高超聲速飛行器非線性自適應(yīng)姿態(tài)控制

胡 軍

(1. 北京控制工程研究所，北京 100094；2. 空間智能控制技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100094)

高超聲速飛行器非線性自適應(yīng)姿態(tài)控制

胡 軍1,2

(1. 北京控制工程研究所，北京 100094；2. 空間智能控制技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100094)

分析了影響高超聲速飛行器姿態(tài)運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵要素和不確定性，提出了包括動(dòng)壓關(guān)聯(lián)輸出變換、非線性黃金分割自適應(yīng)控制律Ⅲ、積分器以及可選擇的前饋控制在內(nèi)的一種高超聲速飛行器姿態(tài)控制新方案，解決了飛行過(guò)程中氣動(dòng)動(dòng)壓快速變化對(duì)姿態(tài)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性和控制精度影響的問(wèn)題,提高了系統(tǒng)對(duì)關(guān)鍵參數(shù)不確定性如氣動(dòng)參數(shù)偏差、氣動(dòng)阻尼系數(shù)偏差、大氣密度偏差、慣量偏差以及初始條件偏差的魯棒性和適應(yīng)性；所提方案用于高超聲速飛行器再入過(guò)程高度、速度快速變化導(dǎo)致動(dòng)壓急劇變化的下壓段的姿態(tài)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中。仿真結(jié)果表明，在標(biāo)稱和多種偏差組合條件下，性能指標(biāo)滿足要求，控制量滿足約束條件。

高超聲速飛行器; 非線性；自適應(yīng)控制；積分器；可選擇的前饋控制器

0 引 言

速度大于5馬赫的飛行器一般稱為高超聲速飛行器,其特點(diǎn)是速度快、機(jī)動(dòng)性能強(qiáng)、飛行范圍廣，具有較短時(shí)間內(nèi)的全球投送能力，亦可發(fā)展為可重復(fù)使用的空間運(yùn)輸工具以及國(guó)際間快速運(yùn)輸交通工具[1]。

由于高超聲速飛行器動(dòng)力學(xué)存在顯著的非線性、時(shí)變和不確定性，非線性(含反饋線性化)控制[2]、滑模魯棒控制[3]、自適應(yīng)控制[4]、智能控制[5]等都用于高超聲速控制的研究。近十年以來(lái)作者所在單位及國(guó)內(nèi)有關(guān)單位在高超聲速飛行器基于特征模型的自適應(yīng)控制方面開展了持續(xù)的研究[6-12]。綜觀國(guó)內(nèi)外高超聲速飛行器控制系統(tǒng)的研究狀況，文獻(xiàn)很多，但距離解決工程實(shí)際問(wèn)題的差距仍較大。主要表現(xiàn)在：對(duì)高超聲速飛行器最具特色的高度、速度、動(dòng)壓急劇變化的飛行階段研究得少，這是比平穩(wěn)滑翔段難度更大的問(wèn)題；在以氣動(dòng)為主的姿態(tài)控制設(shè)計(jì)與仿真中，考慮舵機(jī)物理約束的少，舵機(jī)的速率飽和對(duì)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)有比幅值飽和更大的制約[13-14]。目前針對(duì)復(fù)雜快變對(duì)象且考慮舵機(jī)幅值與速率約束的研究相對(duì)很少。文獻(xiàn)[15]利用滑模干擾觀測(cè)器和引入韓氏非線性跟蹤微分器的軌跡線性化方法，研究了高超聲速飛行器滑翔段帶幅值飽和與速率飽和的姿態(tài)控制問(wèn)題。

針對(duì)高度、速度急劇變化的下壓段或拉起段，由于作用在高超聲速飛行器上的動(dòng)壓急劇變化，給控制器設(shè)計(jì)帶來(lái)極大的難度。對(duì)自適應(yīng)控制而言，傳統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)方法，控制誤差作為參數(shù)估計(jì)的唯一驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)源，在對(duì)象參數(shù)快速變化的短時(shí)間內(nèi)，僅以小的控制誤差作為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)源的參數(shù)估計(jì)理論不能適應(yīng)參數(shù)的快速變化；文獻(xiàn)[11]利用高度與動(dòng)壓相結(jié)合的經(jīng)驗(yàn)公式補(bǔ)償特征模型中控制輸入系數(shù)的不確定性；文獻(xiàn)[12]采用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)方法，控制誤差作為參數(shù)估計(jì)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)之一，結(jié)合物理特征，如高度、速度等，利用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)以及事先在線訓(xùn)練與學(xué)習(xí)，獲得恰當(dāng)?shù)膮?shù)初值以及任務(wù)中較好的參數(shù)估計(jì)，取得較好的控制效果。該方法對(duì)先驗(yàn)知識(shí)以及離線、在線學(xué)習(xí)的要求很高。兩篇文獻(xiàn)均采用了相同的控制器結(jié)構(gòu)，即線性黃金分割自適應(yīng)控制+邏輯積分+邏輯微分，文獻(xiàn)[12]還利用參數(shù)估計(jì)結(jié)果計(jì)算控制量的給定部分，在控制器的設(shè)計(jì)上，兩篇文獻(xiàn)都采用了若干增益調(diào)度策略，設(shè)計(jì)與仿真研究中也都考慮了舵機(jī)的物理約束。

本文依據(jù)高超聲速飛行器運(yùn)動(dòng)方程特性，從數(shù)學(xué)關(guān)系的角度，分析了按氣動(dòng)方式飛行的高超聲速飛行器姿態(tài)控制系統(tǒng)的特點(diǎn)，據(jù)此設(shè)計(jì)了：(1)積分控制+可選擇前饋，跟蹤攻角、側(cè)滑角配平狀態(tài)；(2)動(dòng)壓相關(guān)變換+本文提出的非線性黃金分割自適應(yīng)控制方法Ⅲ，作為反饋控制，跟蹤攻角、側(cè)滑角和傾側(cè)角的目標(biāo)值。應(yīng)用(1)、(2)，得到簡(jiǎn)單、魯棒、自適應(yīng)能力強(qiáng)的高超聲速飛行器非線性自適應(yīng)控制器，控制方法無(wú)邏輯或數(shù)值切換，應(yīng)用于高超聲速飛行器高度、速度急劇變化的下壓段的姿態(tài)控制，取得良好控制性能，控制量滿足舵機(jī)物理約束。本文為已知任務(wù)規(guī)劃的快變對(duì)象控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)提供了一種實(shí)用方法。

1 高超聲速飛行器運(yùn)動(dòng)方程

1.1 運(yùn)動(dòng)方程[1]

考慮氣動(dòng)力和地球自轉(zhuǎn)，姿態(tài)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程如下：

(1)

其中

(2)

姿態(tài)動(dòng)力學(xué)方程如下：

(3)

彈道運(yùn)動(dòng)學(xué)方程：

(4)

彈道動(dòng)力學(xué)方程：

(5)

符號(hào)說(shuō)明：

α、β、γv：分別為攻角、側(cè)滑角、傾側(cè)角；

ωx、ωy、ωz：分別為滾動(dòng)、偏航和俯仰角速度；

V、θT、σ：分別為相對(duì)地球的速度、彈道傾角、彈道偏角；

R、Φ、λ分別為飛行器質(zhì)心的地心距、地心緯度、經(jīng)度；ωie為地球自轉(zhuǎn)角速度，g為地球引力加速度

D、L、Z：分別為飛行器受到的氣動(dòng)阻力加速度、升力加速度、側(cè)向力加速度。

Ixx、Iyy、Izz為三軸轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，

Ixy、Iyz、Ixz為慣量積，

Tx、Ty、Tz為三軸方向的總外力矩。

1.2 執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)力學(xué)

執(zhí)行機(jī)構(gòu)動(dòng)力學(xué)模型描述了舵面偏轉(zhuǎn)或舵機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的動(dòng)態(tài)特性，模型如下[11,12]：

(6)

額定狀態(tài)下

τSF=0.002s，ωSF=90/s，ζSF=0.7

此外，舵面偏轉(zhuǎn)還有角度、角速度限制。

左、右升降舵偏轉(zhuǎn)角范圍：

方向舵偏轉(zhuǎn)角范圍：-20°≤δ3°≤20°

升降舵、方向舵偏轉(zhuǎn)角速度范圍：

執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型見圖1。

三通道舵偏與三舵面舵偏的關(guān)系如下：

(7a)

(7b)

1.3 氣動(dòng)特性[11-12]

在機(jī)體系下，靜態(tài)氣動(dòng)力包括軸向力Qx1、法向力Qy1、側(cè)向力Qz1；靜態(tài)氣動(dòng)力矩包括滾動(dòng)力矩Mx1、偏航力矩My1、俯仰力矩Mz1，按下式計(jì)算：

(8a)

(8b)

式中CA、CN、CZ、Cl、Cn、Cm為軸向力系數(shù)、法向力系數(shù)、側(cè)向力系數(shù)、滾轉(zhuǎn)力矩系數(shù)、偏航力矩系數(shù)、俯仰力矩系數(shù)。

lt：飛行器參考長(zhǎng)度；St：飛行器參考面積；q：動(dòng)壓，q=0.5ρV2。

靜態(tài)氣動(dòng)參數(shù)是馬赫數(shù)Ma、高度h、攻角α、側(cè)滑角β、俯仰通道舵偏角δφ、偏航通道舵偏角δψ和滾動(dòng)通道舵偏角δγ的函數(shù)。靜態(tài)氣動(dòng)參數(shù)Ci(i=A、N、Z、l、m、n)按下式計(jì)算：

C(Ma,h,α,β,δφ,δψ,δγ)=C0(Ma,h,α,β)+

ΔCφ(Ma,h,α,β,δφ)+ΔCγ(Ma,h,α,β,δγ)+

ΔCψ(Ma,h,α,β,δψ)

(9)

在機(jī)體系下，氣動(dòng)阻尼力矩包括滾動(dòng)阻尼力矩Mzn,x1、偏航阻尼力矩Mzn,y1、俯仰阻尼力矩Mzn,z1，按下式計(jì)算：

(10)

2 高超聲速飛行器姿態(tài)控制設(shè)計(jì)

2.1 開環(huán)輸入輸出分析

對(duì)三個(gè)控制通道，進(jìn)行開環(huán)輸入輸出分析。

綜上,開環(huán)輸入輸出總增益

(11)

2.2 積分控制+可選擇的前饋

上層任務(wù)(制導(dǎo)指令)給出的攻角不是自然配平狀態(tài)，需要一定的升降舵偏來(lái)平衡(配平)，升降舵標(biāo)稱平衡(配平)舵偏可以根據(jù)標(biāo)稱氣動(dòng)數(shù)據(jù)表獲得，因此可采用前饋。

考慮實(shí)際質(zhì)量特性、氣動(dòng)布局與設(shè)計(jì)狀態(tài)偏差可能引起的姿態(tài)控制誤差，引入積分控制，主要用于補(bǔ)償實(shí)際飛行過(guò)程中氣動(dòng)系數(shù)偏差引起前饋輸入偏離配平舵偏角的情況。

攻角通道、側(cè)滑角通道引入積分控制，補(bǔ)償因質(zhì)心變化等引起舵偏配平狀態(tài)的變化。由于積分控制本身也具有跟蹤升降舵標(biāo)稱平衡(配平)舵偏的功能，前饋控制可根據(jù)數(shù)學(xué)仿真情況選擇任務(wù)中是否引入。

2.3 與動(dòng)壓相關(guān)的輸出變換

根據(jù)被控對(duì)象運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)和開環(huán)輸入輸出分析，設(shè)計(jì)與動(dòng)壓相關(guān)輸出變換，補(bǔ)償動(dòng)壓變化造成的舵偏角到氣動(dòng)力矩的控制增益變化。設(shè)計(jì)動(dòng)壓相關(guān)輸出變換的形式如下：

(12)

其中，Q為動(dòng)壓，Qmax、Qmin分別為任務(wù)規(guī)劃中的最大與最小動(dòng)壓，0.4≤μ≤1，ε=1.0×10-6，D1為保證穩(wěn)定性與精度的設(shè)計(jì)參數(shù)。

推進(jìn)長(zhǎng)江水生態(tài)文明建設(shè)的實(shí)踐與思考 …………… 洪一平(15.57)黃河流域水生態(tài)文明建設(shè)的探索與實(shí)踐 …………… 司毅銘(15.60)

對(duì)下壓段，Qmin為起始階段動(dòng)壓、Qmax為終段動(dòng)壓，Q為過(guò)程中動(dòng)壓。起始階段Q=Qmin，D(k)大，同樣的誤差與控制力矩需求，舵偏角大；終段Q=Qmax，D(k)小，同樣的誤差與控制力矩需求，舵偏角小；整個(gè)過(guò)程對(duì)Q的變化都有補(bǔ)償作用。

式(12)同樣適用拉起段、滑翔段。

2.4 自適應(yīng)控制律

2.4.1參數(shù)估計(jì)

在文獻(xiàn)[17-18]基礎(chǔ)上，采用梯度投影算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。

定義回歸向量：

φT(k)= [y(k-1),y(k-2),

(Δt)2u(k-1)]T

(13)

式中，Δt為控制周期。

θT(k)=[α1(k),α2(k),b0(k)]T

(14)

參數(shù)估計(jì)公式：

[y(k)-φT(k)θ(k-1)]

(15a)

θ(k)=π[θ*(k)]

(15b)

其中，π[x]表示x到有界閉集D上的正交投影，π[θ*(k)]將θ(k)投影到θ(k)的參數(shù)范圍內(nèi)。

2.4.2非線性黃金分割控制律Ⅲ

考察線性黃金分割控制律[16]、非線性黃金分割控制律Ⅰ[18]、非線性黃金分割控制律Ⅱ[19](注：Ⅰ、Ⅱ?yàn)楸疚淖髡咦远x)，經(jīng)過(guò)多種誤差組合的數(shù)學(xué)仿真研究和對(duì)結(jié)果的分析基礎(chǔ)上，提出一種新的控制律，命名為非線性黃金分割控制律Ⅲ，公式如下：

u(k)= -[Kp(k,x(k))x(k)+Kd(k)

(x(k)-x(k-1))]

(16)

(17)

Kd(k,x(k))=kd(k)(η1dx(k)/mdμd+η2d)

(18)

(19)

(20)

(21)

記：

(22)

強(qiáng)制約束：

(23)

相對(duì)線性黃金分割控制律，非線性黃金分割控制律Ⅰ對(duì)比例控制部分進(jìn)行了非線性調(diào)整，Ⅱ?qū)Σ罘挚刂撇糠诌M(jìn)行了非線性調(diào)整，非線性黃金分割控制律Ⅲ對(duì)比例控制部分和差分控制部分同時(shí)進(jìn)行了調(diào)整，比例控制系數(shù)隨誤差增大而非線性減小，差分控制系數(shù)隨誤差增大而非線性增大，當(dāng)誤差增大時(shí)，降低系統(tǒng)頻帶與增加系統(tǒng)阻尼并用，增大閉環(huán)系統(tǒng)惰性；與Ⅰ、Ⅱ不同，非線性黃金分割控制律Ⅲ在非線性部分對(duì)自變量除以mi,i=p,d, 取0

y(k+1)=α1(k)y(k)+α2(k)

y(k-1)+b0(Δt)2u(k)

(24)

式中，Δt是控制周期，α1(k)、α2(k)與運(yùn)動(dòng)方程系

數(shù)和控制周期相關(guān)，取值范圍

(25)

b0滿足

b0∈[b0min,b0max]

(26)

文獻(xiàn)[16,18-19]分別證明了線性黃金分割控制律(式(16)～(23)當(dāng)(17)式中Kp(k,x(k))=kp(k)、式(18)中Kd(k,x(k))=kd(k))、非線性黃金分割控制律Ⅰ(式(16)～(23)且當(dāng)(18)式中Kd(k,x(k))=kd(k))、非線性黃金分割控制律Ⅱ(式(16)～(23)且當(dāng)(17)式中Kp(k,x(k))=kp(k))，與二階特征模型(24)～(26)組成的閉環(huán)系統(tǒng)以原點(diǎn)為平衡位置的漸近穩(wěn)定性。由于非線性黃金分割控制律Ⅲ與前三個(gè)控制律相差的是一個(gè)乘性的非線性連續(xù)函數(shù)η1y(k)μ+η2，類似地有如下定理:

定理的證明與文獻(xiàn)[19]類似，略。

2.5 姿態(tài)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

采用三通道獨(dú)立控制結(jié)構(gòu)，圖2為攻角通道姿態(tài)控制系統(tǒng)框圖。

特別指出：系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)來(lái)自兩個(gè)信息：

(1)控制誤差y=目標(biāo)輸入-被控對(duì)象輸出 (測(cè)量與導(dǎo)航系統(tǒng)給出)，控制誤差y中含被控對(duì)象輸出的信息;

(2)非線性黃金分割自適應(yīng)控制律的輸出u。該輸出u經(jīng)過(guò)“與動(dòng)壓相關(guān)的動(dòng)態(tài)變換”、“舵面分配”、“執(zhí)行機(jī)構(gòu)”后，變換為被控對(duì)象的實(shí)際輸入。輸出u中含有被控對(duì)象輸入的信息。

從圖2看出，將“與動(dòng)壓相關(guān)的動(dòng)態(tài)變換”、“舵面分配”、“執(zhí)行機(jī)構(gòu)”與“被控對(duì)象”看成一體，作為“非線性黃金分割自適應(yīng)控制律”的“廣義對(duì)象”，則輸出u是“廣義對(duì)象”的輸入。相對(duì)于原來(lái)“被控對(duì)象”與動(dòng)壓相關(guān)的大范圍變化的時(shí)變動(dòng)態(tài)控制增益，“廣義對(duì)象”時(shí)變動(dòng)態(tài)控制增益的變化范圍大幅度減小，非常有利于系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)和自適應(yīng)反饋控制的設(shè)計(jì)。

圖2系統(tǒng)辨識(shí)的是誤差y與反饋控制量u之間的模型，用二階特征模型表示，見式(24)，辨識(shí)公式見式(13)～(15)，非線性黃金分割自適應(yīng)控制律Ⅲ的計(jì)算公式見(16)～(23)。

3 仿真校驗(yàn)

3.1 仿真條件

攻角、側(cè)滑角、傾側(cè)角下壓段初值偏差：±1.5°、±1.5°、±1.5；俯仰、偏航、滾動(dòng)角速度初值偏差：±3.0°/s、±3.0°/s、±3.0°/s。

法/側(cè)向力系數(shù)偏差：±15%；軸向力系數(shù)偏差：±20%；氣動(dòng)力矩系數(shù)偏差：±30%；氣動(dòng)阻尼力矩系數(shù)偏差：±50%；轉(zhuǎn)動(dòng)慣量數(shù)據(jù)偏差：±10%；大氣密度：45 km高度以下取±15%，70 km高度以上取±30%，45 km～70 km高度按線性插值。此外還有影響所有氣動(dòng)系數(shù)的質(zhì)心偏差，具體數(shù)據(jù)略。

阻尼系數(shù)取負(fù)邊界。質(zhì)心偏差、參數(shù)偏差以及初始狀態(tài)偏差分三組，每組分別取正負(fù)邊界，8種情況；記+1代表正向最大邊界，-1代表負(fù)向最大邊界。另取質(zhì)心偏差(+1-1+1)、氣動(dòng)系數(shù)偏差(+1-1+1，-1+1-1)、大氣密度偏差+1、慣量偏差(-1-1-1)、初始狀態(tài)偏差(+1+1-1+1+1-1)組合。對(duì)上述工況再加上標(biāo)稱工況共計(jì)10種工況，分別進(jìn)行控制結(jié)構(gòu)有前饋和無(wú)前饋的數(shù)學(xué)仿真。采用(1)～(10)組成的包含攻角、側(cè)滑角、傾側(cè)角、三軸角速度、位置矢量和速度矢量的六自由度模型以及含有延遲、幅值約束和速率約束的執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型。目標(biāo)姿態(tài)角見圖3。

3.2 仿真結(jié)果

10種工況的姿態(tài)誤差見圖4，下壓段見圖5。10種工況的姿態(tài)誤差見圖6，下壓段見圖7。從圖4～圖7中看出，控制結(jié)構(gòu)有前饋和無(wú)前饋兩種情況下，針對(duì)10種工況的仿真，誤差結(jié)果是相當(dāng)?shù)模瑑煞N條件下的控制性能均滿足要求。從細(xì)微看，兩種條件下的控制性能相差無(wú)幾，無(wú)前饋情況下的終點(diǎn)處個(gè)別工況下存在攻角的微幅振蕩，有前饋情況下，終點(diǎn)處的穩(wěn)定裕度相對(duì)更好些。前饋控制適用于舵面正常情況下；舵面有損壞的情況，則不能用前饋。

設(shè)計(jì)和仿真中考慮了舵機(jī)的幅值和速率約束，圖8給出了10種工況無(wú)前饋情況下的舵偏角。從仿真結(jié)果看，控制系統(tǒng)方案應(yīng)用動(dòng)壓相關(guān)輸出變換、非線性自適應(yīng)控制律Ⅲ、積分器以及可選擇的前饋控制，能全面滿足高超聲速飛行器下壓段姿態(tài)控制的要求。

4 結(jié) 論

針對(duì)影響高超聲速飛行器姿態(tài)運(yùn)動(dòng)的關(guān)鍵要素和不確定性，提出了包括動(dòng)壓關(guān)聯(lián)輸出變換、非線性黃金分割自適應(yīng)控制律Ⅲ、積分器以及可選擇的前饋控制在內(nèi)的一種高超聲速飛行器姿態(tài)控制新方案，解決了飛行過(guò)程中氣動(dòng)動(dòng)壓快速變化對(duì)姿態(tài)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性和控制精度的影響,提高了對(duì)系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)不確定性如氣動(dòng)參數(shù)偏差、氣動(dòng)阻尼系數(shù)偏差、大氣密度偏差、慣量偏差以及初始條件偏差的魯棒性和適應(yīng)性；所提方案用于高超聲速飛行器再入過(guò)程高度、速度快速變化導(dǎo)致動(dòng)壓急劇變化的下壓段的姿態(tài)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中。數(shù)學(xué)仿真結(jié)果表明，在標(biāo)稱和多種偏差組合條件下，性能指標(biāo)滿足要求，控制量滿足約束條件。

[1] 李惠峰.高超聲速飛行器制導(dǎo)與控制技術(shù)[M].北京：中國(guó)宇航出版社，2012.

[2] Wallner E M, Well K H. Attitude control of a reentry vehicle with internal dynamics [J]. Journal of Guidance, control, and dynamics, 2003, 26(6):846-854.

[3] Hall C E, Shtessel Y B. Sliding mode disturbance observer-based control for a reusable launch vehicle [J]. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 2006, 29(6):1315-1328.

[4] 高道祥, 孫增圻, 羅熊, 等. 基于Backstepping的高超聲速飛行器模糊自適應(yīng)控制[J]. 控制理論與應(yīng)用，2008, 25(1):805-810. [Gao Dao-xiang，Sun Zeng-qi，Luo Xiong，et al. Fuzzy adaptive control for hypersonic vehicle via Backstepping method[J]. Control Theory & Applications, 2008, 25(1):805-810.]

[5] Xu H, Mirmirani M, Ioannou P A. Robust neural adaptive control of a hypersonic aircraft [C]. AIAA Guidance, Navigation and Control Conference and Exhibit, 11-14, August, 2003, Austin, Texas, U.S.A.

[6] Meng B, Wu H X. Characteristic model based control of the X-34 reusable launch vehicle in its climbing phase [J]. Science in China Series F: Information Sciences, 2009, 52(11):2216-2225.

[7] 龔宇蓮，吳宏鑫. 基于特征模型的高超聲速飛行器的自適應(yīng)姿態(tài)控制[J]. 宇航學(xué)報(bào), 2010, 31(9): 2122-2128. [Gong Yu-lian, Wu Hong-xin. Characteristic model-based adaptive attitude control for hypersonic vehicle[J]. Journal of Astronautics, 2010, 31(9): 2122-2128]

[8] ZHang Z, Hu J. Stability analysis of a hypersonic vehicle controlled by the characteristic model based adaptive controller [J]. Science in China Series F: Information Sciences, 2012, 55(10):2243-2256.

[9] 孫琦，周軍，林鵬．基于特征模型的高超聲速飛行器魯棒控制方法[J]．飛行力學(xué)， 2011，29(1):46-49. [Sun Qi, Zhou Jun, Lin Peng. Robust adaptive controller design for a hypersonic vehicle based on characteristic model[J]. Flight Dynamics, 2011, 29(1):46-49. ]

[10] 杜立夫，黃萬(wàn)偉，劉曉東，等.考慮特征模型的高超聲速飛行器全通道自適應(yīng)控制[J].宇航學(xué)報(bào)，2016, 37(6):711-719. [Du Li-fu, Huang Wan-Wei, Liu Xiao-dong, et al. Whole-channel adaptive control for hypersonic vehicle considering characteristic model [J]. Journal of Astronautics, 2016,37(6): 711-719.]

[11] 黃煌.乘波式高超聲速飛行器再入過(guò)程姿態(tài)控制的研究[R].中國(guó)空間技術(shù)研究院博士后研究工作報(bào)告,2013. [Huang Huang. The research of attitude control of hypersonic cruise vehicle during reentry[R]. Postdoctoral Research Report, Beijing Institute of Control Engineering, China Academy of Space Technology, 2013]

[12] Chang Y F, Jiang T T. Adaptive control of hypersonic vehicles based on characteristic models with fuzzy neural network estimators [J].Aerospace Science and Technology, 2017, 68:475-485.

[13] Garelli F, Camocardi P, Mantz R J.Variable structure strategy to avoid amplitude and rate saturation in pitch control of a wind turbine[J].International Journal of Hydrogen Energy, 2010, 35(11):5869-5875.

[14] Nguyen T, Jabbari F. Output feedback controllers for disturbance attenuation with actuator amplitude and rate saturation[J].Automatica, 2000, 36(9):1339-1346

[15] 邵星靈, 王宏倫.基于SMDO-TLC的高超聲速飛行器姿態(tài)控制[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 40(11):1568-1575. [Shao Xing-ling, Wang Hong-lun. Attitude control for hypersonic vehicle based on SMDO-TLC[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics, 2014, 40(11):1568-1575.]

[16] 吳宏鑫, 胡軍, 解永春. 基于特征模型的智能自適應(yīng)控制[M]. 北京：中國(guó)科學(xué)技術(shù)出版社, 2009.

[17] 姜甜甜. 幾類非線性不確定性系統(tǒng)基于特征模型自適應(yīng)控制的穩(wěn)定性研究[R]. 北京：北京控制工程研究所，2015. [Jiang Tian-tian. The stability study of some kinds of nonlinear uncertain systems based on characteristic model adaptive control[R]. Postdoctoral Research Report, Beijing Institute of Control Engineering, China Academy of Space Technology, 2015.]

[18] 吳宏鑫, 王穎, 解永春. 非線性黃金分割自適應(yīng)控制[J], 宇航學(xué)報(bào), 2002, 23(6):1-8. [Wu Hong-xin, Wang Ying, Xie Yong-chun. Nonlinear golden-section adaptive control[J]. Journal of Astronautjcs, 2002, 23(6), 1-8.]

[19] Yang J C, Hu J, Ni M L. Adaptive guidance law design based on characteristic model for reentry vehicles [J]. Science in China Series F: Information Sciences, 2008, 51(12), 2005-2021.

TheNonlinearAdaptiveAttitudeControlforHypersonicVehicle

HU Jun1,2

(1. Beijing Institute of Control Engineering, Beijing 100094, China;2. Science and Technology on Space Intelligent Control Laboratory, Beijing 100094, China)

The key factors and uncertainties that affect the attitude movement of a hypersonic vehicle are analyged and a new scheme of hypersonic vehicle attitude control is proposed, including pressure correlation output transformation, nonlinear golden section adaptive control law Ⅲ, integrator and optional feedforward control. The new scheme solves the influence of the rapid change of aerodynamic pressure on the stability and control precision of the attitude control system during flight, and improves the robustness and adaptability of the critical parameters of the system such as aerodynamic parameter deviation, aerodynamic damping coefficient deviation, atmospheric density deviation, inertia deviation and initial conditional deviation. The new scheme is applied to the attitude control of the dive phase of a hypersonic vehicle with the rapid variance of altitude and velocity, resulting in sharp variance of dynamic pressure. The mathematical simulation shows that the performance index satisfies the requirement and the control output satisfies the restriction.

Hypersonic vehicle; Nonlinear; Adaptive control; Integrator; Optional feed-forward controller

2017- 07- 17;

2017- 10- 09

國(guó)家自然科學(xué)基金(61333008)

TP273

A

1000-1328(2017)12- 1281- 08

10.3873/j.issn.1000- 1328.2017.12.004

胡軍(1963-)，男，博士，研究員，主要從事航天器制導(dǎo)導(dǎo)航與控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作，以及智能自適應(yīng)控制的理論研究與應(yīng)用工作。

通信地址：北京市海淀區(qū)友誼路104號(hào)5142信箱151分箱(100094)

電話：(010)68111437

E-mail: hujunbice@126.com