飞行器导航、制导与控制-11飞行器控制律设计.ppt
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1,飞行器控制律设计,李平、方舟,08.10.16,2,位置与姿态,什么是飞行器的控制律,3,什么是飞行器控制律,飞行器控制律一般也称为飞行控制算法。
飞行控制原理:
根据飞行器的姿态、位置误差,经过控制率(控制算法)运算,产生控制命令驱动执行机构(发动机、舵面)动作,最终减小或消除误差,达到期望的飞行状态。
控制律是飞行控制系统的核心构件。
也是设计者较为容易掌控的软构件。
4,飞行器控制律的作用与意义,获得正确控制命令的必要前提。
能够补偿动力学模型的误差。
能够补偿测量环节的误差。
能够调节飞行控制系统品质。
5,飞行器控制律的设计依据
(1),最简单的思考:
飞行器飞行动力学模型的反向计算(逆模型)。
飞行动力学模型(正模型),动力学模型G(S)=Y(S)/U(S),已知U(S),可算出Y(S)飞行器控制率(逆模型)已知Y(S),要求出U(S)如果逆模型G(S)-1存在,可得到U(S)=G(S)-1Y(S),6,基于模型的飞行器控制律设计,逆模型控制率设计实际上受到很多限制。
但基于模型的设计是任何自动控制系统控制率设计的基本原则。
这也是自动控制系统设计的第一步必然是求取(建立)被控制对象的数学模型(动力学模型)的根本原因。
模糊控制等智能控制算法实质上也离不开被控制对象的模型,只是模型的形式不一定是传统的数学公式表达而已。
7,飞行器控制律的设计依据
(2),飞行器的飞行品质要求(品质规范)根据飞行规范可得到相应的飞行控制系统性能指标,包括:
稳定性指标控制精度指标响应速度(机动性)指标抗干扰性指标能耗指标可靠性指标实时性指标,8,飞行器控制律设计面临的问题,飞行器的动力学过程严重非线性;飞行器动力学模型无法与真实过程完全匹配(未建模动态);飞行器多控制回路(多输入多输出控制、多变量控制)相互关联(耦合)严重;飞行环境变化大,外界干扰严重;飞行品质要求越来越高。
9,控制律设计方法综述控制理论的发展,经典控制理论设计方法19世纪中叶至20世纪50年代初现代控制理论设计方法20世纪50年代末至80年代先进控制技术设计方法20世纪90年代至今,10,经典控制理论,适用于单输入、单输出(单变量)系统的简单控制系统基于频域模型将描述动态系统的微分方程模型经过拉普拉斯积分变换转换为传递函数模型基于解析和图形方法的简单计算主要进行稳定性分析最具代表性的控制算法PID(比例/积分/微分)控制在模拟电路自动化装置基础上实现,11,现代控制理论,面向多输入、多输出(多变量)系统基于状态空间方法直接用微分方程描述的状态空间模型解析方法与数值计算相结合稳定性、可控可观性分析代表性方法:
卡尔曼滤波、状态观测器、二次型最优控制、多变量解耦控制等主要由数字计算机控制系统实现,12,先进控制技术,控制系统的复杂程度不断增加建模困难(模型不确定性)、非线性、大滞后、缺乏检测手段对控制系统性能要求的不断提高自适应、鲁棒性、自组织、容错性经典控制与现代控制理论的融合数学工具应用的深化和拓展与信息科学和其他相关学科的结合智能控制、模式识别、网络技术代表性方法:
鲁棒控制、自适应控制、预测控制、模糊控制,13,飞行器控制律经典设计方法
(1),在我国航空工程界,到目前为止,大多数战斗机的控制系统都是采用经典频域或根轨迹法设计的,包括零/极点配置设计,主要是PID控制。
方法简单实用,设计过程透明,工程设计人员可清晰地看到系统的动态和性能是如何被修改的。
现行的飞行品质要求大多数是根据经典控制理论提出的,设计依据充分,设计人员凭借自身丰富的设计经验,通过使用多模态控制律以及调参技术等,最终可以设计出性能较为完善的飞行控制系统。
14,飞行器控制律经典设计方法
(2),存在的问题:
随着控制系统的性能要求越来越复杂,用经典设计方法设计控制律就变得非常困难,设计进度缓慢,甚至变得不可实现。
主要原因:
经典方法难以处理、协调系统的多变量输入输出特性;现代战斗机都要求具有大机动飞行性能,但飞机非线性特性无法用经典线性化方法处理。
必须寻找能够满足越来越复杂的飞行控制系统要求的现代线性或非线性设计方法。
15,现代飞行控制系统设计方法
(1),由于经典控制设计方法的不足,使得基于状态变量模型设计的现代控制理论方法在飞控系统的设计上得到长足的发展。
其中,二次型最优控制技术是现代控制理论线性化设计控制器最为成功的技术之一。
最优控制设计方法在军机上的应用最早是在F-8C主动控制技术验证机上,该机的全部纵向及横侧向控制律设计均采用了显模型跟踪最优二次型方法。
经过实际试飞验证表明,飞机具有优良的飞行品质。
16,最优二次型控制,原理:
采用一个数学上准确的性能指标来描述系统的性能规范,从这个性能指标出发,可求得系统的控制增益,相当于同时闭合了多个控制回路并使各控制回路的性能自动地协调。
优点:
基于系统的状态变量模型,比传递函数的描述包括更多的系统信息,可处理多变量系统和多性能指标,从而容易得到完善的控制系统性能。
缺点:
将飞行控制系统的性能要求转换为设计用的性能指标、加权系数的选择原则、鲁棒性等问题,到目前为止还没有得到很好的解决。
17,现代飞行控制系统设计方法
(2),20世纪80年代后半期,美国与德国联合研制的大迎角超机动验证机X-31,其飞控系统控制律的基本设计方法也是最优控制方法。
但基于线性系统模型设计控制系统不能保证飞机的大迎角飞行性能,因为此时飞机的气动力表现出强烈的非线性和非定常性,飞机运动强烈耦合,传统的小扰动线性化处理技术已无法适用,因而发展出了多种非线性控制律设计方法。
18,先进飞行控制系统设计方法,常用设计方法:
(1)特征结构配置控制
(2)非线性反馈线性化控制(3)鲁棒控制非线性H优化与综合(4)滑模变结构控制(5)反步控制(6)神经网络自适应控制,19,特征结构配置控制
(1),是经典控制极点配置方法的一种扩展,能够在考虑系统零、极点要求的同时,满足在多变量之间解耦、系统鲁棒性等方面的要求。
设计思路:
通过特征结构配置,能够使闭环系统的动态响应既满足一定的阻尼特性,又使各模态之间保持期望的关联/解耦特性。
系统特征值决定了系统的响应快慢,反映了模态的阻尼比、自然频率等特征。
系统特征向量则表明了各个模态之间是如何按照回路状态分布,反映了模态之间的耦合。
飞行品质要求中恰好包含了这些耦合指标,如有关滚转运动中荷兰滚振动的幅度,或者滚转角和侧滑角之间的相对相位等,这些指标可以直接转化成对特征向量的要求。
20,特征结构配置控制
(2),缺点:
更适于用在低阶系统,当系统阶次较高时,越来越难以作出有根据的零、极点配置选择,尤其是作为直接性能尺度的阶跃响应对小的零、极点移动相对不太敏感。
此外,随意选择零、极点会造成很高的控制增益,从而使调节活动超出工程上实际允许的程度。
21,非线性反馈线性化控制
(1),反馈线性化是非线性控制系统设计常用的一种方法。
从20世纪80年代初发展至今,已经得到广泛的应用。
设计原理:
利用变换技术和微分几何学,首先将非线性状态和控制变量转换为线性表示形式;然后利用常规线性设计方法进行设计;最后将设计的结果通过反变换,转换回原先的状态和控制形式。
反馈线性化理论包括微分几何方法和动态逆方法两个分支。
微分几何方法是在线性系统几何方法的基础上,提出了干扰解耦、输入输出解耦、反馈线性化等。
它的主要研究对象是仿射非线性系统。
微分几何方法在理论上比较容易展开,但是比较抽象,不便在工程上推广应用。
22,非线性反馈线性化控制
(2),动态逆的突出优点:
系统模型可以不受仿射非线性形式的限制,方法直观、简便并易于理解,且动态逆方法不像微分几何方法那样要把问题转换到几何域。
因此,从工程应用角度讲,动态逆方法更适合用在飞行控制系统的设计上。
对于飞行控制系统,动态逆是研究最广泛的反馈线性化方法,在大迎角超机动飞机、先进短距起飞/垂直着陆飞机、直升机以及无人机等飞行控制系统中得到成功应用。
动态逆的缺点:
反馈线性化要求高度准确地建立飞机非线性力和力矩模型,这在实际应用中十分困难。
另一个难题是气动力参数随高度和马赫数变化,系统的结构也存在着各种不确定性,需要考虑动态逆设计的鲁棒性问题。
23,鲁棒控制非线性H优化,非线性H优化控制考虑SISO线性反馈系统灵敏度函数的无穷范数极小化问题,将干扰问题转化为求解闭环系统问题。
H范数不仅对于与模型不确定性有关的各种问题非常有效,而且能用幅频特性加以解释。
缺点:
用H优化理论设计的控制器虽然将鲁棒性直接反映在系统的设计指标中,不确定性反映在相应的加权函数上,但其“最坏情况”下的控制却会导致不必要的较大保守性。
24,鲁棒控制综合,综合理论设计思想:
通过输入、输出、传递函数、参数变化、摄动等所有线性关联重构,以隔离所有摄动。
综合理论考虑了结构化的不确定性问题,不但能有效地、无保守性地判断“最坏情况”下摄动影响,而且当存在不同表达形式的结构化不确定性情况下,能分析控制系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能问题。
缺点:
用综合鲁棒控制设计的控制器都存在阶数太高的缺点(用非线性H优化设计亦然)。
一般纵向16阶,横向28阶,对于实际的飞行控制系统来说过于复杂,但若对其进行降阶处理,又使系统的鲁棒性得不到很好的保证。
设计难点:
如何在系统鲁棒性和控制器复杂程度之间做出合理的折衷。
25,滑模变结构控制
(1),设计原理:
首先将从任一点出发的状态轨线通过控制作用拉到某一指定的直线,然后沿着直线滑动到原点。
特点:
(1)滑动模相轨迹限制在维数低于原系统的子空间内,描述其运动的微分方程阶数亦相应降低,这在解决复杂的高阶系统控制问题时,对离线分析和算法的在线实现都是非常有利的;
(2)滑动模的原点与控制量的大小无关,仅由对象特性及切换流形决定,这样可把系统设计问题精确地分解为两个互不相关且比较简单的低维问题;(3)在一定条件下,滑动模对于干扰与参数的变化具有不变性。
26,滑模变结构控制
(2),缺点:
控制律设计中需要已知系统不确定性的上界,它一般按系统运行中可能遇到的“最坏情况”选取,一旦上界确定后,其值就不再变化,所以保守性很大,容易引起控制量的饱和问题。
27,反步控制
(1),设计原理:
根据Lyapunov稳定性定理,由前向后递推设计控制律,它的关键是令某些状态为另一些状态的虚拟控制输入,最终找到一个Lyapunov函数,从而推出一个使整个系统闭环稳定的控制律。
随不同的Lyapunov函数构造形式会呈现不同形式的控制律,这使控制系统设计者在选择反馈控制的形式时具有更大的自由度;不需要完全对消系统的非线性,并且可以经常引入额外的非线性项来改善系统的瞬态性能;比较适合在线控制,能够达到减少在线计算时间的目的。
28,反步控制
(2),两个显著优点:
(1)在控制器设计过程中可以处理一大类非线性、不确定性的影响,而且稳定性及误差的收敛性已经得到证明。
这里非线性包括了系统模型的非线性和为满足复杂飞行控制系统设计要求而引入的控制非线性;
(2)采用该方法设计的控制器收敛速度很快,因此在损伤或者故障状态下非常有效。
29,神经网络自适应控制
(1),设计原理:
(1)人工神经网络具有并行处理、高度容错、非线性运算等诸多优点,能够高度精确地逼近非线性函数,因此,其在非线性控制方面所具备的巨大潜力越来越被各相关学科和领域的研究工作者关注。
(2)自适应控制系统是一种能修正自己的特性以适应对象、扰动或环境特性变化的控制器,与其他控制方法类似,它是基于数学模型的一种控制方法,所不同的是它所依据的关于模型和扰动的先验知识较少,需要在系统运行中不断提取关于模型的信息,使模型逐步完善,同时相应的控制律也能随之改善。
30,神经网络自适应控制
(2),缺点:
在工程应用上,主要需解决的问题是系统解算的计算量和实时性。
应用实例:
美国Georgia理工大学的A.J.Calise等提出的神经网络与自适应控制相结合的方案,它的一个突出特点是采用在线神经网络自适应地补偿逆误差的影响。
31,小结,飞行器控制率是飞行控制系统的核心,决定飞行器的飞行品质;飞行器控制率设计的主要难点包括:
非线性、时变性、不确定性、强耦合性、实时性、可靠性等;控制率设计方法很多,分别有其特点,关键是合理选用。
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- 飞行器 导航 制导 控制 11 设计