李雨田,張宇文,李代金
(西北工業(yè)大學(xué) 航海學(xué)院,西安 710072)
超空泡水下航行器處于直航巡航時(shí),以超空泡技術(shù)為支撐有效地降低了流體阻力,同時(shí)由于航行器表面大部分被空泡包覆,使得其運(yùn)動(dòng)模式有別于常規(guī)的全沾濕水下航行器,運(yùn)動(dòng)特性也表現(xiàn)出獨(dú)有性。由于受到空泡的擾動(dòng)、發(fā)動(dòng)機(jī)推力偏心造成的震蕩以及超高速帶來(lái)的流體動(dòng)力改變的影響,超空泡航行器直航彈道的穩(wěn)定性會(huì)有所降低。在此情況下研究直航彈道的穩(wěn)定控制是超空泡水下航行器諸多研究環(huán)節(jié)中重要的一環(huán)。
在對(duì)超空泡水下航行器的研究中,國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)其控制方式提出不同的研究方案。文獻(xiàn)[1]采用非線性反饋線性化的方法對(duì)超空泡航行器的非線性數(shù)學(xué)模型進(jìn)行處理;文獻(xiàn)[2]應(yīng)用最優(yōu)控制方法對(duì)超空泡航行體的運(yùn)動(dòng)控制器進(jìn)行設(shè)計(jì);在文獻(xiàn)[3]中,學(xué)者研究了超空泡航行體縱向運(yùn)動(dòng)的基準(zhǔn)問(wèn)題,采用線性化方法研究了超空泡航行體縱向運(yùn)動(dòng)的穩(wěn)定性控制;在文獻(xiàn)[4-5]中,學(xué)者對(duì)超高速水下航行器的航向和縱平面姿態(tài)進(jìn)行了控制方法的探討;文獻(xiàn)[6-7]基于變結(jié)構(gòu)理論提出了自適應(yīng)變結(jié)構(gòu)和自適應(yīng)滑模的控制方式實(shí)現(xiàn)對(duì)航行器的穩(wěn)定控制。
本文在前人研究的基礎(chǔ)上,采用空化器首舵和航行器尾舵實(shí)施對(duì)航行器俯仰、偏航和橫滾三通道的控制,利用極限操舵的方式實(shí)現(xiàn)各通道間的解耦,實(shí)現(xiàn)超空泡水下航行器直航彈道的穩(wěn)定控制。
研究超空泡水下航行器直航彈道采用的坐標(biāo)系為地面坐標(biāo)系O0X0Y0Z0和雷體坐標(biāo)系OXYZ[8]。地面系用于描述彈道軌跡和彈道坐標(biāo),雷體系便于分析航行器三通道航行姿態(tài)及運(yùn)動(dòng)控制。
(1)縱平面流體動(dòng)力分析
超空泡航行器縱平面主要受到三個(gè)力的作用:航行器質(zhì)心處的重力G、航行器頭部空化器的升力Yk、航行器后體的升力Yb。如圖1所示,為超空泡航行器三通道受力示意圖。
(2)水平面流體動(dòng)力分析
圖1 超空泡航行器三通道受力Fig.1 Forces acting in three-channel of a Supercavitating Vehicle
超空泡航行器水平面主要受到兩個(gè)力的作用:航行器直舵產(chǎn)生的側(cè)向力Zd;作用在航行器后體的側(cè)向力Zb,水平面受力如圖1所示。其中Zb主要由側(cè)滑角β以及角速度ωy產(chǎn)生。
(3)橫滾流體動(dòng)力分析
超空泡航行器以旋轉(zhuǎn)角速度ωx轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí)形成的附加阻尼力矩,其產(chǎn)生的機(jī)理主要是存在ωx時(shí),航行器表面附體(上下直舵)處出現(xiàn)附加攻角從而附加產(chǎn)生阻尼力矩 Mxω:
綜合超空泡航行器相關(guān)流體動(dòng)力的分析,參照常規(guī)全沾濕航行器空間運(yùn)動(dòng)方程的研究方法[9],簡(jiǎn)化得到常規(guī)流體動(dòng)力布局的超空泡水下航行器的空間運(yùn)動(dòng)方程如下:
其中,描述重心運(yùn)動(dòng)的6個(gè)彈道參數(shù):航速v、彈道傾角Θ、彈道偏角Ψ和運(yùn)動(dòng)軌跡的3個(gè)分量x,y,z;以及確定航行器轉(zhuǎn)動(dòng)的6個(gè)姿態(tài)參數(shù):俯仰角θ、偏航角ψ、橫滾角φ和這 3 個(gè)姿態(tài)角的角速度ωx、ωy、ωz;Jx、Jy、Jz分別描述了繞航行器 X,Y,Z軸的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量,Axv2描述了航行器阻力。
超空泡水下航行器姿態(tài)角對(duì)于系統(tǒng)干擾以及控制作用的響應(yīng)[10]非常快而且增益非常大,除了在控制算法中突出超前環(huán)節(jié)以外,對(duì)于控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)的快速性要求也非常高,考慮到控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)(舵機(jī)系統(tǒng))的響應(yīng)特性,簡(jiǎn)化起見(jiàn),本文對(duì)操舵控制采取兩位極限操舵模式進(jìn)行航行器的三通道控制。
對(duì)空化器的偏轉(zhuǎn)控制實(shí)施兩位極限操舵模式,其平衡舵角位置應(yīng)在運(yùn)動(dòng)中位,操舵幅度的大小取決于平衡舵角預(yù)估值的準(zhǔn)確性。平衡首舵角預(yù)估值愈準(zhǔn)確,操舵幅度愈小,航行器運(yùn)動(dòng)愈平穩(wěn)。又為了維持航行器的受力平衡,航行器的平衡攻角必須為正,如此才能產(chǎn)生正升力與重力平衡;同時(shí)為了保持力矩平衡,就必須有相應(yīng)的平衡舵角。平衡攻角不宜過(guò)大,否則會(huì)增加阻力。平衡舵角則是越小越好,否則舵角的有效變化范圍將減小。另外,操舵頻率和控制算法的死區(qū)設(shè)置也影響系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)的平穩(wěn)性,操舵頻率高,平穩(wěn)性好。
縱平面內(nèi),深度俯仰角控制實(shí)施控制算法如下:
其中,kp、TD、TI分別為比例增益、微分時(shí)間和積分時(shí)間;kc、kph、Δk分別為指令首舵角、平衡首舵角和舵角變動(dòng)量;Δθ為俯仰角偏差。為了減小定深控制造成的系統(tǒng)深度偏差,期望俯仰角可以設(shè)定為平衡攻角的估計(jì)值,Δk的大小取決于kph預(yù)估值的準(zhǔn)確性,至少應(yīng)使實(shí)際的平衡攻角在kph±Δk之間,當(dāng)然,kph值是隨著推進(jìn)劑的消耗而逐漸變小的。另外,由于控制過(guò)程中不允許出現(xiàn)|α| >αs的情況,考慮α對(duì)k的振蕩響應(yīng)特性,設(shè)系統(tǒng)階躍響應(yīng)的超調(diào)量為φ、α對(duì)于k的響應(yīng)增益為kkα、平衡攻角為αph,則Δk的限制關(guān)系可寫為:
水平面內(nèi)為航向控制通道,航行控制算法為:
其中:δc、Δδ分別為指令舵角和舵角極限量。由于控制過(guò)程中不允許出現(xiàn)|β| >βs的情況,考慮β對(duì)于階躍(的振蕩響應(yīng)特性,設(shè)系統(tǒng)β對(duì)于階躍(的超調(diào)量為φ、增益為kδβ,則Δδ的限制關(guān)系為:
由于Δδ的限制,理論上,當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)推力偏心很大時(shí),可能出現(xiàn)控制作用不足的現(xiàn)象。但是從發(fā)動(dòng)機(jī)制造、安裝的具體工藝水平來(lái)看,由于推力偏心量有限,舵角量值不會(huì)太大,將小于式(6)給出的舵角限制值。
對(duì)于橫滾通道,經(jīng)兩位極限操舵模式控制的橫滾通道其響應(yīng)也是振蕩的,只要振蕩幅度不很大,其效果也是可以接受的。橫滾通道的控制算法為:
其中:δc、δcmax分別為指令空化器與抗橫滾差動(dòng)舵角和舵角極限量??紤]到控制作用與干擾作用的量值關(guān)系,δcmax的選取是關(guān)鍵的,量值過(guò)小不足以對(duì)抗直舵的不平衡流體動(dòng)力,選取過(guò)大則會(huì)引起橫滾振蕩過(guò)程的幅度過(guò)大。
以上述建立的適用于超空泡航行器直航彈道的空間運(yùn)動(dòng)模型作為控制系統(tǒng)的仿真模型,綜合縱平面、水平面和橫滾三通道極限操舵模式控制規(guī)律,對(duì)航行器直航彈道的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行仿真。
針對(duì)直航彈道規(guī)劃進(jìn)行仿真計(jì)算。仿真參數(shù)如下:
(1)控制系統(tǒng)參數(shù):舵機(jī)極限舵角轉(zhuǎn)換時(shí)間60 ms,期望俯仰角 0°,期望偏航角為 -45°,期望橫滾角 0°;
(2)仿真步長(zhǎng):1 ms;(3)仿真時(shí)間:10 s;
(4)仿真內(nèi)容:設(shè)定航行器出管速度50 m/s,初始橫滾角25°;主動(dòng)段自模型出管起算8s(發(fā)動(dòng)機(jī)在模型出管后8 s停車)。
超空泡航行器縱平面的運(yùn)動(dòng)仿真如圖2(a)、圖2(b)、圖2(c)和圖2(d)所示。
由縱平面的運(yùn)動(dòng)仿真曲線可以看出:隨著空化器首舵在縱平面內(nèi)的偏轉(zhuǎn)控制,沒(méi)有出現(xiàn)攻角過(guò)大的現(xiàn)象,如圖2(a)所示,其根源在于俯仰角間接控制規(guī)律綜合時(shí)考慮到攻角對(duì)空化器首舵角的階躍響應(yīng)震蕩特性,對(duì)Δk實(shí)施了限制。由圖2(b)、圖2(c)可以看出,基于航行器運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性的考慮,航行器運(yùn)動(dòng)過(guò)程中配置的操舵頻率較高,操舵頻率越高,運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)性越好。航行器的俯仰角速度、俯仰角,連同攻角與首舵角的跟隨性良好,系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性良好。深度偏差在整個(gè)航行過(guò)程中有些微振蕩,但幅度不大,如圖2(d)所示,其振蕩、超調(diào)均在可接受范圍。說(shuō)明采用深度間接控制(俯仰角控制模式),對(duì)高航速航行器巡航段實(shí)施控制是適用的。
圖2 航行器縱平面動(dòng)態(tài)特性仿真Fig.2 Vertical plane characteristic simulation of vehicle
圖3 航行器水平面動(dòng)態(tài)特性仿真Fig.3 Horizontal plane characteristic simulation of vehicle
超空泡航行器水平面的運(yùn)動(dòng)仿真如圖3(a)、圖3(b)、圖3(c)和圖3(d)所示。
從水平面的運(yùn)動(dòng)仿真曲線可以看出:在航向通道的控制規(guī)律綜合中由于對(duì)Δδ實(shí)施了限制,也沒(méi)有出現(xiàn)側(cè)滑角過(guò)大的情況,由圖3(a)所示。從圖3(b)、圖3(c)可以看出,偏航角、偏航角速度與空化器首舵的水平偏轉(zhuǎn)跟隨性良好,且可以穩(wěn)定在期望值附近,航向通道特性可以得到保證。如圖3(d)所示,偏航角可穩(wěn)定維持在期望值-45°附近,彈道水平偏移量變化平穩(wěn),偏差小,幾乎無(wú)振蕩。
超空泡航行器橫滾通道的仿真如圖4(a)、圖4(b)所示。
圖4 航行器橫滾動(dòng)態(tài)特性仿真Fig.4 Roll characteristic simulation of vehicle
從橫滾通道的控制圖4(a)、圖4(b)可以看出,在初始橫滾角為25°的條件下,橫滾控制系統(tǒng)控制角速度及橫滾角略微有振蕩,但振蕩幅度可以接受,橫滾角最終穩(wěn)定到期望值0°附近,橫滾角、橫滾角速度與附加抗橫滾舵舵角的跟隨特性良好,控制效果滿足系統(tǒng)的要求。
為了驗(yàn)證控制算法的可行性進(jìn)行了超空泡水下航行器外場(chǎng)自主航行試驗(yàn),目標(biāo)要求航行器實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定直航,采用極限操舵的三通道控制方法。圖5所示是采用固定攝像機(jī)實(shí)際拍攝獲得的直航彈道航跡。直航段超空泡形態(tài)是通過(guò)水下高速攝像系統(tǒng)獲取,其超空泡形態(tài)如圖6所示。
根據(jù)穩(wěn)定自主航行控制試驗(yàn)數(shù)據(jù),解讀模型內(nèi)部測(cè)控系統(tǒng)記錄的數(shù)據(jù),得到超空泡航行器直航彈道三維示意圖,如圖6所示。
圖7 試驗(yàn)直航彈道解讀圖Fig.7 Trajectory of experimental results
圖7 實(shí)驗(yàn)信號(hào)階數(shù)選擇及濾波分析結(jié)果Fig.7 Order selection and filtering analysis of experimental signal
本文通過(guò)AR預(yù)測(cè)濾波器對(duì)滾動(dòng)軸承故障診斷中降噪性能的研究,詳細(xì)討論了AR預(yù)測(cè)濾波器在軸承故障診斷中的階數(shù)選擇問(wèn)題,揭示了其最優(yōu)階數(shù)選擇與軸承的信噪比、衰減阻尼比、采樣頻率和結(jié)構(gòu)共振頻率之間的關(guān)系,提出了基于McFadden模型的衰減信號(hào)整周期截取準(zhǔn)則,同時(shí)進(jìn)一步利用峭度最大化原理給出AR預(yù)測(cè)濾波器的最優(yōu)階數(shù)參考。
[1]McFadden P D,Smith J D.Model for the vibration produced by a single point defect in a rolling element bearing[J].Journal of Sound and Vibration,1984,96(1):69-82.
[2] Dron J P,Rasolofondraibe L,Couet C,et al.Fault detection and monitoring of a ball bearing benchtest and a production machine via autoregressive spectrum analysis[J].Journal of Sound and Vibration,1998,218(3):501-525.
[3]Marple L.New autoregressive spectrum analysis algorithm[J].IEEE Transactions on Acoustics,Speech,and Signal Processing,1980,28(4):441-454.
[4] Cheng J S,Yu D J,Yang Y.A fault diagnosis approach for roller bearings based on EMD method and AR model[J].Mechanical Systems and Signal Processing,2006,20(2):350-362.
[5]張海勇,李 勘.非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的參數(shù)模型分析方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù),2003,25(003):386-390.
[6]徐 峰,王志芳,王寶圣.AR模型應(yīng)用于振動(dòng)信號(hào)趨勢(shì)預(yù)測(cè)的研究[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào),1999,39(004):57-59.
[7] Akaike H.Fitting autoregressive for prediction[J].Ann.Inst.Math,1969,21:243-247.
[8] Akaike H.A new look at the statistical model identification[J].IEEE Trans.Autom.Control,1974,19:716-723.
[9] Broersen P M T,Wensink H E.On the penalty factor for autoregressive order selection in finite samples[J].IEEE Transactions on Signal Processing,1996,44(3):748-752.
[10] Thanagasundram S,Schlindwein F S.Autoregressive order selection for rotating machinery[J].International Journal of Acoustics and Vibrations,2006,11(3):144-154.
[11] Endo H,Randall R B.Enhancement of autoregressive model based gear tooth fault detection technique by the use of minimum entropy deconvolution filter[J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2007,21(2):906-919.