劉曉棟,吳慶憲,陳 謀,邵書義
(南京航空航天大學自動化學院,南京 211106)
無人機相比有人機,具有以下優(yōu)點:尺寸更小,隱身性更好,不受駕駛員生理條件限制,具有更大的性能包線[1-3]。隨著現(xiàn)代空戰(zhàn)理念的發(fā)展,無人機作戰(zhàn)必須具備大機動能力。大機動能力指無人機在超過失速迎角之后,仍有對姿態(tài)做出調(diào)整的能力[4]。大機動無人機應(yīng)用在現(xiàn)代戰(zhàn)場可以實現(xiàn)機頭快速指向與小半徑轉(zhuǎn)彎使之迅速處于有利位置,所以研究大機動無人機控制技術(shù)具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。由于無人機沒有經(jīng)驗豐富的駕駛員,如何保證無人機的飛行安全是需要首先解決的問題。
為了保證無人機的飛行安全,可在解算無人機安全邊界的基礎(chǔ)上進行邊界保護控制。安全邊界的定義與解算近年來有了新的發(fā)展,可以歸納為可達平衡集和可達集兩種方法。許多學者已將上述方法應(yīng)用于各類飛行器的邊界解算中。雍可南綜合運用可達平衡集與可達集解算出F16飛機的邊界[5]。季雨璇等應(yīng)用可達平衡集實現(xiàn)戰(zhàn)斗機俯仰機動和滾轉(zhuǎn)機動可達區(qū)域的求解,為實際飛行提供了參考[6]。針對狀態(tài)約束機動,上述文獻將可達平衡集和可達集應(yīng)用于各類飛行器的邊界解算,可以準確解算邊界,然而其解算過程耗時冗長,不能滿足大機動無人機邊界保護的實時性要求,所以需要對上述方法進行改進以提高解算實時性。當解算出無人機的安全邊界后,可以應(yīng)用邊界保護系統(tǒng),使飛行狀態(tài)不越界,進而保證飛行安全。邊界保護系統(tǒng)的核心是保證飛行器的安全同時最大化機動能力。但傳統(tǒng)施加限幅器的方法很大程度上限制了飛行器的機動性,所以需要發(fā)展新型結(jié)構(gòu)的邊界保護系統(tǒng)[7]。于媛媛采用指令約束的新型邊界保護系統(tǒng)實現(xiàn)對期望指令的約束,保證了機動安全[8]。當應(yīng)用上述新型邊界保護系統(tǒng)實現(xiàn)對無人機機動指令的約束后,還需進行無人機姿態(tài)跟蹤控制器的設(shè)計。
無人機大機動屬于短周期姿態(tài)運動,然而機動過程中迎角遠超失速迎角,會產(chǎn)生強耦合和強非線性[9],使傳統(tǒng)線性控制方法不能滿足控制精度和性能的要求,需要采用非線性方法設(shè)計控制器。近些年,動態(tài)逆[10]和滑模[11-15]等非線性控制方法廣泛應(yīng)用于飛行控制和工業(yè)等領(lǐng)域?;?刂品椒ㄓ捎谄淞己玫聂敯粜?,已成功運用于大機動飛行控制中[11],并通過采用飽和函數(shù)或雙曲正切函數(shù)替代符號函數(shù)的方法,有效抑制了滑??刂破鞯亩墩瘢?2]。顧攀飛等為研究高超聲速飛機再入飛行時面臨的不確定故障問題,設(shè)計了一種自適應(yīng)滑模容錯控制器[13]。Cao等提出自適應(yīng)容錯控制方案,用于研究外部干擾和執(zhí)行器失效作用下的航天器姿態(tài)跟蹤問題[14]。然而無人機大機動飛行過程中,如何抑制模型不確定性和外部干擾帶來的不利影響是控制器設(shè)計必須考慮的。
為抑制模型不確定性和外部干擾的不利影響,徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radial basis function neural network,RBFNN)和非線性干擾觀測器(Nonlinear disturbance observer,NDO)方法在控制器的設(shè)計中得到了廣泛的應(yīng)用。Chen等利用RBFNN逼近系統(tǒng)不確定性,實現(xiàn)了三自由度直升機的容錯控制[15]。Zhang等 設(shè) 計了基于NDO的反步 控 制器,消除了時變擾動對系統(tǒng)的不良影響[16]。根據(jù)上述研究成果可知,通過綜合運用RBFNN和NDO方法可以抑制系統(tǒng)不確定性和外部干擾的不利影響,從而提高控制器的控制精度。
受上述分析啟發(fā),本文主要研究大機動無人機繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動的邊界保護控制。主要內(nèi)容包括:第1節(jié)建立無人機姿態(tài)模型,并給出整個保護控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。第2節(jié)基于二分法思想改進可達平衡集并引入指令約束方法,實現(xiàn)在線安全邊界解算與期望指令生成功能。第3節(jié)引入RBFNN逼近系統(tǒng)不確定項,并利用二階非線性干擾觀測器補償系統(tǒng)復合干擾,進一步設(shè)計自適應(yīng)滑模邊界保護控制器。第4節(jié)給出改進可達平衡集邊界解算與繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動的仿真結(jié)果。
無人機繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動屬于短周期姿態(tài)運動,對于機動過程中的長周期軌跡運動狀態(tài)量則任其自然演變,因此本文控制器設(shè)計只考慮短周期的姿態(tài)運動狀態(tài)量。無人機姿態(tài)運動方程可寫為[9]
式中:Ω=[α,β,μ]T為姿態(tài)角狀態(tài)向量,α、β、μ分別為迎角、側(cè)滑角和繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)角;ω=[p,q,r]T為姿態(tài)角速率狀態(tài)向量,p、q、r分別為滾轉(zhuǎn)、俯仰和偏航角速度;u=[δa,δc,δr,δy,δz]T為系統(tǒng)控制向量,δa、δc、δr、δy和δz分別為副翼偏轉(zhuǎn)角、鴨翼偏轉(zhuǎn)角、方向舵偏轉(zhuǎn)角、側(cè)向推力矢量偏轉(zhuǎn)角和縱向推力矢量偏轉(zhuǎn)角;fs(Ω)=[fα,fβ,fμ]T和ff(ω)=[fp,fq,fr]T為系統(tǒng)狀態(tài)函數(shù)向量;gs(Ω)和gf(ω)為系統(tǒng)控制系數(shù)矩陣;Δfs(Ω)和Δff(ω)為系統(tǒng)不確定項;ds(t)和df(t)為外部未知有界干擾向量。
根據(jù)式(1),本文定義繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)角速率為ps,且可表示為
當無人機進行繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動時[17],ps易發(fā)生越界,超出安全可控范圍導致失控。如何在保證安全的前提下進行機動,又避免盲目限制ps導致機動性能的損失,是本文研究的核心。本文圍繞此問題,從邊界保護與姿態(tài)控制兩方面展開研究,整體結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。
圖1 無人機邊界保護系統(tǒng)框圖Fig.1 Block diagram of UAV boundary protection system
為了便于對系統(tǒng)穩(wěn)定性的分析,需要引入如下假設(shè)和引理。
引理1[20]對于初始條件有界的系統(tǒng),如果存在一個連續(xù)且正定的Lyapunov函數(shù)V(x)∈C1,且滿 足γ0(‖x‖)≤V(x)≤γ1(‖x‖),若 有?(x)≤-κV(x)+c,這里γ0,γ1:Rn→R為K∞類函數(shù)且κ,c為正常數(shù),則系統(tǒng)的解x(t)一致有界。
引 理2[12]對 于 任 意 的b>0和z∈Rm,有 如下不等式成立:0<‖z‖-zTtanh(z/b)≤m?b,其中?滿足?=e-(?+1),即有?=0.2785 。
引理3[15]對于集合Z∈ΩZ?Rm,RBFNN可以逼近任意連續(xù)函數(shù)f(Z):Rm→R,即可以描述為
如果n充分大,則可得
式中:W*為最優(yōu)權(quán)值;ε*為最小逼近誤差,εˉ>0為逼近誤差的上界。
為了實現(xiàn)對無人機繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動的邊界保護,首先進行無人機在線邊界解算與期望約束 指 令 生 成 研 究。本 文 在 可 達 平 衡 集[5,7-8,21]中 引入二分法思想,利用遞歸方法實現(xiàn)邊界的快速解算,并引入指令約束方法實現(xiàn)對ps指令的約束。當解算ps的邊界時,將除μ以外描述無人機姿態(tài)運動的非線性方程簡寫為
式中:飛行狀態(tài)向量x=[α,β,p,q,r]T屬于有界域X;制向量δ=[δa,δc,δr,δy,δz]T屬于有界域U并且此區(qū)域由舵面偏轉(zhuǎn)限制;f(x,δ)為光滑的非線性函數(shù)。
為描述繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動的類型特征,引入?yún)⒆兞縴μ為如下形式
將式(5,6)增廣為求解可達平衡集的系統(tǒng)方程,利用牛頓迭代法求解并將可達平衡集表示為
式中:xε表示穩(wěn)定狀態(tài)向量;δε表示穩(wěn)定控制向量。在進行穩(wěn)態(tài)繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)時,側(cè)滑角β=0°,則將α和ps作為繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動的輸入[7],利用牛頓迭代法對此時飛行狀態(tài)進行求解。通過設(shè)定α和ps的變化范圍與變化步長,可求解繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動的可達平衡集,并將其輪廓作為此類飛行狀態(tài)的安全邊界。
為方便研究,本文假定繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動的可達平衡集內(nèi)部狀態(tài)連續(xù),進而引入二分法對邊界解算的過程進行改進以提高計算速度。但實際在線邊界解算時,每一周期飛行狀態(tài)都在變化,此時無需要求α在確定范圍內(nèi)按設(shè)定步長變化以進行ps全部邊界的解算,只需解算對應(yīng)此時α狀態(tài)的ps邊界。當解算出ps邊界后,引入指令約束方法[8,21]將ps的期望指令psc約束在邊界范圍內(nèi),從而得到受約束的安全期望指令。為闡明ps在線邊界解算與約束指令生成的思想,給出流程圖(圖2)。
由圖2可知,基于改進可達平衡集方法的在線解算ps邊界與約束指令生成步驟如下:
圖2 繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)角速率在線邊界解算與約束指令生成流程圖Fig.2 Flow chart of online boundary solution and limited command generation for roll angle rate around velocity vector axis
(1)從系統(tǒng)中獲得psc及α等狀態(tài)量;
(2)設(shè) 定psmin=0°/s,ps=psmax=180或-180°/s,并將解算步長sps=1°/s作為遞歸的終止條件;
(3)設(shè)定牛頓迭代法的最大迭代步數(shù)和容許誤差;
(4)解算(α,ps)點狀態(tài),得到所有舵面偏轉(zhuǎn)角度,若舵面偏轉(zhuǎn)均在偏轉(zhuǎn)限制范圍內(nèi),轉(zhuǎn)到第(7)步,否則轉(zhuǎn)到第(5)步;
(5)取psmid=(psmin+psmax)/2,解算(α,psmid)點狀態(tài),得到所有舵面偏轉(zhuǎn)角度,若舵面偏轉(zhuǎn)均在限制范圍內(nèi),取psmin=psmid,否則取psmax=psmid;
(6)重復進行第(5)步,當滿足條件|psmaxpsmin|≤sps時,輸出psmax;
(7)當初始值psmax=180°/s或-180°/s,可分別解算ps的上界psu和下界psl;
(8)比較psc與psu數(shù)值大小,取值小的作為新psc;
(9)比較psc與psl數(shù)值大小,取值大的作為新psc;
(10)獲得滿足邊界約束的期望指令psc。
根據(jù)引理3,當采用RBFNN逼近姿態(tài)系統(tǒng)不確定項Δfs(Ω)和Δff(ω),其逼近結(jié)果可表示為
將式(8)代入式(1)可得
為提高控制器的性能和抗干擾能力,在姿態(tài)角回路和姿態(tài)角速率回路中引入二階非線性干擾觀測器[18],并利用干擾觀測器輸出進行控制器的設(shè)計。
在姿態(tài)角回路中引入二階非線性干擾觀測器,其表達式可描述為
針對矩陣As,若給定矩陣Ps=PTs>0,則存在一個正定矩陣Rs=>0,使式(15)成立。
對Vos求導得
根據(jù)式(15),有如下不等式成立
此外根據(jù)式(10),有如下不等式成立。
式中:‖Φs(Z)‖≤τs,κs>0為設(shè)計參數(shù)。
將式(18,19,20)代入式(17),可得
在上述設(shè)計的二階非線性干擾觀測器基礎(chǔ)上,設(shè)計姿態(tài)角跟蹤控制器。定義姿態(tài)角Ω跟蹤誤差Ωe=Ω-Ωc,則有
滑 模 面Ss設(shè) 計 為[22]:Ss=Cs Ωe=[Ss1,Ss2,Ss3]T,其中
選 擇cij(1≤i≤3,1≤j≤3),使ci3s2+ci2s+ci1=0為Hurwitz穩(wěn)定且(Cs gs(Ω))-1存在。
為減小姿態(tài)角系統(tǒng)抖振,此處采用雙曲正切函數(shù)tanh(·)代替滑模控制的符號函數(shù)[12],從而設(shè)計姿態(tài)角回路虛擬控制律ωc為
式中:ks>0,φs>0和b>0為設(shè)計參數(shù);Tanh(Ss/b)=[tanh(Ss1/b),tanh(Ss2/b),tanh(Ss3/b)]T。
為實現(xiàn)對ps的保護控制,將姿態(tài)角回路控制輸出作為姿態(tài)角速率回路的輸入。無人機在大迎角下進行穩(wěn)態(tài)繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動時,由于側(cè)滑角β=0°,此時穩(wěn)定性坐標系的xs軸方向與速度矢量方向重合[7],則繞機體軸角速率到繞速度矢量軸角速率存在如下轉(zhuǎn)換關(guān)系
式 中:[pc,qc,rc]T為 繞 機 體 軸 期 望 角 速 率 指 令,[psc,qsc,rsc]T為繞速度矢量軸期望角速率指令。則由式(25)可得psc=pccosα+rcsinα。將psc指令輸入在線邊界解算與指令約束模塊中,實現(xiàn)對psc的約束保護,然后進行式(25)的逆轉(zhuǎn)換,得到受約束的姿態(tài)角虛擬控制律ωcy=[pcy,qcy,rcy]T,再進行姿態(tài)角速率控制器的設(shè)計,進而實現(xiàn)無人機繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動的邊界保護控制。
為避免直接對受約束虛擬控制律ωcy求導,利用動態(tài)面控制方法解算其導數(shù)的近似值。設(shè)計時間常數(shù)為Γ=diag{τ11,τ12,τ13}的濾波器如下
定義濾波誤差ε=cy-ωcy,可得
式中:M(·)為緊集Π0與緊集Π1:(,Ss)上光滑函數(shù)向量,則M(·)在集合Π0×Π1存在上界Mˉ。同時由式(27)可得
為證明姿態(tài)角回路控制律的有效性,選取Lyapunov函數(shù)為
為了估計最優(yōu)權(quán)值,設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值估計的自適應(yīng)律為如下形式
式中:Λs=>0,σs>0為設(shè)計參數(shù)。
與姿態(tài)角跟蹤控制器設(shè)計類似,設(shè)計姿態(tài)角速率回路二階非線性干擾觀測器為
同上,針對矩陣Af,若給定矩陣Pf=P>0,則存在一個正定矩陣Rf=>0,使式(36)成立。
在上述設(shè)計的二階非線性干擾觀測器基礎(chǔ)上,設(shè)計姿態(tài)角速率跟蹤控制器。定義受約束安全姿態(tài)角速率ω的跟蹤誤差ωe=ω-ωcy,則有
滑模面Sf設(shè)計為:Sf=Cfωe=[Sf1,Sf2,Sf3]T,其中Cf設(shè)計要求同Cs。
由于姿態(tài)角速率在機動過程中變化速率快,所以在指數(shù)趨近律中引入冪次項‖Sf‖a以提高收斂速度,同時采用帶邊界層的飽和函數(shù)Sat(·)代替符號函數(shù),以獲得更好的抗抖振性能[23],從而設(shè)計受約束姿態(tài)角速率回路滑??刂坡蓇為
式 中:kf>0、φf>0和0<a<1為 設(shè) 計 參 數(shù),Sat(Sf)=[Sat(Sf1),Sat(Sf2),Sat(Sf3)]T,且?guī)н吔鐚拥娘柡秃瘮?shù)Sat(·)的定義如下所示
式中:Δ>0為邊界層厚度;sgn(·)為符號函數(shù),定義如下
為證明姿態(tài)角速率回路控制律的有效性,選取Lyapunov函數(shù)為
對Vcf求導,并將式(40)代入式(43)得
(2)當 所 有|Sfi|≤Δ時,Sat(Sfi)=Sfi/Δ,i=1,2,3,則有
此時,結(jié)合式(41~43),有
綜合以上3種情況,有
為了估計最優(yōu)權(quán)值,設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值估計的自適應(yīng)律為如下形式
式中:Λf=>0,σf>0為設(shè)計參數(shù)。
上述基于RBFNN和二階干擾觀測器的自適應(yīng)滑模姿態(tài)控制器可以歸納為如下定理1。
定理1針對無人機繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動邊界保護控制系統(tǒng),在式(10)成立的條件下,如果二階干擾觀測器的形式設(shè)計為式(11,32),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值估計自適應(yīng)律設(shè)計為式(31,48),則在所設(shè)計的姿態(tài)角控制律式(24)和受約束安全姿態(tài)角速率控制律式(40)的作用下,無人機姿態(tài)系統(tǒng)式(9)的跟蹤誤差是有界收斂的,并且閉環(huán)系統(tǒng)的所有信號是一致有界的。
為證明定理1,選取閉環(huán)系統(tǒng)Lyapunov函數(shù)為
對V求導,并將式(31,48)代入式(49)得
將式(51)代入式(50)可得
式中
根據(jù)式(52),由引理1可知,閉環(huán)系統(tǒng)所有信號是一致有界的,即上述定理1成立。
為了說明改進可達平衡集方法進行邊界解算的快速性與準確性,本文給出ps的一類非在線邊界解算結(jié)果,并對比傳統(tǒng)可達平衡集。首先給定迎角的變化范圍為α∈[0°,90°],繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)角速度的變化范圍為ps∈[-180°/s,180°/s],同時給定初始條件為H=3000m,V=100m/s,β=0°,μ=0°。
本文通過構(gòu)建α與ps的二維坐標圖表示所解算的安全邊界,兩種方法的邊界解算結(jié)果如圖3、4所示。圖3中的藍色區(qū)域為對應(yīng)無人機狀態(tài)的安全飛行區(qū)域,藍色區(qū)域的外圍輪廓為安全邊界;圖4藍色右輪廓為安全上邊界,紅色左輪廓為安全下邊界,兩者之間的區(qū)域為安全飛行區(qū)域。對比解算結(jié)果圖3、4可知,改進可達平衡集可以準確求得可達平衡集的輪廓,即安全邊界。同時由兩種方法的耗時對比表1可知,改進可達平衡集解算點數(shù)更少,且解算時間更少。
圖3 傳統(tǒng)可達平衡集解算結(jié)果Fig.3 Reslult of traditional attainable equilibrium set
圖4 改進可達平衡集解算結(jié)果Fig.4 Reslult of improved attainable equilibrium set
表1 耗時對比Table1 Time consumption comparison
給定繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動仿真初始條件為:高度H0=3000m,速度V0=100m/s;初始姿態(tài)角為α0=60°,β0=0°,μ0=0°;初 始 姿 態(tài) 角 速 率 為p0=q0=r0=0°/s;參考輸入信號為迎角αc=60°,側(cè)滑角βc=0°,繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)角μc[5]。
仿真時,在無人機姿態(tài)模型中加入?yún)?shù)不確定性和外部數(shù)值干擾,其中氣動系數(shù)不確定性為±20%,姿態(tài)角回路和姿態(tài)角速率回路干擾為
姿態(tài)角回路干擾觀測器設(shè)計參數(shù)為:ps1(Ω)=ps2(Ω)=3[α,β,μ]T和Ls1(Ω)=Ls2(Ω)=3I3。
姿態(tài)角速率回路干擾觀測器設(shè)計參數(shù)為:pf1(ω)=pf2(ω)=3[p,q,r]T和Lf1(ω)=Lf2(ω)=3I3。
控制器參數(shù)的選擇為:b=0.4 ;Δ=0.05 ;Cs=Cf=[4,3,2;1,4,2;2,3,4];a=0.9 ;φs=φf=0.5 ;ks=diag{4,4,4};kf=diag{8,8,8};κs=κf=10;Λs=Λf=diag{5,5,5};σs=σf=0.5 ;濾 波 器時間常數(shù)為Γ=diag{0.08 ,0.08 ,0.08 }。則仿真結(jié)果如圖5~7所示。
圖5 姿態(tài)角跟蹤曲線Fig.5 Attitude angle tracking curves
圖6 姿態(tài)角速率跟蹤曲線Fig.6 Attitude angle rate tracking curves
由仿真曲線圖5、6可知,所設(shè)計的自適應(yīng)滑模姿態(tài)控制器可以使無人機有效跟蹤期望姿態(tài)角指令[αc,βc,μc]T及 受 約 束 后 的 姿 態(tài) 角 速 率 指 令[pcy,qcy,rcy]T。由仿真曲線圖7可知,當繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)角速度的期望指令psc超出在線解算的上邊界psu或下邊界psl時,指令約束器就會將其約束在邊界范圍內(nèi),既保證了機動的安全性,又不損失機動性能。繞速度矢量軸滾角速度ps在整個機動過程中沒有越界,因此所設(shè)計的邊界保護控制方法是有效的。
圖7 繞速度矢量軸姿態(tài)角速率曲線Fig.7 Attitude angle rate tracking curves around velocity vector axis
本文針對無人機繞速度矢量軸滾轉(zhuǎn)機動邊界保護控制系統(tǒng),首先研究了基于二分法思想的改進可達平衡集確定安全邊界算法,加快了在線解算邊界的速度,同時引入指令約束方法實現(xiàn)了對期望指令的約束。其次,設(shè)計了基于RBFNN和二階非線性干擾觀測器的滑模控制器,實現(xiàn)了外部擾動和系統(tǒng)不確定性綜合作用下的大機動無人機姿態(tài)系統(tǒng)的指令跟蹤控制。通過選取閉環(huán)系統(tǒng)Lyapunov函數(shù),證明了所設(shè)計控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。最后,通過數(shù)字仿真驗證了所設(shè)計邊界保護控制方法的有效性。