǎo)彈過載a由大變小并逐漸穩(wěn)定到0,其中FASTG的過載遠(yuǎn)大于其他制導(dǎo)律且變化最為劇烈,最大過載高于其他制導(dǎo)律4倍以上。

        總之,在目標(biāo)無機(jī)動(dòng)的情形下,由于彈道接近直線,與其他方法相比,F(xiàn)ASTG的脫靶量和制導(dǎo)時(shí)間相近,收斂速度最快,過載最大,其優(yōu)勢并不明顯。

        表1 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果 (情形1)Table 1 Simulation experimental results(Case 1)

        圖2 導(dǎo)彈彈道曲線 (情形1)Fig.2 Missile ballistic curves(Case 1)

        圖3 滑模變量及其一階導(dǎo)數(shù)變化曲線 (情形1)Fig.3 Variation curves of sliding-mode variable and its first-order derivative(Case 1)

        圖4 導(dǎo)彈法向過載變化曲線 (情形1)Fig.4 Variation curves of missile normal overload(Case 1)

        4.2 目標(biāo)有機(jī)動(dòng)(情形2)

        仿真條件:導(dǎo)彈初始位置為(0,0)km,初始速度為500 m/s,初速度方向?yàn)?5°,最大過載為30g,切向過載為0,法向過載由制導(dǎo)律得到。目標(biāo)初始位置為(2,2)km,初始速度為300 m/s,初速度方向?yàn)?0°,切向過載為0,法向過載nt=(5cos t)g。

        MATLAB仿真結(jié)果如表2和圖5~圖7所示,其中曲線和變量含義與情形1相同。

        表2 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果 (情形2)Table 2 Simulation experimental results(Case 2)

        圖5 導(dǎo)彈彈道曲線(情形2)Fig.5 Missile ballistic curve(Case 2)

        圖6 滑模變量及其一階導(dǎo)數(shù)變化曲線 (情形2)Fig.6 Variation curves of sliding-mode variable and its first-order derivative(Case 2)

        圖7 導(dǎo)彈法向過載變化曲線 (情形2)Fig.7 Variation curves of missile normal overload(Case 2)

        圖5與圖2相比,導(dǎo)彈彈道彎曲,其中ASMG最高,STG和SSOSMG次之,F(xiàn)ASTG最低。表2中的脫靶量STG最小,ASMG和SSOSMG次之,F(xiàn)ASTG最大,由于均遠(yuǎn)小于導(dǎo)彈殺傷半徑,均可視為直接命中目標(biāo)。制導(dǎo)時(shí)間FASTG 最短,ASMG最長,STG和SSOSMG介于兩者之間。由圖6可知,F(xiàn)ASTG能夠使得s(t)及˙s(t)在很短的時(shí)間內(nèi)收斂至0,SSOSMG的收斂速度很慢,收斂時(shí)間接近制導(dǎo)時(shí)間,而ASMG和STG不能收斂,且s(t)大幅度波動(dòng)。由此可見,F(xiàn)ASTG在收斂速度方面明顯優(yōu)于其他制導(dǎo)律。由圖7可知,由于s(t)的波動(dòng),過載在0附近上下波動(dòng)。初始階段,F(xiàn)ASTG由于s(t)變化最為劇烈,因此過載最大。中間階段4種制導(dǎo)律均小于5g。制導(dǎo)末段,STG和ASMG 的過載迅速增加并達(dá)到最大過載,F(xiàn)ASTG的過載在10g左右,SSOSMG的過載為5g左右。

        總之,目標(biāo)機(jī)動(dòng)情形下,彈道彎曲,F(xiàn)ASTG制導(dǎo)時(shí)間最短,脫靶量相近,收斂特性明顯優(yōu)于其他方法,僅在初始階段的過載較大。因此,F(xiàn)ASTG在此情形下的表現(xiàn)更為優(yōu)異。

        5 結(jié) 論

        1)在標(biāo)準(zhǔn)ST算法的基礎(chǔ)上,增加了自適應(yīng)參數(shù)控制器和線性項(xiàng),提出了FAST算法。在系統(tǒng)不確定性上界未知的前提下,一方面控制器參數(shù)能夠自適應(yīng)調(diào)節(jié),避免參數(shù)過大造成系統(tǒng)不穩(wěn)定;另一方面系統(tǒng)在遠(yuǎn)離平衡點(diǎn)時(shí)具有更快的收斂速度,提升了標(biāo)準(zhǔn)ST算法的收斂特性。

        2)利用二次型Lyapunov函數(shù)證明了FAST算法的有限時(shí)間穩(wěn)定性,與其他證明方法相比,該方法計(jì)算較為簡單,且能夠得到收斂時(shí)間的估計(jì)公式。

        3)將FAST算法成功地應(yīng)用于制導(dǎo)律設(shè)計(jì)。仿真結(jié)果表明,本文算法在保留標(biāo)準(zhǔn)ST算法有效抑制抖振、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)的同時(shí),具有快速收斂特性且不需要已知不確定性的上界,使得制導(dǎo)系統(tǒng)擁有更高的命中精度和穩(wěn)定性。

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        公民與法治(2020年4期)2020-05-30 12:31:34
        基于MPSC和CPN制導(dǎo)方法的協(xié)同制導(dǎo)律
        基于在線軌跡迭代的自適應(yīng)再入制導(dǎo)
        低溫狀態(tài)下的材料法向發(fā)射率測量
        出借車輛,五種情形下須擔(dān)責(zé)
        公民與法治(2016年9期)2016-05-17 04:12:18
        帶有攻擊角約束的無抖振滑模制導(dǎo)律設(shè)計(jì)
        落石碰撞法向恢復(fù)系數(shù)的模型試驗(yàn)研究
        復(fù)合制導(dǎo)方式確保精確入軌
        太空探索(2014年1期)2014-07-10 13:41:49
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