基于磁流變液的艦載機攔阻過程模糊PID控制*

傅莉，劉濤，周彥凱，胡為

（沈陽航空航天大學(xué)自動化學(xué)院，沈陽110136）

基于磁流變液的艦載機攔阻過程模糊PID控制*

傅莉，劉濤，周彥凱，胡為

（沈陽航空航天大學(xué)自動化學(xué)院，沈陽110136）

針對艦載機攔阻過程的運動特性分析，建立了艦載機攔阻緩沖過程的力學(xué)模型與狀態(tài)方程，通過對基于磁流變阻尼攔阻緩沖過程的分析，引入了位移和速度矢量作為磁流變緩沖攔阻控制系統(tǒng)的輸入，完成基于模糊控制的艦載機攔阻緩沖過程控制。應(yīng)用模糊PID控制器非線性擬合能力來適應(yīng)艦載機著艦情況變化，并仿真驗證建立的磁流變緩沖攔阻模糊PID算法具有較好的預(yù)測精度和應(yīng)用范圍。

艦載機，磁流變液，模糊控制，攔阻緩沖

0 引言

艦載機的攔阻著艦過程需要考慮多種因素的綜合作用［1］，為使高速飛行的艦載機能在長度相對陸基飛機著陸跑道要短得多的艦船飛行甲板上順利著艦，各國海軍均采用了艦載機著艦攔阻裝置［2］。在艦載機整個著艦過程中［3］，艦載機在甲板滑跑攔阻階段的受力情況比在空中飛行階段更加復(fù)雜［4］。除了作用在艦載機上的空氣動力、發(fā)動機推力外，還增加了攔阻力和艦面作用力［5］。國外對飛機攔阻過程中的動力學(xué)仿真進行了大量的飛行試驗研究［6］給出相關(guān)的實驗結(jié)果曲線，但缺乏相應(yīng)理論分析方面的報道。國內(nèi)對飛機的攔阻研究主要缺乏涉及磁流變阻尼器的傳遞對攔阻載荷的影響研究［7-8］，本文在攔阻系統(tǒng)受力分析基礎(chǔ)上，根據(jù)位移和速度矢量修正了偏心攔阻情況，利用磁流變阻尼器設(shè)計了模糊PID控制算法，并進行了動態(tài)仿真實例驗證。

1 艦載機攔阻過程建模

艦載機在著艦的過程中，以機體坐標(biāo)系對艦載機進行受力分析。艦載機著艦過程中，z方向的動能主要由艦載機的起落架緩沖系統(tǒng)消耗，因此，攔阻系統(tǒng)用于吸收艦載機在x方向上的動能。這里假設(shè)α為阻攔索與其初始位置之間的夾角，β為實際攔阻索平面與水平面之間的夾角。

因此，可以得到攔阻力Fx［10］：

式中，H為艦載機作用點離飛行甲板的垂直高度，飛行甲板的寬度AB=2L0，艦載機滑跑位移為S，F(xiàn)l為艦載機受到阻攔索拉力。

取FD=Fd+Ff-T，其中Fd空氣阻力，F(xiàn)f為甲板摩擦阻力，T發(fā)動機推力，建立艦載機的動力學(xué)模型如下：

取狀態(tài)變量x1，x2為x1=S，x2=S建立式（2）的狀態(tài)方程

2 艦載機攔阻過程控制算法

通過建立的艦載機攔阻狀態(tài)方程（3）可以看出，艦載機著艦攔阻的過程中，艦載機攔阻受力具有非線性特征。傳統(tǒng)的PID控制，只能跟蹤單個控制信號，但對多目標(biāo)的控制優(yōu)化卻無能為力，難免故此失彼，得不到總體的優(yōu)化控制效果。同時，攔阻系統(tǒng)在攔阻控制算法設(shè)計過程中，需要能夠?qū)Σ煌炤d機型號和著艦環(huán)境都有較好的適應(yīng)性?？紤]傳統(tǒng)PID控制算法的實時性和優(yōu)化控制效果的要求，同時，根據(jù)攔阻機攔阻過程的特點，本文建立基于艦載機著艦滑跑時位移和速度的艦載機攔阻過程模糊PID控制算法，算法流程如圖1所示。

圖1 艦載機著艦攔阻模糊PID控制流程

控制算法設(shè)計以油液主動控制的艦載機攔阻過程為理想模型，得到艦載機攔阻過程中的實時艦載機攔阻速度Videal和位移Sideal信號。分別對速度Videal和位移Sideal信號建立各自的模糊PID控制器，將兩個控制得到的阻尼力之和作為理想的攔阻力信號作用于磁流變阻尼器。通過艦載機攔阻系統(tǒng)中的傳感器得到艦載機降落過程中的實際速度Vactive和位移Videal信號，并將信號與理想信號相比較得到模糊PID控制器的輸入信號。

2.1 模糊PID控制器設(shè)計

模糊控制器主要由控制器和模糊控制器兩部分組成。控制器輸出表達式如下：

式中，u（k）為第k時刻PID控制器的輸出，kp，ki，kd分別為PID控制器的比例、積分、微分系數(shù)，e（k）為第k次采樣時刻輸入控制系統(tǒng)偏差值；e（k-1）為第k-1次采樣時刻輸入控制系統(tǒng)的偏差值，T為采樣周期。

圖2 模糊PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

由圖2可知，攔阻機系統(tǒng)輸出的參數(shù)返回值y與給定量r比較得到PID控制的輸入量e，e及其變化率與各自對應(yīng)的比例因子ke，kec相乘，將輸入值歸一化到模糊控制的輸入論域范圍內(nèi)，作為模糊控制器的輸入；模糊控制器根據(jù)模糊規(guī)則輸出PID控制器參數(shù)變化量，變化量與量化因子kop，koi，kod相乘得到PID控制參數(shù)的變化率△Kp，△Ki，△Kd。PID控制器參數(shù)的表達式為：

2.2 模糊規(guī)則建立

2.2.1 模糊化和隸屬度函數(shù)的建立

根據(jù)工程經(jīng)驗和系統(tǒng)復(fù)雜度分析，模糊控制算法運行時間的考慮，選取輸入變量為理想值和反饋值的偏差e及其偏差變化率ec，輸入變量為PID控制器的參數(shù)kp，ki，kd的增量△Kp，△Ki，△Kd，模糊控制器結(jié)構(gòu)如下頁圖3所示。將模糊控制輸入變量的論域劃分為7個模糊集合，分別為負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大，對應(yīng)于模糊子集表示形式{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}。在保證系統(tǒng)運行精度的情況下，為了減少系統(tǒng)的運算時間，這里采用的輸入輸出變量的隸屬度函數(shù)為三角形（Trimf），如圖4所示。

圖3 模糊控制器結(jié)構(gòu)

圖4 輸入輸出變量的隸屬度函數(shù)

2.2.2 模糊規(guī)則的確定

（1）kp主要影響系統(tǒng)的調(diào)節(jié)速度。kp太小時系統(tǒng)調(diào)節(jié)速度緩慢，而較大的kp能夠增加系統(tǒng)的響應(yīng)速度，并提高系統(tǒng)的控制精度，但kp過大將導(dǎo)致系統(tǒng)超調(diào)過大，調(diào)節(jié)時間增長。

（2）ki主要用于消除系統(tǒng)靜差，提高系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)精度。ki較小時不能有效地消除系統(tǒng)靜差，ki過大將導(dǎo)致系統(tǒng)初期過飽和，超調(diào)增大，震蕩次數(shù)增加。

（3）kd反映系統(tǒng)輸入信號的變化趨勢，能在誤差信號突變的早期，引入一個有效修正信號，從而加快系統(tǒng)的動作速度，減少調(diào)節(jié)時間。

控制器參數(shù)增量△Kp，△Ki，△Kd的自整定規(guī)則設(shè)定如下：

當(dāng)|e|，|ec|較大時，為使系統(tǒng)盡快達到穩(wěn)定，應(yīng)設(shè)定較大的kp較小的kd，同時為防止系統(tǒng)出現(xiàn)飽和，ki應(yīng)盡量減小。當(dāng)|e|，|ec|為中等大小時，防止系統(tǒng)出現(xiàn)超調(diào)，并保證系統(tǒng)速度，應(yīng)設(shè)定較小的kp，同時適當(dāng)減小kd，保持ki適中。當(dāng)|e|，|ec|較小時，為保證系統(tǒng)穩(wěn)定性，防止系統(tǒng)振擋，應(yīng)取較大的kp、ki，適當(dāng)?shù)膋d。

這里設(shè)定模糊自整定規(guī)則表如表1所示。

表1 模糊自整定規(guī)則表

3 艦載機著艦攔阻過程仿真

3.1 艦載機著艦攔阻過程仿真模型構(gòu)建如下

在MATLAB/SIMULINK中建立艦載機滑跑攔阻過程的仿真模型如圖5（a）所示，其中模糊控制器的仿真模型如圖5（b）所示。

3.2 艦載機著艦攔阻仿真驗證

仿真采用的艦載機著艦質(zhì)量為19.96 T，著艦速度為65 m/s和45 m/s，位移模糊控制器的比例因子為ke=50，kec=120，量化因子及PID控制參數(shù)增量△Kp，△Ki，△Kd的初始值kop=-8×105，koi=-5×103，kod=0；速度模糊控制器的比例因子為ke=300，kec=7，量化因子及PID控制參數(shù)增量△Kp，△Ki，△Kd的初始值kop=-8×103，koi=-5×104，kod=0。

3.3仿真結(jié)果分析

圖6 仿真效果分析

圖6仿真結(jié)果顯示，采用模糊PID控制下，艦載機在著艦速度為65m/s時，其的攔停距離為96.49 m，攔阻力峰值為2.70×105N，最大加速度為-29.80 m/s2。位移和理想位移偏差范圍為［0，0.001 4］，速度和理想速度偏差范圍為［0.001 1，+0.004 4］，可見模糊PID控制能夠有效地跟蹤理想信號，并保持艦載機各項控制指標(biāo)與理想控制信號，保持較小的誤差。說明模糊PID控制能夠?qū)ε炤d機著艦過程中的攔阻力，進行有效的控制，達到理想控制信號相同的控制效果。

艦載機在著艦速度為45 m/s時，其攔停距離為82.56 m，攔阻力峰值為1.26×105N，最大加速度為-15.03m/s2。位移和理想位移偏差范圍為［0，0.0014］，速度和理想速度偏差范圍為［0，+0.003 5］，可見本文建立模糊PID控制器能夠在不對系統(tǒng)參數(shù)做任何調(diào)整的情況下，對艦載機著艦速度的變化很好地適應(yīng)，對艦載機著艦具有較強的魯棒性。

通過對以上曲線分析可以得出，采用系統(tǒng)能夠較好地跟蹤理想輸入，體現(xiàn)了模糊PID控制對系統(tǒng)的有效控制能力。

4 結(jié)論

本文通過分析艦載機攔阻過程中的受力，建立的基于模糊PID的艦載機攔阻控制算法，該控制算法能夠有效地對艦載機攔阻過程中的阻尼力進行控制。在其控制下艦載機的位移和速度的控制偏差保持在0.01范圍內(nèi)，可見該控制算法具有一定的可行性。

同時相對于液壓主動控制，本文提出的艦載機攔阻過程的模糊PID控制算法，在設(shè)定參數(shù)不變的條件下，能夠有效地適應(yīng)艦載機著艦情況的變化，而不需要根據(jù)艦載機質(zhì)量和速度手動設(shè)定攔阻機攔阻參數(shù)，對艦載機的控制具有較強的魯棒性。

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Fuzzy PID Control of Shipboard Aircraft Arresting Process Based on Magneto-Rheological Fluid

FU Li，LIU Tao，ZHOU Yan-kai，HU Wei
（School of Automation，Shenyang Aerospace University，Shenyang 110136，China）

Aim at the motion characteristics of the carrier-based aircrafts arresting process，a mechanical model of carrier-based aircrafts buffer arresting process and state equation is established，through the analysis of magneto-rheological damping arresting buffer process，introducing displacement and velocity vector as the inputs of magneto-rheological damping arresting control system，carrierbased aircrafts buffer arresting process control based on fuzzy PID control is completed.To apply the ability of fuzzy PID controller nonlinear fitting to adapt to circumstance changes based aircraft landing，The simulation shows that Fuzzy PID model has better prediction accuracy and a better range of applications.

shipboard aircraft，magneto-rheological fluid，fuzzy PID control，arresting buffer

TP273

A

1002-0640（2015）02-0032-04

2013-12-03

2014-01-17

國家自然科學(xué)基金（61074090）；中航創(chuàng)新基金（cxy2011SH15）；沈陽市科技計劃基金資助項目（F13-095-2-00）

傅莉（1968-），女，遼寧鳳城人，博士。研究方向：模式識別與智能系統(tǒng)。