艦載無人機撞網(wǎng)回收自適應(yīng)制導(dǎo)技術(shù)

蔣毅, 孫春貞, 王凱

(南京航空航天大學(xué) 自動化學(xué)院, 江蘇 南京 210016)

艦載無人機撞網(wǎng)回收自適應(yīng)制導(dǎo)技術(shù)

蔣毅, 孫春貞, 王凱

(南京航空航天大學(xué) 自動化學(xué)院, 江蘇 南京 210016)

針對無人機自動著艦撞網(wǎng)回收過程中目標艦船處于運動狀態(tài)的特點,借鑒導(dǎo)彈導(dǎo)引律的比例導(dǎo)引法提出了基于視線角的制導(dǎo)律,并引入反步法的設(shè)計思想以提高制導(dǎo)律的自適應(yīng)性?；谝暰€角的制導(dǎo)律使無人機的軌跡傾斜角變化率與視線角變化率成比例,通過控制視線角來跟蹤下滑軌跡傾斜角。采用該導(dǎo)引律可以減小無人機運動對目標艦船參數(shù)變化的敏感性,從而獲得較為穩(wěn)定的下滑軌跡。仿真結(jié)果表明了該制導(dǎo)律的可行性,并且該制導(dǎo)律具有較強的魯棒性。

無人機; 自動著艦; 撞網(wǎng)回收; 比例導(dǎo)引

0 引言

艦載無人機作為現(xiàn)代海軍航空力量的重要組成部分,主要用于戰(zhàn)場偵察與監(jiān)視、通信中繼、電子對抗等任務(wù)。由于無人機體積小,且可以避免人員傷亡,越來越受到各國海軍的青睞,是實現(xiàn)未來戰(zhàn)爭零傷亡的理想武器。但是受艦船起降平臺的限制、海上平臺搖擺以及風(fēng)浪的影響,對艦載無人機的起降技術(shù)要求很高,尤其是艦載回收技術(shù)。目前,艦載無人機回收技術(shù)主要有撞網(wǎng)回收、天鉤回收、攔阻回收、垂直著艦等,其中撞網(wǎng)回收憑借其便捷性在艦載無人機上應(yīng)用較多[1]。艦載無人機已經(jīng)發(fā)展了很多年,撞網(wǎng)回收控制技術(shù)也有較多研究。Yoon等[2]針對無人機的陸基撞網(wǎng)回收,借鑒了導(dǎo)彈的追蹤制導(dǎo)方案,給出了基于追蹤法的自適應(yīng)制導(dǎo)方案,將導(dǎo)彈導(dǎo)引策略用于無人機的撞網(wǎng)回收。國內(nèi)學(xué)者也針對撞網(wǎng)回收給出了優(yōu)化的縱橫向制導(dǎo)方案[3]。事實上,艦載無人機的撞網(wǎng)回收是一個移動目標跟蹤問題,可以借鑒導(dǎo)彈的導(dǎo)引方案,相對于追蹤制導(dǎo)方案,比例導(dǎo)引方案更適合于這種移動目標追蹤。

為了提高自適應(yīng)能力,本文在借鑒導(dǎo)彈的比例導(dǎo)引方案的基礎(chǔ)上,利用反步法[4]的設(shè)計思想,形成無人機撞網(wǎng)回收縱向自適應(yīng)制導(dǎo)方案。

1 數(shù)學(xué)模型

無人機縱向運動的數(shù)學(xué)模型可以描述為:

(1)

式中:H,X,Vd,γ,θ,q,α分別為無人機的高度、位置、地速、軌跡傾斜角、俯仰角、俯仰角速度、迎角;g為重力加速度;L,D為升力和阻力。

艦船回收網(wǎng)的運動模型可以描述為:

(2)

式中:Hship,Xship,Vship分別為回收網(wǎng)高度、位置、地速;a1,a2,ω1,ω2分別為海浪運動的振幅和頻率。

艦載無人機撞網(wǎng)回收的過程即引導(dǎo)無人機以較低的速度飛進回收網(wǎng)的中心區(qū)域,圖1給出了撞網(wǎng)回收過程的示意圖。

圖1 撞網(wǎng)回收過程示意圖Fig.1 Geometry of net-recovery

無人機與艦船之間的連線為視線,距離為R;無人機速度矢量與視線之間的夾角定義為前置角η;視線與水平面的夾角為視線角γs,視線角直接確定了無人機與回收網(wǎng)之間的相對關(guān)系,滿足:

(3)

無人機與艦船之間的相對運動關(guān)系為:

(4)

與無人機陸基回收相比,艦載無人機回收的精度要求更高,回收風(fēng)險更大,制導(dǎo)律必須具有自適應(yīng)性和強魯棒性,這就增加了艦載無人機撞網(wǎng)回收的制導(dǎo)難度。在艦船運動的情況下,如何引導(dǎo)無人機以合理的姿態(tài)和速度飛進回收網(wǎng)的中心位置,便成為撞網(wǎng)回收的關(guān)鍵問題。必須針對艦船的動態(tài)特點,研究高精度的末端制導(dǎo)技術(shù)。

2 自適應(yīng)制導(dǎo)方案

2.1 基于比例導(dǎo)引的縱向制導(dǎo)方案

為了使視線角保持穩(wěn)定,盡量獲得直線軌跡,制導(dǎo)律設(shè)計時,需要盡量消除任何可能出現(xiàn)的視線角變化率,使無人機的軌跡傾斜角變化率與視線角變化率成比例,即:

(5)

圖2給出了比例導(dǎo)引的軌跡示意圖,圖中① ～⑥ 表示當(dāng)前時刻無人機和艦船的位置,虛線表示當(dāng)前飛機位置與艦船位置的連線。跟蹤給定的視線角即可控制無人機與艦船之間的相對高度和位置。

圖2 縱向比例導(dǎo)引軌跡示意圖Fig.2 Profile of longitudinal proportional guiding

為了適應(yīng)不確定的氣流干擾,提高制導(dǎo)的魯棒性,縱向制導(dǎo)采用基于反步法的制導(dǎo)結(jié)構(gòu)。利用無人機的動態(tài)特性,遞推地構(gòu)造出整個制導(dǎo)回路,每一個子回路上產(chǎn)生的虛擬制導(dǎo)指令由基本的比例積分控制和動態(tài)逆共同產(chǎn)生,抑制無人機運動過程中的非線性和不確定性因素。

2.2 基于反步法的縱向制導(dǎo)結(jié)構(gòu)

反步法從離控制輸入最遠的那個狀態(tài)方程開始向控制輸入遞推,其數(shù)學(xué)模型可以描述為:

(6)

式中:x,u分別為系統(tǒng)狀態(tài)和輸入變量。反步法的設(shè)計思想是視每一個子系統(tǒng)的xi+1為虛擬控制指令,對于系統(tǒng)的每個子系統(tǒng)都可以描述為:

(7)

(8)

根據(jù)式(8)可以設(shè)計系統(tǒng)的一般控制律。

對于艦載無人機,視線角是離輸入最遠的狀態(tài),視線角跟蹤制導(dǎo)回路處于整個縱向制導(dǎo)回路的最外層。通過跟蹤軌跡傾斜角實現(xiàn)視線角跟蹤,因此,視線角制導(dǎo)的下一個層次的回路為軌跡傾斜角制導(dǎo)回路。根據(jù)無人機的運動學(xué)和動力學(xué)關(guān)系,軌跡傾斜角制導(dǎo)回路既可以直接驅(qū)動俯仰角制導(dǎo)回路,俯仰角制導(dǎo)回路驅(qū)動最內(nèi)層的俯仰角速度控制回路。因此,基于反步法的縱向制導(dǎo)主要包括3個子回路:視線角制導(dǎo)回路、軌跡傾斜角制導(dǎo)回路和俯仰角制導(dǎo)回路。制導(dǎo)回路結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 基于反步法的制導(dǎo)回路Fig.3 Backstepping guidance architecture

3 基于反步法的制導(dǎo)律

3.1 視線角制導(dǎo)律

基于比例導(dǎo)引的制導(dǎo)律使無人機的軌跡傾斜角變化率與視線角變化率成比例,即:

(9)

式中：KPN為比例系數(shù)。

假設(shè)無人機和艦船都保持勻速運動,對式(4)中的視線角變化率進行求導(dǎo)得到:

(10)

將式(9)帶入式(10)可得:

(11)

若要保持視線角穩(wěn)定,則必須滿足不等式:

(12)

(13)

(14)

式中:Kγs為視線角控制的比例系數(shù);KIγs為積分系數(shù);γsc為視線角指令。視線角制導(dǎo)律為:

(15)

3.2 軌跡傾斜角制導(dǎo)律

軌跡傾斜角制導(dǎo)回路產(chǎn)生俯仰角制導(dǎo)回路的虛擬俯仰角指令θc。軌跡角變化率滿足:

(16)

(17)

軌跡傾斜角變化率可以描述為迎角、軌跡傾斜角、動壓、地速的函數(shù):

(18)

定義:

(19)

則

(20)

軌跡傾斜角制導(dǎo)回路動態(tài)逆形式的制導(dǎo)律為:

(21)

即

(22)

定義軌跡傾斜角到迎角的逆函數(shù):

(23)

(24)

式中:ρ0為海平面處的大氣密度。

θc=αc+γ

(25)

3.3 俯仰角制導(dǎo)回路

qc=Kθ(θc-θ)

(26)

圖4給出了包含視線角、軌跡傾斜角和俯仰角的縱向制導(dǎo)結(jié)構(gòu)圖?？v向追蹤制導(dǎo)律將無人機當(dāng)前的地速、指示空速、軌跡傾斜角、俯仰角同時引入,地速直接參與到制導(dǎo)指令的計算中,可以提高制導(dǎo)對風(fēng)干擾的自適應(yīng)能力,使得制導(dǎo)律可以快速適應(yīng)風(fēng)干擾引起的地速變化。

圖4 艦載無人機基于反步法的制導(dǎo)律結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Backstepping guidance law for shipboard UAV

當(dāng)存在風(fēng)干擾時,指示空速變化較大,進而引起地速的變化,這種變化可以快速地反映到制導(dǎo)指令中。當(dāng)存在順風(fēng)時,指示空速減小,地速增大,制導(dǎo)回路產(chǎn)生的迎角指令增加,進而俯仰角速度指令增加,無人機快速拉起,以防止高度下降;反之,俯仰角速度指令減小,防止高度上升。

4 仿真驗證

為了驗證撞網(wǎng)回收自適應(yīng)制導(dǎo)的有效性,以某艦載無人機為例進行仿真驗證。假設(shè)無人機撞網(wǎng)回收的初始高度為250 m,飛行速度為33 m/s,穩(wěn)態(tài)下滑的軌跡角為-4°,最大風(fēng)速為6 m/s,海況為中等狀態(tài)。針對初始位置不確定性、無人機質(zhì)量不確定性、大氣環(huán)境干擾的不確定性以及定位誤差的不確定性進行了仿真驗證。無人機撞網(wǎng)回收過程飛行狀態(tài)的變化曲線如圖5～圖9所示。可以看出,穩(wěn)態(tài)飛行時無人機與艦船之間的視線角保持在-4°,軌跡傾斜角也相對恒定,飛行軌跡接近于直線。在100 m高度處無人機受到風(fēng)的干擾,空速快速變化,進而引起地速的變化,地速的變化又引起視線角的變化。當(dāng)?shù)厮俸鸵暰€角變化時,制導(dǎo)回路迅速響應(yīng),通過改變迎角指令改變無人機的姿態(tài),保持無人機與回收網(wǎng)之間的相對關(guān)系。

圖6 無人機地速變化曲線Fig.6 Ground speed curves of UAV

圖7 無人機相對艦船的視線角變化曲線Fig.7 Sight-of-line angles curves of UAV to ship

圖8 無人機軌跡傾斜角變化曲線Fig.8 Path history curves of UAV

圖9 回收網(wǎng)撞擊點高度分布圖Fig.9 Terminal altitude

5 結(jié)束語

本文針對艦載無人機撞網(wǎng)回收的特點,給出了一種基于比例導(dǎo)引的自適應(yīng)制導(dǎo)方案。利用反步設(shè)計的思想,將縱向制導(dǎo)回路分解為視線角制導(dǎo)回路、軌跡傾斜角制導(dǎo)回路和俯仰角制導(dǎo)回路,并利用比例積分制導(dǎo)律和動態(tài)逆制導(dǎo)律共同產(chǎn)生回路之間的虛擬制導(dǎo)指令。以某無人機為例,設(shè)計了撞網(wǎng)回收縱向制導(dǎo)律,并針對不確定性因素進行了非線性仿真驗證。在給定的不確定性范圍內(nèi),基于反步法的制導(dǎo)律可以引導(dǎo)無人機安全回收,滿足撞網(wǎng)回收的要求。由于無人機撞網(wǎng)回收過程,尤其是末端接近回收網(wǎng)時,受干擾的影響很大,而無人機的軌跡控制又是一個長周期的過程;因此這一階段風(fēng)對制導(dǎo)性能的影響較大,后續(xù)工作中需要針對回收末端區(qū)域進一步提高制導(dǎo)的自適應(yīng)能力。

[1] 裴錦華.無人機撞網(wǎng)回收的技術(shù)發(fā)展[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報,2009,41(S1):6-11.

[2] Seungho Yoon,H Jin Kim,Youdan Kim,et al.Spiral landing trajectory and pursuit guidance law design for vision based net-recovery UAV[R].AIAA-2009-5682,2009.

[3] 鄭峰嬰,龔華軍,王新華.小型艦載無人機側(cè)向自主著艦引導(dǎo)技術(shù)[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報,2013,45(1):82-87.

[4] Knoeoes J,Robinson J W C,Berefelt P.Nonlinear dynamic inversion and block backstepping:a comparison[R].AIAA-2012-4888,2012.

(編輯：李怡)

Ship-board UAV net recovery adaptive guidance technology

JIANG Yi, SUN Chun-zhen, WANG Kai

(1.College of Automation Engineering, NUAA, Nanjing 210016, China)

According to the characteristics of the target ship in motion in the net recovery process of UAV, this paper put forward the guidance law based on angle of sight by taking missile guidance law of proportional guidance law for reference, and introduced the backstepping guidance law to improve the adaptability of guidance law. Since the angle of sight guidance law is to make the UAV flight path angle and angle of sight be proportional to the rate of change, flight path angle can be tracked by controlling the angle of sight. Using the guidance law can reduce the sensitivity of UAV motion due to the ship parameter change, thus obtaining more stable trajectory. The simulation results show the feasibility of the guidance law which has strong robustness.

UAV; ship landing; net recovery; proportional guidance

2014-06-16;

2014-09-18;

時間:2014-11-04 08:30

基本科研業(yè)務(wù)費資助項目(NZ2012008)

蔣毅(1989-)，男，江蘇蘇州人，碩士研究生，主要從事先進飛行器控制技術(shù)研究。

V279; V249.1

A

1002-0853(2015)01-0043-05