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        基于神經(jīng)網(wǎng)絡的變后掠翼飛行器自適應控制方法研究

        2022-01-10 09:08:54李墨吟馬澤遠周建平張云飛夏群利
        彈箭與制導學報 2021年5期
        關(guān)鍵詞:后掠角適應控制氣動

        李墨吟,馬澤遠,周建平,張云飛,夏群利

        (北京理工大學宇航學院,北京 100081)

        0 引言

        變形飛行器作為一種新概念飛行器,在未來民用和軍用領(lǐng)域都有著廣泛的應用前景,其變形方式包含了變展長、變弦長、變厚度、變后掠以及變彎度等。本質(zhì)上,變形飛行器可以認為是一類涵蓋了多種氣動性能模式的特殊飛行器,不同的氣動性能可適用的作戰(zhàn)場景與任務也不同。例如,遠程打擊作戰(zhàn)場景中,飛行器需要更大的航程,此時,大升阻比的氣動構(gòu)型能夠為飛行器提供足夠的升力以保證續(xù)航飛行能力,而在末段俯沖打擊任務中,更小的阻力,更大的側(cè)向過載能力能夠增強飛行器的突防能力。因而,變形飛行器研究逐漸成為學術(shù)界和工程界的研究熱點[1-4]。

        近年來,隨著現(xiàn)代控制理論的推進,各種新型控制方法應運而生,對于傳統(tǒng)飛行器,張廣勇等[5]在動態(tài)逆控制律的基礎上,利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行誤差補償實現(xiàn)了自適應控制。劉曉岑等[6]針對高超飛行器姿態(tài)控制問題,在考慮輸入飽和的情況下,設計了具有強魯棒性的基于滑模觀測器的動態(tài)面控制方法,該方法能夠保證控制輸入更平滑且尖峰值更小。而對于變形飛行器控制問題,聶博文等[7]研究了一種可折疊變形的飛行器過渡飛行控制策略,針對垂直起降和高速巡航模態(tài)狀態(tài)銜接問題,通過試驗驗證了該方案的有效性。鄭曼曼[8]利用T-S模糊理論描述整個變體過程,以此設計了T-S模糊飛行控制器。熊英等[9]針對變后掠翼飛行器,研究并設計了非線性多模型切換系統(tǒng),利用非線性干擾觀測器對復合干擾逼近以實現(xiàn)姿態(tài)跟蹤。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡[10-11]作為一類具有逼近任意函數(shù)功能的系統(tǒng),可以實現(xiàn)在復雜環(huán)境下的自適應控制。對于變后掠翼飛行器而言,變后掠角過程中氣動參數(shù)的改變對于控制系統(tǒng)提出了一定的挑戰(zhàn),因此有必要研究針對該類飛行器的自適應控制律。

        文中研究了變后掠角過程中飛行器姿態(tài)穩(wěn)定控制問題。首先利用氣動仿真軟件Datcom建立了變后掠翼飛行器在不同形變狀態(tài)下的氣動模型。然后建立適應變后掠翼飛行器姿態(tài)動力學、運動學模型,并利用動態(tài)逆理論處理該類飛行器姿態(tài)運動模型中的強耦合問題,在此基礎上,將PID參數(shù)設置為神經(jīng)網(wǎng)絡隱藏層的節(jié)點,實現(xiàn)PID參數(shù)自適應調(diào)整。進一步地,研究了存在外界干擾下的變后掠翼飛行器姿態(tài)穩(wěn)定控制問題。最后仿真結(jié)果驗證了其有效性。

        1 考慮變形參量的飛行器姿態(tài)運動模型

        在研究變后掠翼飛行器姿態(tài)控制問題中做出如下幾點假設:

        1)飛行器為剛體,且在變形過程中速度、質(zhì)量保持不變;

        2)地面坐標軸系為慣性坐標系;

        3)忽略地球自轉(zhuǎn),將地球看作均勻質(zhì)量圓球。

        針對面對稱的變后掠翼飛行器,建立如下考慮變形參量的無動力飛行姿態(tài)運動方程組[6]:

        (1)

        2 變后掠翼飛行器氣動模型建立

        變后掠翼飛行器構(gòu)型如圖1所示,其頭部為圓錐,彈身為圓柱,兩側(cè)為面積較大的梯形升力翼,提供飛行過程中大部分的氣動力,控制舵位于彈身尾部,呈“+”型分布,可提供少部分氣動力。

        圖1 變后掠翼飛行器示意圖

        變后掠翼通過改變后掠角來改變飛行器的氣動性能,在工程中已被一些飛行器采用,因此文中基于該變形方式,利用氣動仿真軟件Datcom,計算不同后掠角狀態(tài)下的飛行器氣動特性,以此建立變后掠角飛行器的氣動與變形量之間的函數(shù)。

        考慮后掠角變化范圍在0°~60°,以30°,60°后掠角的升力系數(shù)、俯仰力矩系數(shù)為例,其氣動特性如圖2~圖5所示。

        圖2 30°后掠角下的升力系數(shù)

        圖3 60°后掠角下的升力系數(shù)

        圖4 30°后掠角下的俯仰力矩系數(shù)

        圖5 60°后掠角下的俯仰力矩系數(shù)

        根據(jù)Datcom計算得到的氣動數(shù)據(jù),建立包含形變參量的飛行器氣動力和氣動力矩表達式:

        (2)

        式中:q,S,l為動壓、飛行器參考面積及參考長度;CY(η),CZ(η)為升力系數(shù)、側(cè)力系數(shù);Cx(η),Cy(η),Cz(η)為滾轉(zhuǎn)、偏航、俯仰力矩系數(shù)。為了更好的實現(xiàn)控制器的設計,可以將氣動系數(shù)在特征點處擬合成線性化形式,如式(3)所示:

        (3)

        綜上,結(jié)合第1節(jié)中的飛行器姿態(tài)運動方程式(1),建立了包含不同后掠角的氣動特性變后掠翼飛行器姿態(tài)運動學動力學模型。

        3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的PID自適應動態(tài)逆控制方法

        3.1 動態(tài)逆控制結(jié)構(gòu)

        由運動方程式(1)可知,系統(tǒng)的狀態(tài)變量有α,β,γc,ωx,ωy,ωz共6個,而系統(tǒng)的控制變量只有δx,δy,δz,由于動態(tài)逆控制方法需要控制對象滿足控制量與狀態(tài)量個數(shù)相等,因此根據(jù)奇異攝動理論需要對狀態(tài)變量進行時標分離。考慮飛行器姿態(tài)角變化相對于角速度變化慢,由此將整個飛行器姿態(tài)控制系統(tǒng)劃分為慢變子系統(tǒng)和快變子系統(tǒng)。結(jié)合式(1)~式(3)建立面向變后掠翼飛行器姿態(tài)動態(tài)逆控制的狀態(tài)方程[6]:

        (4)

        式中:x1=[αβγc]T,x2=[ωxωyωz]T代表狀態(tài)量;u=[δxδyδz]T為控制變量。第一個公式代表慢變量回路,第二個公式代表快變量回路。ξ1,ξ2為飛行器所受到的外界干擾。f1(x1,θ),g1(x1),f2(x1,x2),g2(x2)具體形式如式(5)~式(8)。

        (5)

        (6)

        (7)

        (8)

        其中,當側(cè)滑角β≠±90°時,矩陣g1(x1)可逆。綜上,可得變后掠翼飛行器快慢子系統(tǒng)控制律為:

        (9)

        3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的PID自適應控制器設計

        在實際飛行過程中,PID參數(shù)通常是預置好的,而在變形過程中,預置參數(shù)不一定完全適應整個飛行過程,因此,提出了一種利用神經(jīng)網(wǎng)絡對PID參數(shù)進行自適應調(diào)整的策略,使得控制器能夠在飛行器變形過程中實時調(diào)節(jié)PID參數(shù)。該方法將PID的3個參數(shù)設置為神經(jīng)網(wǎng)絡隱藏層中的基函數(shù),通過不斷計算當前控制參數(shù)對被控對象的狀態(tài)影響進行迭代訓練,采用梯度下降的策略對輸出層的權(quán)重進行調(diào)整,神經(jīng)網(wǎng)絡PID自適應控制器結(jié)構(gòu)如圖6所示。

        圖6 神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制結(jié)構(gòu)

        該網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的輸入包含狀態(tài)量的期望值φd與狀態(tài)量的實際值φ,即:

        (10)

        (11)

        結(jié)合式(11),給出基于神經(jīng)網(wǎng)絡的PID自適應控制律為:

        (12)

        (13)

        對于該控制律,為保證系統(tǒng)穩(wěn)定,需要ΔE<0,根據(jù)式(13)可得:

        (14)

        綜上,建立的針對變后掠翼飛行器控制系統(tǒng)流程如圖7所示。

        圖7 變后掠飛行器控制系統(tǒng)流程圖

        4 仿真分析

        表1 控制器初始參數(shù)設置

        圖8~圖10展示了基于神經(jīng)網(wǎng)絡動態(tài)逆PID自適應控制律的跟蹤效果,對比可以看出:文中提出的控制律在響應速度、超調(diào)等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)的動態(tài)逆PID控制律,姿態(tài)跟蹤的超調(diào)相比傳統(tǒng)控制律下降了33.03%~40.52%,干擾產(chǎn)生的擾動下降了42.33%~75%。從圖11~圖13可以看出:由于動態(tài)逆控制方法將變后掠飛行器在變形過程中的氣動參數(shù)引入到了控制量中,在t=[1 s,2 s]的變后掠角過程中,該控制律能夠有效穩(wěn)定住飛行器的姿態(tài);當t=3 s時,飛行器在外部干擾下,自適應控制律能夠在充分利用舵機資源的情況下迅速的穩(wěn)定飛行器姿態(tài),因此,該方案具有更合理的輸入控制設計,能有效調(diào)度控制資源,提升系統(tǒng)的控制性能。

        圖8 攻角曲線

        圖9 側(cè)滑角曲線

        圖10 傾側(cè)角曲線

        圖11 副翼曲線

        圖12 方向舵曲線

        圖13 升降舵曲線

        5 結(jié)論

        將PID參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡隱藏層,利用梯度下降策略有效實現(xiàn)了變后掠翼飛行器在變形、受干擾情況下的參數(shù)自適應控制。采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡的PID自適應動態(tài)逆控制方法,在響應時間、超調(diào)、對干擾的抑制程度以及舵資源的利用率上對于傳統(tǒng)控制形式均有所提高。但該方法仍依賴于動態(tài)逆控制律,因此對于飛行器的精確建模具有較強的依賴性,后續(xù)會針對弱模型依賴的自適應動態(tài)逆控制問題開展研究。

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