存在異步切換的飛行器智能魯棒控制方法研究

劉澤石 李思凝 張金鵬 張曉峰 程昊宇

摘 要： 針對存在異步切換的飛行器控制器設(shè)計問題，提出基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能魯棒控制算法。首先，針對飛行器的非線性動力學(xué)模型，基于雅克比線性化方法，建立了飛行器的大包線切換系統(tǒng)模型?？紤]網(wǎng)絡(luò)傳輸丟包引起的異步切換現(xiàn)象，建立控制器和子系統(tǒng)的異步動態(tài)模型，在此基礎(chǔ)上，設(shè)計了魯棒控制器?；谄骄v留時間方法和多Lyapunov函數(shù)方法，分析了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，給出了保證系統(tǒng)穩(wěn)定且具有給定干擾抑制指標(biāo)的充分條件。通過線性矩陣不等式給出了控制器的求解方法。進(jìn)一步，基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)對得到的控制器進(jìn)行優(yōu)化，在保證系統(tǒng)穩(wěn)定性和魯棒性的基礎(chǔ)上，提升了系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)性能。最后，通過仿真驗(yàn)證了所提方法的有效性。

關(guān)鍵詞：切換系統(tǒng)；魯棒控制；智能控制；異步切換；平均駐留時間；深度學(xué)習(xí)； 飛行器

中圖分類號：TJ765.2；V249.1

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1673-5048（2022）05-0035-08

DOI：10.12132/ISSN.1673-5048.2021.0165

0 引? 言

切換系統(tǒng)由一系列子系統(tǒng)和子系統(tǒng)之間的切換邏輯組成，是混雜系統(tǒng)的一個重要分支。切換系統(tǒng)能夠?qū)?fù)雜的非線性系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為一系列線性子系統(tǒng)之間的切換，為復(fù)雜高動態(tài)非線性系統(tǒng)的建模、分析與控制器設(shè)計提供了有效手段。因此，切換系統(tǒng)理論在航空航天、過程控制、機(jī)器人控制等領(lǐng)域受到學(xué)者的廣泛關(guān)注。近年來，學(xué)者們針對切換系統(tǒng)的建模、穩(wěn)定性分析［1-3］、控制器設(shè)計［4- 6］、濾波器設(shè)計［7-8］、故障檢測［9］和容錯控制［10-11］等方面進(jìn)行了廣泛深入的研究，取得一系列進(jìn)展。

大包線飛行器的高度和馬赫數(shù)在飛行包線內(nèi)快速大范圍變化，具有快時變、強(qiáng)非線性等特點(diǎn)，給飛行器的建模和控制器設(shè)計帶來諸多挑戰(zhàn)。切換系統(tǒng)作為連接非線性系統(tǒng)和線性系統(tǒng)的橋梁，為模型突變、參數(shù)快時變等問題提供了一種可行的解決方案，近年來，受到國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。文獻(xiàn)［12-13］將變體飛行器的連續(xù)變形過程建模為一類切換系統(tǒng)，將后掠角的變化等效為飛行器在子系統(tǒng)中的切換。在建立變體飛行器縱向運(yùn)動的鏈?zhǔn)狡交袚Q系統(tǒng)模型基礎(chǔ)上，推導(dǎo)了鏈?zhǔn)狡交到y(tǒng)有限時間有界且具有給定魯棒性指標(biāo)的充分條件，以線性矩陣不等式的形式給出了控制器的求解方法。文獻(xiàn)［14］將近空間飛行器建模為一系列非線性切換系統(tǒng)，基于反步滑模方法和非線性干擾觀測器設(shè)計了魯棒控制器?；贚yapunov函數(shù)方法給出了閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定的充分條件，采用變增益控制策略為飛行器不同模態(tài)選擇合適的增益。文獻(xiàn)［15］針對變體飛行器變形過程的控制問題，將切換系統(tǒng)理論與多變量自適應(yīng)控制理論相結(jié)合，提出一種基于切換系統(tǒng)的魯棒自適應(yīng)控制器設(shè)計方法，對外界的干擾和不確定性進(jìn)行補(bǔ)償，基于Lyapunov函數(shù)方法分析了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。但是，以上文獻(xiàn)均針對理想信息傳輸情況下的建模和控制器設(shè)計問題進(jìn)行研究，在實(shí)際工程應(yīng)用中，由于網(wǎng)絡(luò)帶寬的限制，信號通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸時不可避免地會存在數(shù)據(jù)包丟失現(xiàn)象，引起系統(tǒng)性能下降，甚至發(fā)生失穩(wěn)。文獻(xiàn)［16］考慮測量鏈路和控制鏈路同時存在數(shù)據(jù)包丟失的現(xiàn)象，將丟包建模為Bernoulli隨機(jī)過程，從而得到存在丟包情況下的飛行器切換系統(tǒng)模型。基于模態(tài)依賴平均時間方法和多Lyapunov函數(shù)方法，設(shè)計了魯棒控制器，保證系統(tǒng)的穩(wěn)

定性和魯棒性。文獻(xiàn)［17］針對存在外部擾動和數(shù)據(jù)包丟失的情況， 基于狀態(tài)反饋設(shè)計了魯棒控制器，給出了保證飛行器的有限時間穩(wěn)定且具有給定性能指標(biāo)的充分條件。

飛行器在飛行包線內(nèi)快速大包線飛行，飛行環(huán)境復(fù)雜，受到外界強(qiáng)干擾和強(qiáng)非線性的影響。另一方面，隨著飛行任務(wù)趨于復(fù)雜，飛行性能要求提升，這些都對飛行控制系統(tǒng)的魯棒性和動態(tài)性能提出了更高的要求。高精度、強(qiáng)魯棒性成為飛行控制系統(tǒng)發(fā)展的突出要求。文獻(xiàn)［18］考慮存在時滯的飛行器故障檢測與容錯控制一體化設(shè)計問題，針對時滯引起的異步切換現(xiàn)象，基于多Lyapunov-Krarasovskii函數(shù)方法和平均駐留時間方法分析了飛行器在異步切換情況下的穩(wěn)定性和魯棒性，保證故障情況下系統(tǒng)能夠快速有效檢測出故障，并對故障進(jìn)行補(bǔ)償。文獻(xiàn)［19］針對大包線飛行器的控制問題，設(shè)計了局部重疊切換控制系統(tǒng)，提升了系統(tǒng)的魯棒性和動態(tài)性能。

隨著計算機(jī)計算能力的提升，以深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注，在圖像識別［20］、目標(biāo)跟蹤［21］、語音識別［22］和導(dǎo)航制導(dǎo)控制系統(tǒng)設(shè)計［23-24］等領(lǐng)域取得一系列突出成就，有效提高了智能化水平。文獻(xiàn)［25］基于狀態(tài)反饋設(shè)計了控制器，為了提高控制精度，基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對控制器參數(shù)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。文獻(xiàn)［26］則基于深度學(xué)習(xí)和最優(yōu)控制，將著陸問題轉(zhuǎn)化為兩點(diǎn)邊值問題，利用深度學(xué)習(xí)對不同初值下的最優(yōu)控制序列進(jìn)行學(xué)習(xí)和擬合，兼顧了控制的實(shí)時性和最優(yōu)性。

綜上所述，為了提高飛行器控制系統(tǒng)的魯棒性和動態(tài)性能，增強(qiáng)其應(yīng)對環(huán)境不確定干擾的能力，本文考慮網(wǎng)絡(luò)丟包引起的異步切換現(xiàn)象，在建立飛行器切換系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計了H∞魯棒控制器；基于ADT方法和多Lyapunov函數(shù)方法分析了系統(tǒng)的穩(wěn)定性，并給出保證系統(tǒng)具有給定魯棒性指標(biāo)的充分條件。進(jìn)一步，為了提升系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)性能，基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，有效提升了控制系統(tǒng)的動態(tài)性能。

定義系統(tǒng)的丟包率為0.95，最大連續(xù)丟包數(shù)為5，則由定理3可以得到矩陣U1i，? U2i，? S1i和S2i，進(jìn)而由式（33）～（34）可以得到魯棒控制器的參數(shù)值。以得到的魯棒控制器參數(shù)為基準(zhǔn)參數(shù)，基于DDPG算法對控制器進(jìn)行優(yōu)化。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均采用全連接的方式連接，其激活函數(shù)定義為ReLu，動作網(wǎng)絡(luò)和評價網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率為0.001，獎勵函數(shù)的權(quán)重系數(shù)為λ1=0.8，λ2=0.2，執(zhí)行機(jī)構(gòu)的飽和值u-a=15°，懲罰值u-p=200，可以得到仿真結(jié)果如圖3～8所示。圖中，“DRobust”表示本文提出

的智能魯棒控制算法， “Robust”代表傳統(tǒng)魯棒控制方法。

圖3～4為攻角跟蹤信號和跟蹤誤差，從圖中可以看出，經(jīng)過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)對魯棒控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，在保證閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定的前提下，有效減小了系統(tǒng)在切換時刻的跟蹤誤差和穩(wěn)態(tài)誤差，提升了控制系統(tǒng)的閉環(huán)響應(yīng)性能。圖5為俯仰角速率響應(yīng)曲線，從圖中可以看出，俯仰角速率沒有發(fā)生飽和。圖6～8分別表示升降舵、副翼和鴨翼響應(yīng)曲線，從圖中可以看出，執(zhí)行機(jī)構(gòu)的響應(yīng)曲線沒有超過物理限制，能夠執(zhí)行控制系統(tǒng)指令。圖9為獎勵函數(shù)響應(yīng)曲線，反映了本文提出的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法具有良好的跟蹤性能。

綜上所述，本文所提的算法能夠在傳統(tǒng)魯棒控制方法的基礎(chǔ)上，利用DDPG算法提高閉環(huán)系統(tǒng)的動態(tài)響應(yīng)性能，兼顧了系統(tǒng)的穩(wěn)定性、魯棒性和動態(tài)性能。

4 結(jié)? 論

本文針對飛行器的智能魯棒控制問題進(jìn)行研究，基于非線性動力學(xué)模型得到面向飛行器大包線飛行的切換系統(tǒng)模型?？紤]數(shù)據(jù)包丟失引起的異步切換現(xiàn)象，設(shè)計了智能魯棒控制器?？刂破鞯脑O(shè)計分魯棒跟蹤控制器和智能控制器兩部分。其中，基于多Lyapunov函數(shù)方法和平均駐留時間方法保證閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定且具有給定的干擾抑制指標(biāo)，通過線性矩陣不等式給出了魯棒控制器的求解方法。為了提升控制系統(tǒng)的動態(tài)性能和抗干擾能力，基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)設(shè)計了智能控制器，對內(nèi)外干擾進(jìn)行補(bǔ)償以提升控制器的動態(tài)性能?；赼ctor-critic框架提出DDPG算法，在魯棒控制器設(shè)計的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化，有效保證了整個控制器的穩(wěn)定性、魯棒性和動態(tài)性能。

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Intelligent Robust Control for Flight Vehicles with

Asynchronous Switching

Liu Zeshi1*，Li Sining1，Zhang Jinpeng2，Zhang Xiaofeng3，? Cheng Haoyu3

（1. Shenyang Aircraft Design Institute， Shenyang 110035， China；2. China Airborne Missile Academy，? Luoyang 471009， China;

3. Northwestern Polytechnical University，? Xian 710072， China）

Abstract： The problem of intelligent robust controller design for flight vehicles with asynchronous switching is investigated based on deep reinforcement learning. The switched model of flight vehicle in full envelope is established based on Jacobian linearization according to the nonlinear dynamic model. The asynchronous switching caused by packet loss are taken into consideration and the asynchronous dynamic? model of controllers and subsystems are introduced. Then the robust controller is provided.

The stability of the system is analyzed， and the sufficient conditions to ensure the stability with prescribed interference suppression index are given based on average dwell time method and multiple Lyapunov functional method. The solutions of controllers are obtained by linear matrix inequality. Moreover，? the obtained controller is optimized based on deep reinforcement learning， and the dynamic response performance of the system is improved while ensuring the stability and robustness.

Numerical examples in the end are given to illustrate the effectiveness of the proposed method.

Key words：? switching system；robust control；intelligent control；asynchronous switching；average dwell time；deep learning；flight vehicle

收稿日期： 2021-08-27

基金項(xiàng)目：航空科學(xué)基金項(xiàng)目（20180153001；201907053001）

作者簡介：劉澤石（1989-），男，遼寧沈陽人，碩士研究生，高級工程師。