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    基于模型預(yù)測算法的無人機延時控制系統(tǒng)設(shè)計*

    2010-12-07 06:09:56祝小平
    彈箭與制導(dǎo)學(xué)報 2010年4期
    關(guān)鍵詞:模型系統(tǒng)

    張 舉,祝小平,周 洲

    (西北工業(yè)大學(xué),西安 710072)

    0 引言

    無人機飛行有自主飛行和“人在回路中”控制兩種基本方法。自主控制面臨建立智能性、獲得安全性和成本三方面的挑戰(zhàn)?!叭嗽诨芈分小睙o人機能夠克服自主飛行的不足,但“人在回路中”無人機,對于遠程超視距任務(wù)時,需通過衛(wèi)星數(shù)據(jù)鏈進行對無人機和地面控制站構(gòu)成閉環(huán)回路,這樣會對整個回路帶來較大的延時。

    針對回路延遲補償?shù)难芯?,Smith預(yù)測器通過反饋補償來消除控制回路的延時[1],但存在滯后輸出。在飛行模擬器中,由于計算速度、傳輸距離、數(shù)據(jù)采樣等引起的延時,會引起駕駛員誘發(fā)震蕩。文獻[2]對超前/滯后補償、有限脈沖預(yù)測濾波器補償和狀態(tài)空間預(yù)測補償這三種方法進行了評述,并提出兩種新的預(yù)測器。文獻[3]用狀態(tài)預(yù)測算法補償解決延時問題。

    文中采用基于參考模型預(yù)測算法對無人機狀態(tài)進行估計來彌補由于傳輸延時帶來顯示滯后問題。

    1 問題描述

    “人在回路中”無人機在遠距離飛行時,地面控制站與飛行中的無人機通過衛(wèi)星中繼形成閉環(huán)回路。

    無人機系統(tǒng)的傳輸延遲時間定義為從操作者發(fā)出輸入指令到該輸入在人機界面產(chǎn)生與之對應(yīng)的輸出這一段時間。無人機系統(tǒng)延時,除了具有飛行模擬器延時(采樣延遲、處理延遲和數(shù)據(jù)傳輸延遲)外,還包括通過衛(wèi)星傳輸數(shù)據(jù)的固有距離和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點與其它設(shè)備產(chǎn)生的延遲。圖1展示了人在回路中無人機系統(tǒng)工作示意圖。對操作人員來說所有的延時都可歸結(jié)為人機界面顯示的滯后,根據(jù)界面顯示的數(shù)據(jù)圖像作為反饋。當延時超過一定的限度時,操作者將看到屏幕顯示的內(nèi)容達不到他所期望的狀態(tài),因此他的直覺將進一步操縱指令直到顯示期望的水準,但是由于時間延遲,導(dǎo)致對系統(tǒng)過度控制,進而進一步補償和修改,這樣的往返重復(fù)過程引起駕駛員震蕩。由于駕駛員的誘發(fā)震蕩使人機系統(tǒng)的性能惡化,進而增加操作人員的工作負擔(dān),甚至使系統(tǒng)不能正常工作。為了減小延時對無人機系統(tǒng)的影響,就需要對延時系統(tǒng)進行補償。

    圖1 “人在回路中”無人機系統(tǒng)控制示意圖

    2 基于模型的狀態(tài)預(yù)測延遲補償

    延時在頻域上表現(xiàn)為相位的延遲,而相位的滯后引起系統(tǒng)的惡化甚至使系統(tǒng)不穩(wěn)定。對控制系統(tǒng)的延時補償有多種方法,共同特性是保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性,不考慮補償后系統(tǒng)相對于無延時的延遲輸出。對人在回路中的無人機系統(tǒng),操作者通過地面控制站內(nèi)的人 機界面觀測飛行器的狀態(tài)和外部場景,由于系統(tǒng)的延遲導(dǎo)致操作者不能實時掌握其具體情況,得到的情形為飛行器延遲前的圖像和狀態(tài)。由于延遲系統(tǒng)不能產(chǎn)生實時場景,操作人員不能實時對無人機進行控制?;谌嗽诨芈分袩o人機系統(tǒng)的特點,補償?shù)睦硐霠顟B(tài)為根據(jù)飛行器的當前狀態(tài)信息預(yù)測未來飛行器的狀態(tài),這樣基于預(yù)測狀態(tài)的數(shù)據(jù)顯示可以彌補系統(tǒng)延時。文獻[4]用狀態(tài)空間技術(shù),對飛行模擬器的延遲進行狀態(tài)預(yù)測。下面對狀態(tài)預(yù)測補償算法進行推導(dǎo):

    對于完全能控、能觀測系統(tǒng),線性時不變狀態(tài)方程系統(tǒng)為:

    式中:X(t)∈Rn為狀態(tài)變量,Y(t)∈Rp為輸出變量,u(t)∈Rp為輸出變量。A∈Rn×n、B∈Rn×m、C∈Rp×n、D∈Rp×m為狀態(tài)方程系數(shù)矩陣。

    如果給定初始條件X(t0),控制量u(t),則狀態(tài)變量X(t)對給定時間t通過式(2)來確定:

    式中,φ(t,τ)=eA(t-τ)為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣。

    假如在區(qū)間[t0,t]的值選定為延遲周期td,即t=t0+td,那么X(t)的值為:

    然而將來的輸入是未知的,式(3)中的卷積不能預(yù)先求出,但可以通過對輸入形式作合理的假設(shè),如:分段常數(shù)、正弦函數(shù)、指數(shù)衰減等,這樣就可以提前計算出閉環(huán)解。這里假設(shè)在區(qū)間[t0,t0+td]內(nèi),輸入u(τ)的值為u(t0)。圖2為狀態(tài)預(yù)測系統(tǒng)方框圖,Xp為預(yù)測變量。

    圖2 預(yù)測系統(tǒng)方框圖

    圖3 基于參考模型的狀態(tài)空間補償器結(jié)構(gòu)圖

    3 延遲俯仰控制回路補償設(shè)計

    為了進行驗證上一節(jié)補償算法的有效性,對某飛機的俯仰角控制回路進行設(shè)計,圖4為其框圖。首先對阻尼回路(俯仰角速率回路)進行設(shè)計,確保內(nèi)回路有足夠的阻尼;然后把設(shè)計好的阻尼回路作為狀態(tài)預(yù)測器的參考模型;最后選擇合適的駕駛員模型,實現(xiàn)俯仰角指令跟蹤。

    圖4 俯仰姿態(tài)控制回路方框圖

    式(4)為某飛機短周期的狀態(tài)空間小擾動線性化模型,Δα為飛機迎角的變化,Δq為俯仰角速率變化,Δδe為升降舵偏角變化。

    式中:q為動壓;S為飛機特征面積;cA氣動弦長;V為飛行速度。

    由式(4)可求出俯仰角速率對俯仰操縱的傳遞函數(shù)為:

    由式(5)可計算出其阻尼比為ξ=0.49,內(nèi)回路采用角速率反饋δe=,回路的根軌跡為圖5。當阻尼比ξ=0.707時,反饋系數(shù)為=-0.09。

    圖5 阻尼回路根軌跡圖

    俯仰角速率反饋后的等效阻尼回路傳遞函數(shù)為:

    構(gòu)造能觀狀態(tài)空間方程,以便求出矩陣Φ=和狀態(tài)變量:

    根據(jù)Neal-Smith要求,操作人員模型由可變增益Kp和可以變化的一階超前/滯后補償器和固定延遲τp組成[5]。其傳遞函數(shù)為:

    4 仿真分析

    圖6 不同延遲時間下的俯仰角響應(yīng)

    為驗證設(shè)計的延遲無人機系統(tǒng)的補償算法的有效性,對俯仰角跟蹤回路進行了仿真。仿真條件:基于設(shè)計點的數(shù)據(jù)進行仿真;操作員模型假設(shè)為常值0.8;輸入信號為階躍輸入。系統(tǒng)分別在延遲時間為200ms、400ms和600ms的條件下進行仿真,仿真結(jié)果如圖6。由俯仰角響應(yīng)可以看出補償后系統(tǒng)響應(yīng)比不補償?shù)男阅苡休^大的提高,且隨延遲時間的增加愈加明顯,當延遲超過600ms時,未補償?shù)南到y(tǒng)變得不穩(wěn)定。

    5 結(jié)論

    通過衛(wèi)星中繼進行遠距離控制的“人在回路中”無人機系統(tǒng),整個人-機控制回路存在較大傳輸延遲,延時惡化了對無人機的控制性能?;谌?機界面控制回路的特殊性,通過狀態(tài)預(yù)測補償方法來補償延時的滯后。通過采用基于參考模型的狀態(tài)預(yù)測方法來解決無人機飛行動力學(xué)的非線性、時變、耦合問題的預(yù)測,并對俯仰角控制回路進行了設(shè)計。仿真結(jié)果表明,基于模型預(yù)測補償方法減小傳輸延遲對系統(tǒng)的影響。

    [1]Smith O J M.A controller to overcome dead time[J].ISA Journal,1959,6(2):28-33.

    [2]Liwen Guo,F(xiàn)rank M Cardullo.New predictive filters for compensating the transport delay on a flight simulation,AIAA 2004-5441[R].2004.

    [3]Andrew J Thurling,Kelly A Greene.An improved predictive algorithm for time delay compensation in UAVS,AIAA 2001-4424[R].2001.

    [4]Sobiski D J,Cardullo F M.Predictive compensation of visual system time delays,AIAA-2434[R].1987.

    [5]Raman K Mehra,Ravi K Prasanth.Quantication and measurement of autonomy for UAVs using human operator modeling,AIAA 2003 6605[R].2003.

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