羅世彬, 李曉棟, 王忠森, 徐 騁
(1. 中南大學航空航天學院, 湖南 長沙 410083; 2. 復雜系統(tǒng)控制與智能協(xié)同技術(shù)重點實驗室, 北京 100074)
可重復使用飛行器多采用升力式面對稱構(gòu)型,具有升阻比高的特點和長航程與強機動能力,將可重復使用飛行器作為載荷與助推火箭并聯(lián)捆綁發(fā)射,載荷的幾何形狀和空間體積不受約束,可提高火箭的運載能力,并可實現(xiàn)助推火箭傘降回收,具有較強的應用價值。
并聯(lián)式運載器垂直發(fā)射后的一段時間內(nèi)舵面效率較低,采用搖擺發(fā)動機來調(diào)整姿態(tài),發(fā)動機關(guān)機后則采用氣動舵來調(diào)整姿態(tài),其上升段飛行空域大、速域?qū)?經(jīng)歷發(fā)動機關(guān)機等過程,不可避免地受到總體、結(jié)構(gòu)參數(shù)偏差和風干擾等各種不確定性因素的影響,這就要求姿態(tài)控制系統(tǒng)在惡劣的飛行環(huán)境下具有高可靠性、參數(shù)適應能力和較強的抗干擾能力。
由于滑??刂品椒▽ο到y(tǒng)的模型不確定性、外部干擾等具有較強的魯棒性,基于滑模的運載火箭姿態(tài)控制得到了廣泛研究。自適應滑??刂品椒梢杂行Ы鉀Q由滑??刂浦械牟贿B續(xù)控制項引起的系統(tǒng)抖振問題。文獻[9]提出了一種自適應模糊滑??刂品椒?以應對運載火箭強參數(shù)不確定性和大干擾條件下的姿態(tài)控制問題。文獻[10]設計了自適應滑模反步控制器專門用于運載火箭滾轉(zhuǎn)通道控制,保證系統(tǒng)具有理想的跟蹤能力。文獻[11]針對運載火箭在大擾動下的姿態(tài)穩(wěn)定控制需求,設計了自適應積分滑??刂破?在干擾上界未知的情況下對其進行自適應估計,實現(xiàn)了運載火箭高精度姿態(tài)控制。文獻[12]和文獻[13]分別將動態(tài)面控制、自適應反演和自適應滑模觀測器技術(shù)結(jié)合,研究了運載火箭的姿態(tài)控制問題,并且仿真效果良好。
隨著對控制性能要求的不斷提高,基于滑模的有限時間控制方法在運載火箭中也得到越來越多的關(guān)注。文獻[18-20]利用干擾觀測器對干擾進行快速高精度估計,提出了基于擾動觀測補償策略的有限時間滑模控制方法,實現(xiàn)了參數(shù)不確定和復雜干擾下運載火箭飛行高精度姿態(tài)穩(wěn)定控制。文獻[21]基于滑??刂坪妥赃m應動態(tài)規(guī)劃技術(shù),設計了集容錯穩(wěn)定控制與優(yōu)化補償于一身的智能控制方法,解決了運載火箭主動段發(fā)動機搖擺機構(gòu)故障下的有限時間控制問題。文獻[22-23]將運載火箭執(zhí)行機構(gòu)故障及不確定性一并視作總擾動,設計了有限時間滑模容錯控制方法,獲取了良好的動態(tài)性能和較強的魯棒性。
高階滑模控制方法將高頻切換控制轉(zhuǎn)移到滑模變量的高階導數(shù)上,有效抑制了滑模抖振,同時保留著傳統(tǒng)滑模的良好特性,但對高階滑模面的導數(shù)信息的需求,無疑大大增加了在線計算的復雜度。為了避免求解滑模面導數(shù)信息,且仍保留二階滑模的收斂精度及小抖振特性,現(xiàn)發(fā)展起來了一種更為有效的二階滑??刂扑惴ā菪惴?。通過該算法設計的連續(xù)控制輸入,無需滑模面的導數(shù)信息,且能在連續(xù)有界的匹配干擾影響下使滑模面及其導數(shù)有限時間收斂至零。文獻[30]針對運載火箭垂直回收的姿態(tài)控制問題,基于擴張狀態(tài)觀測器提出了一種基于改進超螺旋的終端滑模有限時間控制方法,其對模型不確定和外部擾動具有較強魯棒性,可以對姿態(tài)指令進行準確快速跟蹤。
本文將姿態(tài)控制器的魯棒設計作為目標,同時研究有限時間控制問題,提出了一種基于廣義超螺旋的自適應滑模有限時間控制方法,將應用于單輸入單輸出(single input single output, SISO)系統(tǒng)的廣義超螺旋算法拓展應用到多輸入多輸出(multiple input multiple output, MIMO)耦合非線性系統(tǒng),降低了控制系統(tǒng)設計的難度和復雜度,同時系統(tǒng)的有限時間穩(wěn)定性容易得到保證。首先,考慮模型不確定和外部干擾對并聯(lián)式運載器的影響,建立了面向控制的模型。其次,基于廣義超螺旋算法設計了一種固定時間狀態(tài)觀測器,解決了部分飛行狀態(tài)不可測問題,為后續(xù)控制器設計提供基礎。進一步地,基于觀測器對狀態(tài)的估計信息和廣義超螺旋算法,設計了一種自適應滑模有限時間控制器,保證了姿態(tài)跟蹤誤差有限時間收斂。然后,利用Lyapunov穩(wěn)定性理論證明了系統(tǒng)的有限時間穩(wěn)定特性。最后,通過對比比例-微分(propotional and differential, PD)控制,充分驗證本文所提控制方法的魯棒性、高精度和良好的動態(tài)性能。
并聯(lián)式運載器由助推火箭和可重復使用飛行器組成,兩級平行豎立、并聯(lián)捆綁,采用垂直方式進行發(fā)射。上升段采用搖擺發(fā)動機和氣動舵進行控制,其中發(fā)動機采用面對稱布局,僅在俯仰平面內(nèi)做單擺運動,其擺動同時影響繞質(zhì)心運動和質(zhì)心運動。
運載器的運動方程由兩部分組成,即描述質(zhì)心運動的平動方程和繞質(zhì)心運動的轉(zhuǎn)動方程。本文通過飛行器的繞質(zhì)心運動來獲得姿態(tài)信息,重點研究其姿態(tài)控制問題。為便于研究,假定飛行器為面對稱的剛體,箭體坐標系為慣性主軸系,忽略慣性積的影響,給出以下繞質(zhì)心運動方程:
(1)
(2)
(3)
考慮模型不確定和外部干擾的影響,并將運載器繞質(zhì)心運動方程寫成矩陣方程形式:
(4)
=diag(,,)
(5)
建立姿態(tài)跟蹤誤差系統(tǒng):
(6)
總擾動連續(xù)可微,其本身及其導數(shù)未知但一致有界。
本文的控制目標是,基于廣義超螺旋算法來設計控制輸入,提高并聯(lián)式運載器的抗干擾能力和響應的快速性,克服模型不確定和外部干擾帶來的不良影響,保證姿態(tài)跟蹤誤差有限時間收斂。
對于∈,即=[,,…,],sig()=[||sign(),||sign(),…,||sign()],sign()為符號函數(shù)。
對于狀態(tài)量,∈,設計以下SISO系統(tǒng):
(7)
(8)
式中:為有界干擾;,>0;,,≥0;12≤≤1≤。文獻[17]構(gòu)造了包含系統(tǒng)狀態(tài)的Lyapunov函數(shù)((),),并對其求導,經(jīng)過變換得到以下不等式:
(9)
式中:,,>0。通過以上步驟可以證明系統(tǒng)(7)為固定時間穩(wěn)定的廣義超螺旋系統(tǒng),具體證明過程此處不再贅述。
對于∈(=1,2,…,),0<≤1,>1,有以下不等式成立:
(||+…+||)≤||+…+||
(||+…+||)≤-1(||+…+||)
定義∈為狀態(tài)量,為控制輸入,給出以下非線性系統(tǒng):
(10)
若系統(tǒng)(10)存在正定且連續(xù)的函數(shù)()滿足
式中:,>0,0<<1,>1,則該系統(tǒng)固定時間穩(wěn)定。
若系統(tǒng)(10)存在正定且連續(xù)的函數(shù)()滿足
式中:>0,0<<1,則該系統(tǒng)有限時間穩(wěn)定。
若系統(tǒng)(10)存在正定且連續(xù)的函數(shù)()滿足
式中:,?>0,0<<1,則該系統(tǒng)實際有限時間穩(wěn)定,即系統(tǒng)狀態(tài)能在有限時間內(nèi)收斂到平衡點的鄰域。
定義狀態(tài)向量,∈,給出以下非線性系統(tǒng):
式中:0<<1,,是使++為Hurwitz多項式的正常數(shù),則該系統(tǒng)有限時間穩(wěn)定。
本文控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示,將應用于SISO系統(tǒng)的廣義超螺旋算法拓展應用到MIMO耦合非線性系統(tǒng),來開展固定時間狀態(tài)觀測器和自適應滑模有限時間控制器設計。一方面,利用觀測器對不可測狀態(tài)的估計信息,進一步結(jié)合自適應控制技術(shù)和滑??刂萍夹g(shù),實現(xiàn)各類不確定下的高精度姿態(tài)跟蹤控制。另一方面,傳統(tǒng)的PID控制和基于Lyapunov穩(wěn)定性理論的方法只能得到漸進穩(wěn)定的結(jié)果,即只有當時間趨于無窮大時系統(tǒng)狀態(tài)才能收斂,為了控制目標盡快實現(xiàn),基于廣義超螺旋固定時間控制理論來設計控制系統(tǒng),同時也能降低系統(tǒng)設計的難度和復雜度。
圖1 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of control system
(11)
(12)
式中:=diag(1, )和=diag(2, )為三階的增益對角矩陣,1, ,2, >0;,,≥0;12≤≤1≤。
針對式(6)所示跟蹤誤差系統(tǒng),假設系統(tǒng)輸出和控制輸入已知,且系統(tǒng)總擾動有界,采用式(11)所示的狀態(tài)觀測器,其估計誤差和將在固定時間收斂。
建立估計誤差系統(tǒng):
(13)
根據(jù)引理1,選取合適的Lyapunov函數(shù), ((1, ),2, )(=1,2,3)并求導可得
(14)
式中:0, ,1, ,2, >0。
為分析MIMO系統(tǒng)的穩(wěn)定性,選取以下Lyapunov函數(shù):
(15)
對求導,并根據(jù)引理2可得
(16)
式中:0=min{0, };1=min{1, };2=min{2, }。根據(jù)引理3可知,狀態(tài)觀測器的估計誤差將在固定時間收斂。
證畢
選取終端滑模面:
(17)
式中:,是使++為Hurwitz多項式的正常數(shù);=(2-);0<<1。
考慮到實際應用中指令加速度難以獲得,故實際的終端滑模面:
(18)
針對跟蹤誤差系統(tǒng)(6),為克服模型不確定和外部干擾的影響,增強系統(tǒng)的魯棒性,基于廣義超螺旋算法設計如下自適應滑模有限時間控制器:
(19)
(20)
式中:=diag(1, )和=diag(2, )為三階的增益對角矩陣,1, ,2, ≥0;,,≥0;12≤≤1<。為了提高控制的快速性和魯棒性,將1, ,2, 設計成與滑模面有關(guān)的自適應增益:
(21)
式中:1, ,1, ,1, >0;, 為滑模面閾值。
基于上述設計的控制方法,系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析在以下定理中給出。
對于跟蹤誤差系統(tǒng)(6),在固定時間狀態(tài)觀測器(11)和自適應滑模有限時間控制器(19)作用下,系統(tǒng)是有限時間穩(wěn)定的,即跟蹤誤差,能在有限時間收斂。
對終端滑模面(18)求導可得
(22)
將控制律(19)代入滑模面導數(shù)(22)可得
(23)
當固定時間狀態(tài)觀測器穩(wěn)定后,式(18)和式(23)可分別寫為
(24)
(25)
(26)
式中:0, ,1, ,2, >0。
為分析MIMO系統(tǒng)的穩(wěn)定性,選取以下Lyapunov函數(shù):
(27)
(28)
式中:0=min{0, };1=min{1, };2=min{2, }。
(29)
對正定的, 求導,可得
(30)
對式(26)進行放縮,可得
(31)
引入輔助變量2, >0,聯(lián)立式(31)、式(30)可寫為
(32)
令
(33)
假設自適應增益1, ,2, 有界,式(32)可寫為
(34)
式中:=min{0, ,1, ,2, }。
根據(jù)引理2,可得
(35)
將影響自適應增益的參數(shù)按以下兩種情況展開討論。
(36)
要使=0,可以通過以下自適應增益2, 來實現(xiàn):
(37)
式中:
式(37)意味著,任意選取1, ≥0,總能構(gòu)造兩個輔助變量2, ,2, >0來證明式(36)等號右邊為0,即=0。
綜合以上兩種情況,式(35)可寫為
(38)
為分析MIMO系統(tǒng)的穩(wěn)定性,選取以下Lyapunov函數(shù):
(39)
對求導,根據(jù)引理2,可得
(40)
式中:=min{};=max{}≥0。
當任意通道的滑模面均大于其閾值,即>, 時,則滿足=max{}=0,1, ,2, 按收斂到原點的方式進行動態(tài)響應;一旦在有限時間內(nèi)存在≤, 使=max{}>0成立,則1, ,2, 將在有限時間到達滑模面的鄰域,最終1, ,2, 將在有限時間收斂到原點的鄰域。
證畢
本節(jié)利用Matlab/Simulink數(shù)值仿真,驗證所提控制方法的有效性。并聯(lián)式運載器垂直發(fā)射后一段時間內(nèi)速度低,動壓尚未建立,氣動舵控制效率低,故初期僅采用發(fā)動機進行俯仰控制。發(fā)動機工作時間為52 s,50 s后推力開始劇烈減小,為保證控制系統(tǒng)穩(wěn)定,選取50 s時刻為執(zhí)行機構(gòu)切換節(jié)點,發(fā)動機退出俯仰控制,升降舵介入提供后續(xù)俯仰操縱力矩,則操縱力矩可表示為
(41)
式中:
(42)
為充分驗證本控制方法的優(yōu)良性能,引入PD方法進行對比仿真??紤]到搖擺發(fā)動機和氣動舵的控制能力差異較大,PD方法在執(zhí)行機構(gòu)切換的同時需要同步進行控制增益切換。本方法的狀態(tài)觀測器參數(shù)=50,=8,=18,=800,=25,=60,=4,=2,=1,=09,=11;自適應滑??刂破鲄?shù)=100,=60,=1,=1,=1,=06,=12,=095,=012,=005,=005,=2,=2,=2,=06,=05,=05。姿態(tài)控制仿真結(jié)果如圖2~圖17所示。
圖2 俯仰角跟蹤Fig.2 Pitch angle tracking
圖3 俯仰角跟蹤誤差Fig.3 Pitch angle tracking error
圖4 偏航角跟蹤Fig.4 Yaw angle tracking
圖5 滾轉(zhuǎn)角跟蹤Fig.5 Roll angle tracking
圖6 俯仰操縱力矩Fig.6 Pitch control moment
圖7 偏航操縱力矩Fig.7 Yaw control moment
圖8 滾轉(zhuǎn)操縱力矩Fig.8 Roll control moment
圖9 發(fā)動機擺角Fig.9 Engine swing angle
圖10 升降舵偏角Fig.10 Pitch rudder angle
圖11 方向舵偏角Fig.11 Yaw rudder angle
圖12 滾轉(zhuǎn)舵偏角Fig.12 Roll rudder angle
圖13 俯仰角速率跟蹤誤差的估計誤差Fig.13 Estimation error of pitch rate tracking error
圖14 偏航角速率跟蹤誤差的估計誤差Fig.14 Estimation error of yaw rate tracking error
圖15 滾轉(zhuǎn)角速率跟蹤誤差的估計誤差Fig.15 Estimation error of roll rate tracking error
圖16 自適應增益k1Fig.16 Adaptive gains k1
圖17 自適應增益k2Fig.17 Adaptive gains k2
圖2所示的俯仰角跟蹤曲線表明兩種方法均取得良好的跟蹤控制效果。圖3~圖5給出了姿態(tài)角跟蹤誤差對比曲線。由圖可知,本文方法的跟蹤誤差更小:俯仰角、偏航角和滾轉(zhuǎn)角跟蹤誤差絕對值分別小于0.2°、0.01°和0.03°,具有相對更好的控制效果。在50 s俯仰通道進行控制切換時,對三通道均造成一定影響,但在有限時間控制器的作用下跟蹤誤差又迅速收斂,盡管PD控制針對不同執(zhí)行機構(gòu)的控制能力做了增益切換,結(jié)果仍出現(xiàn)了較大的跟蹤誤差。
圖6~圖8給出了操縱力矩變化曲線。從圖中可以看出,操縱力矩總體平穩(wěn),變化范圍合理。俯仰操縱力矩在2.6 s、7 s和50 s出現(xiàn)了劇烈變化,其原因分別為:運載器開始執(zhí)行程序轉(zhuǎn)彎,俯仰通道產(chǎn)生偏差;馬赫數(shù)大于0.3后考慮氣動影響,氣動系數(shù)模塊接入動力學模型造成被控模型突變;俯仰通道執(zhí)行機構(gòu)切換造成控制力矩不連續(xù),由原本控制能力較強的搖擺發(fā)動機切換至相對弱的氣動舵,對指令響應的實時性變差。
圖9~圖12給出了搖擺發(fā)動機和等效氣動舵兩類執(zhí)行機構(gòu)的動態(tài)響應曲線。由圖可知,50 s以前搖擺發(fā)動機最大擺角不超過7°,偏離零位不超過2°,具有較高的操縱效率。50 s搖擺發(fā)動機后自動歸零位,退出控制。升降舵在50 s后開始動作,平穩(wěn)快速地進行偏轉(zhuǎn)、變化范圍合理,順利完成了俯仰方向上搖擺發(fā)動機與氣動力控制的交接。52 s后搖擺發(fā)動機關(guān)機,質(zhì)量和質(zhì)心不再變化,其零位保持不變。方向舵和滾轉(zhuǎn)舵在20 s后開始偏轉(zhuǎn)以抵消橫側(cè)向干擾。
圖13~圖15給出了固定時間狀態(tài)觀測器對角速率跟蹤誤差的估計誤差曲線。從圖中可以看出,觀測器對俯仰通道的估計誤差的絕對值不超過2.5°/s,對偏航、滾轉(zhuǎn)通道的估計誤差的絕對值始終保持小于0.05°/s的量級,具有良好的估計性能。在20 s和50 s分別受橫側(cè)向外部干擾和執(zhí)行機構(gòu)切換影響,估計誤差產(chǎn)生了有界振蕩,之后迅速恢復平穩(wěn)狀態(tài)。
圖16和圖17給出了自適應增益變化曲線。由圖可知,控制增益隨著自適應算法不斷改變,實現(xiàn)了控制量的不過高估計。進入程序轉(zhuǎn)彎后,俯仰通道的自適應增益開始從0產(chǎn)生變化;橫側(cè)向20 s后受到干擾力矩的影響,自適應增益開始從0產(chǎn)生變化。
本文針對上升段面臨模型不確定和外部干擾的并聯(lián)式運載器姿態(tài)控制問題,提出了一種基于廣義超螺旋算法的自適應滑模有限時間控制方法。將SISO固定時間廣義超螺旋算法拓展應用到MIMO耦合非線性系統(tǒng)上,設計了一種固定時間狀態(tài)觀測器,成功實現(xiàn)對角速率跟蹤誤差的精確估計。在上述狀態(tài)觀測器的基礎上,將自適應控制技術(shù)與終端滑??刂萍夹g(shù)結(jié)合,進一步基于廣義超螺旋算法,設計了一種自適應滑模有限時間控制器,保證各類不確定下的高精度姿態(tài)跟蹤控制,降低了系統(tǒng)設計的難度和復雜度。仿真對比結(jié)果表明,本文所提方法有效并具有一定優(yōu)越性。