飞行器控制律设计方法发展综述

1飞行器控制律设计方法发展综述飞行器控制律设计方法发展综述方舟方舟08.10.122综述（综述（1 1）z经典方法：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。这种方法简单实用,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。而且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。3综述（综述（2 2）z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。z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,但是此时的飞机非线性特性就无法用经典线性化方法处理。z因此：就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。4现代飞行控制系统设计方法的发展（现代飞行控制系统设计方法的发展（1 1）z由于经典控制设计方法的缺陷,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,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。z应用实例：z(1)最优控制设计方法在军机上的应用最早是在F2 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。5现代飞行控制系统设计方法的发展（现代飞行控制系统设计方法的发展（2 2）z(2)20世纪 80年代后半期,美国与德国联合研制了大迎角超机动验证机 X2 31,其飞控系统控制律的基本设计方法也是最优控制方法。z但是,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,因为这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。6先进飞行控制系统先进飞行控制系统z 常用的先进飞行控制系统有：(1)最优二次型控制 (2)特征结构配置控制 (3)非线性反馈线性化控制 (4)非线性 H 优化与综合鲁棒控制 (5)滑模变结构控制 (6)反步控制 (7)神经网络自适应控制7最优二次型控制最优二次型控制z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,便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。z优点：基于系统的状态变量模型,状态变量模型比传递函数的描述包括更多的系统信息,从而容易得到完善的控制系统性能。z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。8特征结构配置控制（特征结构配置控制（1）z优点：极点配置的一种扩展,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。z设计：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。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,且飞行品质要求中正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。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/解耦合特性。9特征结构配置控制（特征结构配置控制（2）z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。10非线性反馈线性化控制非线性反馈线性化控制z 原理：它利用变换技术和微分几何学,首先,将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。z 优点：系统模型可以不受仿射非线性这个形式的限制。该方法直观、简便和易于理解,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。z 缺点：z 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。还有一个难题就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,这就需要考虑动态逆设计的鲁棒性问题。11非线性非线性 H 优化与优化与综合鲁棒控制综合鲁棒控制z原理：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,但它“最坏情况”下的控制却导致了不必要的较大的保守性。综合理论则考虑到了结构化的不确定性问题,它不但能有效地、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。z缺点：用非线性 H优化与综合鲁棒控制设计的控制器都存在控制器阶数太高的缺点,一般纵向 16阶,横航向 28阶,这对于实际的飞行控制系统来说过于复杂,但是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。12滑模变结构控制（滑模变结构控制（1）z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。z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。13滑模变结构控制（滑模变结构控制（2）z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。14反步控制（反步控制（1）z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,因此随不同的 Lyapunov函数构造形式会呈现不同形式的控制律,这使控制系统的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。15反步控制（反步控制（2）z存在两个显著优点：（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。这里所说的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这种方法非常有效。16神经网络自适应控制（神经网络自适应控制（1）z原理：z（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。z（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。17神经网络自适应控制（神经网络自适应控制（2）z缺点：这种控制方式得到了很多飞行控制系统研究者的高度重视,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。z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。