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        基于AFSMC算法的飛機飛行姿態(tài)自適應滑??刂葡到y(tǒng)

        2021-05-07 07:54:20魏婉婷
        計算機測量與控制 2021年4期
        關(guān)鍵詞:控制精度姿態(tài)控制滑模

        魏婉婷,周 勇

        (1.延安大學 物理與電子信息學院,陜西 延安 716000;2.河北大學 信息技術(shù)中心,河北 保定 071000)

        0 引言

        近年來,我國飛機飛行姿態(tài)控制技術(shù)隨著微電路控制技術(shù)、傳感控制技術(shù)、數(shù)字網(wǎng)絡控制技術(shù)等諸多相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,取得了一系列突破性進展[1]。飛機飛行姿態(tài)自適應控制系統(tǒng)是保證飛機飛行姿態(tài)保持正確的重要控制系統(tǒng),飛機飛行姿態(tài)控制系統(tǒng)的應用,將電路控制、數(shù)據(jù)控制、指令分析、數(shù)據(jù)監(jiān)測集于一身,飛機飛行姿態(tài)控制系統(tǒng)具有控制界面簡單,控制數(shù)據(jù)覆蓋面廣,控制響應性好等特點[2]。

        飛機飛行姿態(tài)控制系統(tǒng)在技術(shù)層面上存在三大壁壘:姿態(tài)控制精度、姿態(tài)控制響應與姿態(tài)控制穩(wěn)定,綜合對三大壁壘進行分析后,可將其歸結(jié)于滑??刂茊栴}。針對上述問題,相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者提出了一系列改善方案。文獻[3]提出基于高階微分滑模面的不確定飛機控制系統(tǒng)自適應滑模控制,對飛機姿態(tài)控制系統(tǒng)進行坐標變換,并考慮到輸入不確定性的存在,基于具有表面和神經(jīng)網(wǎng)絡逼近能力的高階微分滑模,設(shè)計了一種光滑的自適應滑??刂破?。該方法控制效果較好,但運行穩(wěn)定性較差。文獻[4]提出基于干擾補償機制的智能自適應控制策略.設(shè)計了耦合多變量干擾觀測器作為控制器補償閉環(huán)系統(tǒng),結(jié)合快速超螺旋滑??刂扑惴ê妥赃m應動態(tài)規(guī)劃策略,提出了一種新型魯棒自適應控制器。該方法運行較穩(wěn)定,但控制精度較差。

        針對滑??刂频亩嘧冃?、非線性[5]與強耦合[6-8]的特性,提出基于AFSMC算法的飛機飛行姿態(tài)自適應滑??刂葡到y(tǒng)。通過PID控制技術(shù)配合AFSMC算法,對系統(tǒng)硬件進行自適應變量結(jié)構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計,以控制器的形式對飛行姿態(tài)控制信號進行非線性處理,配合AFSMC算法驅(qū)動適配,再加以自適應量的模糊策略,提升控制精度,穩(wěn)定控制效果,降低控制誤差,解決飛機飛行滑??刂拼嬖诘膯栴},獲得理想的控制效果。

        1 飛機飛行姿態(tài)自適應滑??刂葡到y(tǒng)整體架構(gòu)

        飛機飛行姿態(tài)自適應滑??刂葡到y(tǒng)包括硬件模塊設(shè)計及軟件流程設(shè)計兩部分。控制系統(tǒng)整體架構(gòu)如圖1所示。

        圖1 控制系統(tǒng)整體架構(gòu)

        如圖1所示,控制系統(tǒng)硬件部分通過PID控制技術(shù)原理設(shè)計了PID自適應滑??刂破?,軟件部分通過滑??刂撇呗蕴嵘O(shè)計系統(tǒng)對多種場景飛行姿態(tài)的精準控制,應用AFSMC算法求得最優(yōu)控制量,并傳輸至PID自適應滑??刂破?,實現(xiàn)飛機飛行姿態(tài)自適應滑??刂?。

        2 控制系統(tǒng)的硬件設(shè)計

        2.1 PID控制技術(shù)原理

        PID 控制技術(shù)是眾多控制技術(shù)中,通過對變量參數(shù)的比例關(guān)系、積分結(jié)構(gòu)與微分作用計算,完成對線性關(guān)系調(diào)節(jié)控制的一種方法。在實際的應用場景中,普遍應用于線性控制器與非線性控制器的設(shè)計中。通過對対作用量輸出比例的控制,采用積分控制量[9]與微分控制量[10]對控制變量中的響應系數(shù)與調(diào)制系數(shù)進行擬態(tài)差分控制,減小抑制數(shù)據(jù)造成的誤差,提升控制精準與響應速度。通過對控制量下的各項參量的測量與分析,得到較為精準的修正方案,基于此原理,實現(xiàn)PID控制器的設(shè)計與調(diào)試。PID控制技術(shù)原理如圖2所示。

        圖2 PID控制技術(shù)原理圖

        圖2中,基于PID控制技術(shù)的控制器載入數(shù)據(jù)為飛機飛行姿態(tài)調(diào)整控制量,即飛機在飛行過程中,根據(jù)飛行高度與機身仰角狀態(tài),作出的調(diào)整機身仰角的控制指令數(shù)據(jù)。其中,飛機飛行過程中機身仰角數(shù)據(jù)來源于分布在飛機各部分的傳感器測量結(jié)果。翻開控制量為飛機飛行姿態(tài)測量數(shù)據(jù)與當前飛機姿態(tài)仰角數(shù)據(jù)間的誤差所對應的角速度。上述參量對應到硬件系統(tǒng)中,分別對應姿態(tài)控制轉(zhuǎn)臺的X、Y、Z三軸。X軸為實際飛機飛行姿態(tài)的角速度;Y軸為飛機姿態(tài)控制滾轉(zhuǎn)誤差;Z軸為姿態(tài)偏航誤差。PID控制技術(shù)就是對X軸飛行姿態(tài)角對應Y軸姿態(tài)控制滾轉(zhuǎn)誤差與Z軸姿態(tài)偏航誤差進行參量一致化的控制。

        2.2 PID自適應滑??刂破髟O(shè)計

        基于PID控制技術(shù)設(shè)計控制系統(tǒng)的控制器,同時為了適應設(shè)計系統(tǒng)軟件部分AFSMC算法,采用飛機飛行空氣動力學與飛行運動學模型數(shù)據(jù)作為控制器設(shè)計基礎(chǔ)參量,將控制器數(shù)據(jù)采集端口設(shè)計為4項數(shù)據(jù)采集模式,可同時對飛行姿態(tài)傳感器4路信號進行采集;同時為了保證控制信號及時穩(wěn)定輸出,控制器輸出端設(shè)計為六項輸出模式,可將控制信號分為6路同步輸出。針對傳統(tǒng)控制器在對變量、非線性驅(qū)動下的強耦合表現(xiàn),控制器設(shè)計在PID控制技術(shù)的基礎(chǔ)上,對控制電路的非線性變量與耦合量進行了模糊控制量的優(yōu)化,修正后的控制器電路能夠在滑??刂茽顟B(tài)中,實現(xiàn)自適應的效果,配合軟件部分的算法,能夠更好地應對多場景下的姿態(tài)控制。設(shè)計控制器電路結(jié)構(gòu),如圖3所示。

        圖3 PID控制器電路結(jié)構(gòu)設(shè)計圖

        圖3中,設(shè)計為了保證電路對控制信號的穩(wěn)定,將電路設(shè)計為內(nèi)外兩個閉環(huán)形態(tài),通過對兩個閉環(huán)電路[11]的串級控制[12],實現(xiàn)內(nèi)環(huán)姿態(tài)控制信號與外環(huán)控制信號間的耦合,消除電路欠驅(qū)動狀態(tài)給控制量削弱。

        3 控制系統(tǒng)的軟件設(shè)計

        3.1 自適應滑??刂撇呗?/h3>

        對控制系統(tǒng)的軟件控制策略進行定義,定義利用自適應控制算法的特性,對設(shè)計硬件進行軟件驅(qū)動策略的適配,通過適配自適應策略,提升設(shè)計系統(tǒng)對多種場景飛行姿態(tài)的精準控制。具體策略定義步驟如下:

        1)將控制器輸出的滑模控制函數(shù)與控制信號跟蹤量進行誤差測量,得到準確的控制器數(shù)據(jù)參量;

        2)將控制器數(shù)據(jù)參量定義為S,其對應值設(shè)定為0;

        3)控制器測量到外界擾動信號時,且擾動量對控制量的影響已超出設(shè)定量時,控制器將控制信號對應數(shù)值拉回初始值,使其與正常控制信號層面平行;

        4)將此狀態(tài)下的控制仰角設(shè)定為0;

        5)引入非線性函數(shù)運算機制,對控制信號、控制角度、跟蹤誤差三組參量進行積分計算;

        6)根據(jù)積分計算結(jié)果,創(chuàng)建理想控制環(huán)境;

        7)在理想環(huán)境下對控制量的特征進行規(guī)律性分析提?。?/p>

        8)根據(jù)提取的控制量特征規(guī)律,創(chuàng)建控制規(guī)律數(shù)據(jù)庫;

        9)通過模糊控制機制,對控制信號進行迭代計算,使其計算結(jié)果無限趨近于最佳值;

        當?shù)嬎憬Y(jié)果窮盡時,對計算結(jié)果進行定義誤差的補償,得到總控制規(guī)律,計算終止。

        3.2 AFSMC算法下系統(tǒng)控制量最優(yōu)計算

        為了進一步提升飛機飛行過程中姿態(tài)控制量的穩(wěn)定性,結(jié)合自適應滑??刂撇呗?,設(shè)計系統(tǒng)在軟件算法應用上選擇AFSMC算法。利用AFSMC算法對飛行姿態(tài)參量的非線性結(jié)構(gòu)計算,將其與運動結(jié)構(gòu)動量方程進行融合,增強計算量的約束面,使其更加穩(wěn)定。

        通過對飛機飛行狀態(tài)下,姿態(tài)調(diào)整操作的阻尼系數(shù),結(jié)合非線性結(jié)構(gòu),可得到姿態(tài)控制器當前時間點下的運動控制方程為:

        (1)

        并對其求解,可得:

        (2)

        (3)

        (4)

        至此,飛行姿態(tài)自適應滑??刂频淖顑?yōu)量計算結(jié)束。在計算過程中,算法用到了部分模糊計算理念[13],通過對姿態(tài)運動變量的模糊定義使其具體化,在控制變量坐標空間中,完成最優(yōu)量的計算[14-15]?;谏鲜鎏匦?,設(shè)計系統(tǒng)軟件部分設(shè)計引入的算法,具有一定的魯棒性,觸發(fā)控制量優(yōu)化的先決條件出發(fā)點非理想飛行姿態(tài),因此軟件部分算法能夠適應各種場景下各種飛行姿態(tài)控制量的最優(yōu)計算[16-17]。

        軟件流程如圖4所示。

        圖4 軟件流程圖

        如圖4所示,通過c++實現(xiàn)軟件編程,按照上述流程實現(xiàn)軟件設(shè)計,將飛行姿態(tài)最優(yōu)控制量傳輸至PID控制器,實現(xiàn)飛機飛行姿態(tài)自適應滑模控制。

        4 實驗結(jié)果與分析

        4.1 系統(tǒng)調(diào)試數(shù)據(jù)場景配置

        基于AFSMC算法的飛機飛行姿態(tài)自適應滑??刂葡到y(tǒng)的控制數(shù)據(jù)調(diào)試場景配置,采用仿真場景搭建+實例數(shù)據(jù)導入+測試結(jié)果對比分析的模式。通過計算機組與數(shù)據(jù)計算服務器搭建仿真調(diào)試場景硬件平臺。硬件平臺及軟件平臺配置如表1所示。

        表1 仿真調(diào)試場景硬件平臺及軟件平臺配置

        4.2 仿真調(diào)試工具配置

        仿真調(diào)試工具采用Automod仿真測試工具來完成調(diào)試場景的創(chuàng)建及調(diào)試數(shù)據(jù)的配置。在Automod仿真測試工具中創(chuàng)建新工程,并在工程設(shè)置項中創(chuàng)建DHU.SYS系統(tǒng)配置項,在配置項中創(chuàng)建調(diào)試飛機數(shù)據(jù),生成仿真飛機模型;

        定義飛機初始姿態(tài)與坐標信息;對調(diào)試場景的工程發(fā)展邏輯進行定義,并將定義的邏輯文件保存為*.BAT格式的批處理文件。至此完成仿真測試工具的配置。

        4.3 仿真調(diào)試數(shù)據(jù)項目

        在仿真測試工具創(chuàng)建場景中對表2項目進行數(shù)據(jù)調(diào)試結(jié)果采集。

        表2 仿真調(diào)試項目

        根據(jù)表2調(diào)試項目,在調(diào)試場景中導入設(shè)計系統(tǒng),并開始仿真調(diào)試。對應表2項目采集項目調(diào)試值,得到表3。

        4.4 調(diào)試數(shù)據(jù)結(jié)果分析

        將表3數(shù)據(jù)導入滑模控制精度評估模型,生成各項目控制精度圖譜與系統(tǒng)整體控制精度圖譜,如圖5、圖6所示。根據(jù)圖譜對應數(shù)值,對調(diào)試結(jié)果進行分析。

        圖5(a)中,設(shè)計系統(tǒng)在仿真調(diào)試場景中,對飛機左引擎的滑??刂凭鹊母訁^(qū)間為87%~95%,最佳控制精度為95%;

        表3 仿真調(diào)試項目數(shù)值

        圖5 各項目控制精度圖譜

        圖5(b)中,設(shè)計系統(tǒng)在仿真調(diào)試場景中,對飛機右引擎的滑??刂凭鹊母訁^(qū)間為84%~93%,最佳控制精度為93%;

        圖5(c)中,設(shè)計系統(tǒng)在仿真調(diào)試場景中,對飛機左后翼的滑模控制精度的浮動區(qū)間為81%~98%,最佳控制精度為98%;

        圖5(d)中,設(shè)計系統(tǒng)在仿真調(diào)試場景中,對飛機右后翼的滑??刂凭鹊母訁^(qū)間為80%~97%,最佳控制精度為97%;

        圖5(e)中,設(shè)計系統(tǒng)在仿真調(diào)試場景中,對飛機機頭傳感器的滑模控制精度的浮動區(qū)間為80%~99%,最佳控制精度為99%;

        圖5(f)中,設(shè)計系統(tǒng)在仿真調(diào)試場景中,對飛機機尾傳感器的滑??刂凭鹊母訁^(qū)間為87%~95%,最佳控制精度為95%;

        圖5(g)中,設(shè)計系統(tǒng)在仿真調(diào)試場景中,對飛機機頭拉伸的滑??刂凭鹊母訁^(qū)間為74%~97%,最佳控制精度為97%;

        圖5(h)中,設(shè)計系統(tǒng)在仿真調(diào)試場景中,對飛機機頭下壓的滑??刂凭鹊母訁^(qū)間為89%~99%,最佳控制精度為99%;

        將圖5中的曲線數(shù)據(jù)作為對比指標,指標數(shù)據(jù)經(jīng)過誤差與擾動兩組變量計算,分別以滑??刂普`差分布曲線與滑模控制擾動曲線體現(xiàn)在圖6中,通過對圖6中系統(tǒng)整體滑??刂凭惹€分布區(qū)域與走勢,可以判定:

        1)基于AFSMC算法的飛機飛行姿態(tài)自適應滑??刂葡到y(tǒng),控制誤差值處于滑模控制誤差分布線以上,證明系統(tǒng)控制誤差較?。?/p>

        2)基于AFSMC算法的飛機飛行姿態(tài)自適應滑??刂葡到y(tǒng),控制曲線處于擾動曲線以上,證明設(shè)計系統(tǒng)具有良好的抗擾動特性;

        3)基于AFSMC算法的飛機飛行姿態(tài)自適應滑模控制系統(tǒng),整體控制曲線走勢基本保持平穩(wěn);

        經(jīng)過對特殊因素的排除,得到設(shè)計系統(tǒng)的整體控制精度范圍為90%~97.4%,根據(jù)實際飛機飛行姿態(tài)自適應滑??刂茦藴?,設(shè)計系統(tǒng)符合設(shè)計標準,在標準數(shù)值下有效解決控制精度低,穩(wěn)定性差的問題。

        圖6 系統(tǒng)整體控制精度圖譜

        5 結(jié)束語

        針對飛機飛行姿態(tài)自適應控制系統(tǒng)存在的問題,基于AFSMC算法對控制系統(tǒng)進行設(shè)計。通過對PID控制器與軟件算法的設(shè)計,解決傳統(tǒng)控制系統(tǒng)存在的穩(wěn)定性差、控制精度低的滑模控制問題。為飛機飛行姿態(tài)研究與控制系統(tǒng)研發(fā),提供了數(shù)據(jù)支持。但是,在調(diào)試過程中發(fā)現(xiàn),設(shè)計系統(tǒng)仍存在一些技術(shù)缺陷,如系統(tǒng)的維護問題、智能數(shù)據(jù)對接問題,有待后續(xù)新技術(shù)對其完善。

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