超高速水下航行器控制方法研究熱點(diǎn)綜述

劉 偉, 范 輝, 呂建國(guó), 楊賀然,2

超高速水下航行器控制方法研究熱點(diǎn)綜述

劉 偉1, 范 輝1, 呂建國(guó)1, 楊賀然1,2

(1 中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司 第705研究所, 陜西 西安, 710077, 2 西北工業(yè)大學(xué) 航海學(xué)院, 陜西 西安, 710072)

超高速水下航行器借助超空泡減阻技術(shù)可以達(dá)到常規(guī)全沾濕航行器難以企及的200 kn以上的高航速, 對(duì)這類航行器的研究近年來呈現(xiàn)出由機(jī)理闡釋向應(yīng)用研究發(fā)展的主導(dǎo)趨勢(shì)。在此趨勢(shì)下, 針對(duì)超高速航行器控制方法的研究日益成為該領(lǐng)域的熱點(diǎn)。文中首先給出了超高速水下航行器的概念, 繼而綜述了國(guó)內(nèi)外最新研究進(jìn)展, 隨后提出并分析了若干熱點(diǎn)研究問題, 包括對(duì)被廣泛引用的Dzielski模型的討論, 以及非線性滑行力、系統(tǒng)不確定性等動(dòng)力學(xué)特性的研究熱點(diǎn), 和線型控制、反饋線性化、變結(jié)構(gòu)控制、模糊控制等熱點(diǎn)控制方法的優(yōu)劣對(duì)比等, 最后對(duì)研究現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié), 展望了未來的發(fā)展方向, 提出對(duì)被控對(duì)象描述范圍的拓展將是超高速水下航行器控制領(lǐng)域未來發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力, 同時(shí)智能控制也將成為超高速水下航行器控制方法的重要研究方向之一。

超高速水下航行器; 控制方法; 研究熱點(diǎn); 數(shù)學(xué)模型

0 引言

超高速水下航行器采用超空泡減阻技術(shù), 使航行器所受阻力幾乎降低了一個(gè)數(shù)量級(jí), 因而航速可提升至常規(guī)水下航行器的3~4倍[1], 一舉突破了水下航行的速度瓶頸, 具有重要的研究?jī)r(jià)值和廣闊的應(yīng)用前景。

超高速水下航行器涉及的技術(shù)領(lǐng)域十分廣闊, 其總體設(shè)計(jì)和穩(wěn)定控制是當(dāng)前研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)[2]。超空泡的包裹不僅使航行器阻力極大地減小, 同時(shí)也明顯區(qū)別于傳統(tǒng)全沾濕水下航行器的流體動(dòng)力平衡模式。這方面相關(guān)研究早期集中于動(dòng)力學(xué)建模和動(dòng)態(tài)特性分析, 因此早期的相關(guān)綜述主要集中于航行器概念的介紹[3]、模型的闡述、空化器和尾翼等流體動(dòng)力的分析以及早期使用的控制方法簡(jiǎn)介[4]等。近年來, 隨著學(xué)界對(duì)空泡機(jī)理研究的加深, 航行器后體非線性滑行力和系統(tǒng)不確定性的問題亟待解決, 而與之相關(guān)的航行器運(yùn)動(dòng)控制策略和方法也逐漸成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。

文中主要綜述了航行速度在50~200 m/s的超高速水下航行器的穩(wěn)定控制方法。根據(jù)國(guó)內(nèi)外最新研究進(jìn)展, 綜述了當(dāng)前超高速水下航行器控制研究熱點(diǎn)。從熱點(diǎn)數(shù)學(xué)模型、熱點(diǎn)對(duì)象特性和熱點(diǎn)控制方法3個(gè)方面分析并總結(jié)了當(dāng)前研究現(xiàn)狀, 最后對(duì)超高速水下航行器控制方法的未來主要研究方向做出了合理預(yù)測(cè)。

1 超高速水下航行器概述

1.1 超高速水下航行器結(jié)構(gòu)

圖1 超高速水下航行器外形圖

超高速水下航行器的高航速是通過超空泡包裹航行器減小阻力得來的, 而超空泡在極大減小航行器所受流體阻力的同時(shí)也會(huì)讓航行器喪失大部分浮力, 在這種前提下如何實(shí)現(xiàn)航行器的航行力學(xué)平衡, 這需要對(duì)其穩(wěn)定運(yùn)動(dòng)模式進(jìn)行合理設(shè)計(jì)[6]。

1.2 穩(wěn)定運(yùn)動(dòng)模式

關(guān)于超高速水下航行器的穩(wěn)定運(yùn)動(dòng)模式的研究, Savclenko[7]給出了4種超空泡航行器力學(xué)平衡運(yùn)動(dòng)模式, 如圖2所示。

圖2 超高速水下航行器4種穩(wěn)定運(yùn)動(dòng)模式

目前針對(duì)超高速水下航行器控制方法的應(yīng)用研究均基于上述模式2, 而模式1通常適用于超高速航行器過渡段的研究, 模式3和模式4則更多適用于超空泡射彈的研究?；诖? 文中綜述的范圍主要集中于基于模式2開展的超高速水下航行器控制方法的研究工作。

2 研究進(jìn)展

2.1 國(guó)外研究進(jìn)展

國(guó)外在超高速水下航行器控制方法研究方面的工作開展較早, 從近年來已公開發(fā)表的文獻(xiàn)來看, 國(guó)外當(dāng)前的研究熱點(diǎn)在結(jié)合試驗(yàn)的控制性能研究和智能控制方法的應(yīng)用方面。

為了能在實(shí)際流體條件中驗(yàn)證理論設(shè)計(jì)的控制方法性能, David設(shè)計(jì)了一個(gè)動(dòng)態(tài)試驗(yàn)臺(tái)[8], 在高速水洞中構(gòu)建了一個(gè)可自由旋轉(zhuǎn)的小比例超高速航行器模型(見圖3), 可重現(xiàn)滑行力的振蕩特性, 進(jìn)而可對(duì)控制器的性能進(jìn)行評(píng)估驗(yàn)證, 圖4展示了誘導(dǎo)產(chǎn)生滑行力的試驗(yàn)情況?；谠撛囼?yàn)平臺(tái), David完成了如下工作: 評(píng)估流體擾動(dòng)對(duì)空化器和尾翼的影響[9], 指出了其對(duì)空化器的影響可忽略不計(jì), 但對(duì)尾翼攻角的影響較大; 設(shè)計(jì)并驗(yàn)證了線性時(shí)不變(linear time invariant, LTI)輸出反饋控制在非線性滑行力作用下的實(shí)際控制性能具有良好的魯棒性[10], 同時(shí)還指出當(dāng)航行器模型比例變大時(shí), 空泡時(shí)延效應(yīng)會(huì)更加明顯, 必須要將時(shí)延特性考慮進(jìn)實(shí)際控制器設(shè)計(jì)中。

圖3 試驗(yàn)平臺(tái)結(jié)構(gòu)示意圖

圖4 后體滑行力誘導(dǎo)

Abolfazl等[11]宣稱首次將智能控制方法引入超高速航行器的控制設(shè)計(jì)中, 設(shè)計(jì)了俯仰與深度控制系統(tǒng), 控制器由2個(gè)獨(dú)立的模糊比例微分(proportional derivative, PD)控制器和2個(gè)獨(dú)立的前饋模糊神經(jīng)控制器組成(見圖5), 分別采用了mamdani和sugeno規(guī)則進(jìn)行設(shè)計(jì), 其中第1部分控制器用于控制深度, 第2部分控制器用于控制俯仰角。仿真結(jié)果表明, 所設(shè)計(jì)的智能控制器可以有效調(diào)節(jié)航行器深度和俯仰, 防止航行器跳水, 并且輸入輸出曲面變化率比較合理。

圖5 智能控制系統(tǒng)框圖

Seonhog等[12]針對(duì)超高速水下航行器在過渡階段由于沾濕面積不斷變化而導(dǎo)致的控制器控制效果惡化、控制系統(tǒng)穩(wěn)定性變壞等問題, 提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制方法。經(jīng)過相關(guān)數(shù)據(jù)訓(xùn)練過的適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以使控制器在航行器模型不精確的情況下很好地進(jìn)行俯仰控制, 同時(shí)雙回路控制結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)也使得航行器能夠很好地跟蹤深度指令。

Yahyazadeh等[13]提出了一種參數(shù)優(yōu)化迭代學(xué)習(xí)控制方法(parameter optimal iterative learning control, POILC), 以用于精確跟蹤具有不確定參數(shù)的超高速水下航行器的俯仰角速度指令, 指出了航行器俯仰角速度控制具有非最小相位特性, 可以使用前饋控制來修正非最小相位引起的慢反應(yīng)。采用POILC可以使用之前的控制數(shù)據(jù)不斷迭代, 在連續(xù)的控制過程中不斷提高控制器性能, 顯著減低系統(tǒng)跟蹤誤差, 實(shí)現(xiàn)精確的前饋控制。

Mirzaei等[14]采用魯棒模糊控制方法對(duì)航行器的非線性欠驅(qū)動(dòng)行為(系統(tǒng)獨(dú)立變量個(gè)數(shù)小于系統(tǒng)自由度個(gè)數(shù))提出了廣義間接自適應(yīng)模糊滑?？刂品椒? 設(shè)計(jì)了實(shí)時(shí)自適應(yīng)整定算法, 降低了滑?？刂七^程中的抖振現(xiàn)象, 減輕了系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)誤差, 并且在存在傳感器噪音和外部干擾情況下, 自適應(yīng)模糊滑模控制器仍可以起到良好的作用。

從目前公開發(fā)表的文獻(xiàn)來看, 近年來國(guó)外超高速水下航行器控制方法研究已不滿足于理論仿真驗(yàn)證, 開始考慮應(yīng)用實(shí)際流動(dòng)條件來驗(yàn)證理論控制方法的性能, 可以更直觀地發(fā)現(xiàn)控制算法在實(shí)際應(yīng)用中可能存在的缺陷。此外, 國(guó)外越來越重視智能控制方法的運(yùn)用, 從較簡(jiǎn)單的模糊PD控制到比較復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制, 可見學(xué)界已經(jīng)逐步發(fā)現(xiàn)經(jīng)典控制理論在應(yīng)對(duì)超高速水下航行器這種強(qiáng)非線性和非定常系統(tǒng)時(shí)的乏力, 智能控制的應(yīng)用將是未來超高速航行器控制研究的一個(gè)重要發(fā)展方向。

2.2 國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展

國(guó)內(nèi)對(duì)超高速水下航行器控制方法的研究相比國(guó)外起步較晚, 但也取得了不小的進(jìn)步。目前國(guó)內(nèi)相關(guān)研究單位有中船重工第七〇五研究所、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、哈爾濱工程大學(xué)和西北工業(yè)大學(xué)等。

許德智等[15]針對(duì)超高速水下航行器縱向運(yùn)動(dòng)特性, 提出了一種基于內(nèi)外環(huán)的容錯(cuò)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法, 給出了執(zhí)行器故障參數(shù)的估計(jì)算法和內(nèi)環(huán)控制器的設(shè)計(jì)方法。仿真結(jié)果表明, 采用容錯(cuò)控制后的系統(tǒng)輸出響應(yīng)效果得到明顯改善。

余晨菲等[16]針對(duì)巡航段的穩(wěn)定控制問題, 提出了推力矢量/水舵復(fù)合的控制方案, 可以有效補(bǔ)償由尾舵空化所引起的舵效不足, 同時(shí)將輸入控制量多于輸出被控量的多變量動(dòng)態(tài)控制問題, 簡(jiǎn)化為單控制變量的動(dòng)態(tài)控制問題, 從而使該方案在工程上易于實(shí)現(xiàn)。

陳超倩等[20-21]針對(duì)縱向運(yùn)動(dòng)非線性動(dòng)力學(xué)模型存在的嚴(yán)重動(dòng)態(tài)耦合與操縱耦合的問題, 通過輸入輸出的精確線性化和解耦設(shè)計(jì)最優(yōu)控制器, 實(shí)現(xiàn)了對(duì)航行深度的漸近跟蹤控制[20]; 針對(duì)航行器加速運(yùn)動(dòng)階段的動(dòng)力學(xué)及控制問題, 建立了更加精確的加速段非線性動(dòng)力學(xué)模型, 并基于精確線性化方法設(shè)計(jì)了深度跟蹤控制器, 實(shí)現(xiàn)了航行器在加速段變空化數(shù)條件下的深度跟蹤[21]。

李洋等[22-24]以非全包裹超高速水下航行器為研究對(duì)象, 設(shè)計(jì)了一種反演滑模控制器以實(shí)現(xiàn)復(fù)合控制, 該控制器與單一變結(jié)構(gòu)控制器相比, 超調(diào)量更小, 收斂速度更快[22]; 針對(duì)非全包裹航行器的姿軌控制問題, 對(duì)模型的未知干擾項(xiàng)設(shè)計(jì)了擴(kuò)展?fàn)顟B(tài)觀測(cè)器進(jìn)行估計(jì)和補(bǔ)償, 利用脈寬脈頻調(diào)制方式解決了直接側(cè)向力不可調(diào)下的控制輸入調(diào)制問題[23]; 針對(duì)超高速航行器姿軌控制普遍存在的模型不確定性問題進(jìn)行了相關(guān)研究, 針對(duì)模型中的未知函數(shù)利用徑向基函數(shù)(radial basis function, RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了逼近并補(bǔ)償[24]。

何朕和龐愛平[25-26]針對(duì)超高速水下航行器的沉浮和俯仰運(yùn)動(dòng)之間較強(qiáng)的動(dòng)態(tài)耦合和航行器的動(dòng)力學(xué)與運(yùn)動(dòng)學(xué)之間的耦合問題, 提出了內(nèi)外回路設(shè)計(jì)的思想, 首先利用快速的內(nèi)回路先將具有動(dòng)態(tài)耦合的姿態(tài)回路進(jìn)行鎮(zhèn)定, 再以深度信號(hào)作為輸出, 對(duì)主回路進(jìn)行設(shè)計(jì)[25]; 針對(duì)尾拍現(xiàn)象, 采用擾動(dòng)觀測(cè)器補(bǔ)償和消除影響, 并且控制面偏轉(zhuǎn)角以滿足正常工作范圍的要求[26]。

近年來, 國(guó)內(nèi)超高速水下航行器控制方法的研究呈現(xiàn)出多元化趨勢(shì), 針對(duì)航行器非線性滑行力、模型不確定性和運(yùn)動(dòng)耦合性等問題提出了包括線性二次型調(diào)節(jié)器(linear quadratic regulator, LQR)控制[27]、LPV控制[19]、滑模變結(jié)構(gòu)控制[28]、基于反饋線性化的切換控制[29]和基于魯棒理論的魯棒變?cè)鲆婵刂芠30]等在內(nèi)的許多理論可行的解決方案, 然而對(duì)這些方法的有效性和穩(wěn)定性證明還停留在理論和仿真層面, 并且所基于的模型也是在諸多假設(shè)條件下推導(dǎo)而出的, 具有一定的理想性, 鮮有在真實(shí)流體條件下對(duì)控制性能進(jìn)行的試驗(yàn)驗(yàn)證。

3 超高速水下航行器控制研究熱點(diǎn)

3.1 熱點(diǎn)數(shù)學(xué)模型

對(duì)于控制系統(tǒng)的研究, 首要問題是對(duì)被控對(duì)象的數(shù)學(xué)描述問題, 需要建立一個(gè)既能充分反映被控對(duì)象主要特性又不過于復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型。

雖然已有研究采用6自由度模型[31], 但縱平面內(nèi)2自由度模型仍然是被引用最多的模型。其中, 由Dzielski等[32]2003年提出的4狀態(tài)2自由度模型引用的最為廣泛, 諸如文獻(xiàn)[15]~[28]等均是在此模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行控制仿真研究。該模型基于如圖6所示的超高速水下航行器的外形, 模型矩陣形式描述如下

圖6 Dzielski模型描述的超高速水下航行器外形圖

采用簡(jiǎn)單的比例-積分-微分(proportional- integral-derivative, PID)控制方法可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的閉環(huán)穩(wěn)定, 系統(tǒng)響應(yīng)會(huì)迅速形成穩(wěn)定的極限環(huán), 航行器尾部周期性拍擊下空泡壁, 且振幅穩(wěn)定在一定幅度, 航行器漸近穩(wěn)定。

Dzielski提出的模型很好地平衡了模型的準(zhǔn)確性和復(fù)雜度之間的關(guān)系: 一方面, 該模型能良好地描述航行器縱平面運(yùn)動(dòng)特性, 突出體現(xiàn)非線性滑行力的振蕩特性; 另一方面, 基于一定的合理簡(jiǎn)化條件, 將模型整合成狀態(tài)空間形式, 便于開展線性化和控制律設(shè)計(jì)工作。因此大量水下超高速控制領(lǐng)域的文獻(xiàn)直接引用此模型, 或在此模型基礎(chǔ)上加上空化器偏轉(zhuǎn)、尾舵效率不確定性、空泡記憶效應(yīng)等因素進(jìn)行一定的改進(jìn)[33-36]。

3.2 被控對(duì)象特性研究熱點(diǎn)

控制方法的研究本質(zhì)上是對(duì)被控對(duì)象關(guān)鍵特性的應(yīng)對(duì)方法研究。學(xué)界對(duì)于超高速水下航行器關(guān)鍵特性的研究熱點(diǎn)目前集中于非線性滑行力和系統(tǒng)不確定性。

1) 非線性滑行力

對(duì)于滑行力方面, 主流措施是采取各種控制策略盡量抑制滑行力[9-10, 18-19], 并且希望滑行力能理論上收斂至零[20, 26]。

Dzielski模型中滑行力和航行器攻角關(guān)系如圖7所示。

從圖中看出, 滑行力存在一定的死區(qū)空間, 在一定的攻角閾值范圍內(nèi)滑行力始終為0, 此時(shí)航行器有著理想的工作狀態(tài), 即完全在空泡內(nèi)運(yùn)動(dòng), 后體不會(huì)和上下空泡壁發(fā)生接觸。當(dāng)航行器攻角超過該閾值時(shí), 滑行力會(huì)隨著攻角的增大而迅速增大, 后體會(huì)在狹小的空泡壁內(nèi)上下擺動(dòng), 最終可能導(dǎo)致航行器運(yùn)動(dòng)失穩(wěn)。

針對(duì)這種滑行力帶來的振蕩特性和非線性, David將航行器模型簡(jiǎn)化為一個(gè)帶有時(shí)間延遲和死區(qū)非線性的LTI系統(tǒng), 將滑行力抑制作為控制目標(biāo), 減小滑行力的同時(shí)增加了航行器可穩(wěn)定跟蹤的指令范圍[37]。國(guó)內(nèi)對(duì)此采用的辦法有變結(jié)構(gòu)切換控制和預(yù)測(cè)控制等。變結(jié)構(gòu)切換控制針對(duì)滑行力存在死區(qū)的特點(diǎn), 根據(jù)航行器有無滑行力采取不同的控制策略, 對(duì)無滑行力的情況可采用基于極點(diǎn)配置設(shè)計(jì)的控制器, 對(duì)有滑行力的情況則采用非線性控制器, 2個(gè)控制器聯(lián)合形成非線性切換控制器, 文獻(xiàn)[38]的仿真結(jié)果證明了該控制策略的有效性, 但也存在著所需控制力過大, 容易造成執(zhí)行器飽和等缺點(diǎn)。預(yù)測(cè)控制是把與滑行力相關(guān)的量作為一個(gè)輸出變量, 同時(shí)對(duì)該變量的取值范圍進(jìn)行約束, 將有約束控制轉(zhuǎn)化為二次規(guī)劃問題求解, 避免航行器后體與空泡壁面接觸, 直接消除滑行力[39]。

2) 系統(tǒng)不確定性

對(duì)于系統(tǒng)不確定性, 主流措施是采用如滑模變結(jié)構(gòu)控制和模糊控制等魯棒性較好的控制方法, 盡量降低控制器對(duì)系統(tǒng)參數(shù)變化的敏感性[12,14,28,30,40]。

在模型中加入不確定項(xiàng)和干擾力, 系統(tǒng)變?yōu)?/p>

非線性滑行力和系統(tǒng)不確定性作為超高速水下航行器關(guān)鍵特性的原因有2點(diǎn): 一是新, 空泡的包裹是超高速航行器區(qū)別于常規(guī)航行器的最重要特征, 也是其新穎性所在, 與其相伴產(chǎn)生的滑行力和系統(tǒng)不確定性也是常規(guī)水下航行器所不具有的, 需要重點(diǎn)分析; 二是難, 由于目前對(duì)空泡作用機(jī)理的研究仍不夠充分, 滑行力和系統(tǒng)不確定性在現(xiàn)有技術(shù)條件下無法完全給出精確描述, 因此需要進(jìn)行重點(diǎn)研究。

3.3 熱點(diǎn)控制方法

當(dāng)前超高速水下航行器的控制方法可分為線性控制方法和非線性控制方法2種類型。常用的線性控制方法包括狀態(tài)反饋控制、LQR控制、最優(yōu)控制等; 常用的非線性控制方法包括變結(jié)構(gòu)控制、模糊滑?？刂?、反饋線性化方法等。相較于非線性控制方法, 線性控制方法更加簡(jiǎn)單且易于計(jì)算分析和實(shí)現(xiàn), 因此在工程實(shí)踐中得到了廣泛應(yīng)用, 但由于模型線性化過程中不可避免地存在精度損失, 因此在未來對(duì)控制精度要求越來越高的趨勢(shì)下線性方法的局限性逐步突顯出來; 而非線性控制方法更加全面地考慮航行器的非線性特性, 能夠滿足未來對(duì)于控制精度的要求, 但受限于當(dāng)前的技術(shù)條件較難實(shí)現(xiàn)其控制器的工程設(shè)計(jì), 因此限制了其實(shí)際工程應(yīng)用。對(duì)目前的若干熱點(diǎn)控制方法歸納如下。

1) 線性控制

線性控制方法需要在線性模型基礎(chǔ)之上進(jìn)行控制器的設(shè)計(jì)。超高速水下航行器的運(yùn)動(dòng)規(guī)律與常規(guī)水下航行器差別很大, 反而與導(dǎo)彈的運(yùn)動(dòng)規(guī)律相似, 因此可以借鑒導(dǎo)彈制導(dǎo)與控制系統(tǒng)中已被成熟運(yùn)用的設(shè)計(jì)方法。例如, 導(dǎo)彈控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)一般采用的小擾動(dòng)線性化方法, 該方法基于小擾動(dòng)原理將非線性運(yùn)動(dòng)方程組在設(shè)定的平衡點(diǎn)處線性化, 通過忽略次要的耦合條件, 將橫滾、俯仰和偏航3個(gè)通道相互獨(dú)立出來, 進(jìn)而在線性模型基礎(chǔ)上進(jìn)行線性控制律的設(shè)計(jì)[40]。

線性控制方法技術(shù)上較容易實(shí)現(xiàn), 可以實(shí)現(xiàn)基本的性能需求, 并且容易得到解析解, 從而大大提高計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度, 有利于提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。然而超高速水下航行器是強(qiáng)非線性系統(tǒng), 一旦出現(xiàn)航行器偏離平衡點(diǎn)較大的情況線性控制方法就會(huì)出現(xiàn)問題, 并且由于這種航行器特殊的航行方式, 其所受的干擾和噪聲非常大, 而一般的線性控制方法很少考慮外界這些干擾對(duì)系統(tǒng)的影響, 系統(tǒng)魯棒性較差, 因此一定程度上限制了線性控制方法在超高速水下航行器中的實(shí)際工程應(yīng)用。

2) 反饋線性化

超高速水下航行器具有強(qiáng)非線性特征, 這種特征不僅體現(xiàn)在滑行力上, 也體現(xiàn)在不同自由度的動(dòng)態(tài)耦合和操縱耦合上, 而小擾動(dòng)線性化方法往往忽略了這種特征, 針對(duì)這一缺點(diǎn), 提出了反饋線性化方法。

反饋線性化是一種精確線性化方法, 該方法通過狀態(tài)變換和反饋來消除系統(tǒng)中的非線性, 在控制器設(shè)計(jì)過程中等效補(bǔ)償系統(tǒng)中的非線性, 線性化過程中并未忽略任何高階非線性項(xiàng), 因此該方法不僅精確, 且具有整體性, 不會(huì)局限于平衡點(diǎn)附近, 而是對(duì)反饋線性化變換的整個(gè)區(qū)域都有效。反饋線性化方法使得線性控制方法的設(shè)計(jì)可以建立在不忽略航行器非線性的基礎(chǔ)之上, 這是其最主要的優(yōu)勢(shì), 但由于反饋線性化的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)比較復(fù)雜, 工程上目前較難實(shí)現(xiàn)其控制器的設(shè)計(jì), 因此限制了其實(shí)際應(yīng)用。

3) 變結(jié)構(gòu)控制

不論是線性控制還是反饋線性化方法, 均要建立在被控系統(tǒng)精確模型的基礎(chǔ)上, 然而由于空泡形成機(jī)理的復(fù)雜性以及實(shí)際航行中的參數(shù)攝動(dòng)和外界擾動(dòng), 想要建立超高速水下航行器的精確模型是非常困難的, 因此對(duì)控制系統(tǒng)的魯棒性提出了較高的要求。變結(jié)構(gòu)控制往往包含滑動(dòng)模態(tài), 可以根據(jù)系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài), 有針對(duì)性地不斷變化, 迫使系統(tǒng)按照預(yù)定的滑動(dòng)模態(tài)運(yùn)動(dòng), 而滑動(dòng)模態(tài)可以根據(jù)系統(tǒng)性能指標(biāo)進(jìn)行設(shè)計(jì), 并且只與系統(tǒng)狀態(tài)有關(guān), 因此對(duì)參數(shù)變化不靈敏, 抗干擾能力強(qiáng), 被廣泛地應(yīng)用于超高速水下航行器的理論控制方法研究中。一種常見的變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)就是根據(jù)系統(tǒng)所受滑行力的有無分別設(shè)計(jì)其控制器, 有滑行力時(shí)采用非線性控制, 無滑行力時(shí)采用線性控制, 二者聯(lián)合形成變結(jié)構(gòu)控制器, 往往有著較好的控制效果[38]。

由于變結(jié)構(gòu)控制本質(zhì)上是一種不連續(xù)控制, 在實(shí)際工程實(shí)踐中, 狀態(tài)檢測(cè)誤差、系統(tǒng)慣性, 以及切換系統(tǒng)開關(guān)特性的不理想性, 都會(huì)導(dǎo)致實(shí)際系統(tǒng)中存在抖振現(xiàn)象, 即系統(tǒng)不能準(zhǔn)確按照滑動(dòng)模態(tài)面的軌跡向平衡點(diǎn)運(yùn)動(dòng), 而是在其平衡點(diǎn)來回波動(dòng)[41]。抖振無法避免, 并且會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)很難實(shí)現(xiàn)精確控制, 系統(tǒng)高頻未建模部分可能產(chǎn)生強(qiáng)烈的振動(dòng)導(dǎo)致系統(tǒng)受損, 并且會(huì)增加控制系統(tǒng)的能量消耗, 因此抖振抑制問題的研究成為該方法能否突破其應(yīng)用限制的關(guān)鍵。

4) 模糊控制

包括經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制理論在內(nèi)的傳統(tǒng)控制理論, 在面對(duì)具有參數(shù)結(jié)構(gòu)時(shí)變、強(qiáng)非線性和強(qiáng)耦合性等特點(diǎn)的超高速水下航行器系統(tǒng)時(shí), 往往很難設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)有效的控制, 而模糊控制的對(duì)象往往具有以下三方面特點(diǎn)[42]: 對(duì)象模型不確定, 模型知之甚少或者參數(shù)和結(jié)構(gòu)在很大范圍內(nèi)變化; 具有非線性特性; 對(duì)象具有復(fù)雜的任務(wù)和要求, 因此模糊控制越來越多地被應(yīng)用于超高速水下航行器的控制研究中。

模糊控制是一種智能控制, 甚至不需要控制對(duì)象的模型, 可以充分運(yùn)用相關(guān)專家的經(jīng)驗(yàn), 并且理論上可以以任意精度逼近任何非線性函數(shù), 模糊控制所具有的強(qiáng)魯棒性和可獨(dú)立于被控對(duì)象模型的特點(diǎn)使其非常適用于超高速水下航行器的控制。同時(shí)模糊控制還可以與滑模變結(jié)構(gòu)控制進(jìn)行組合, 從而有效地抑制其固有的抖振現(xiàn)象[1]。然而由于模糊控制發(fā)展較晚, 很多理論并不是十分成熟, 并且模糊控制具有分析定量系統(tǒng)能力欠佳, 模糊規(guī)則和量化只能通過反復(fù)試湊給出, 其穩(wěn)定性理論證明困難等缺陷, 因此要將模糊控制廣泛地應(yīng)用于工程實(shí)踐中仍有較長(zhǎng)的路要走。

從上述內(nèi)容可以看出, 由于當(dāng)前條件下對(duì)于非線性滑行力和系統(tǒng)不確定性的研究仍不夠充分, 缺乏已知的試驗(yàn)數(shù)據(jù)和實(shí)際的工程經(jīng)驗(yàn), 目前沒有哪一類控制方法在試驗(yàn)中被證明是實(shí)際有效的, 整個(gè)超高速水下航行器控制系統(tǒng)的研究還處于理論方法的嘗試階段, 因此控制方法較為分散, 經(jīng)典控制、現(xiàn)代控制、非線性控制和智能控制均被用于這種航行器的控制方法研究之中。部分熱點(diǎn)控制方法的優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比如表1所示。

表1 熱點(diǎn)控制方法優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比

4 總結(jié)與展望

縱觀當(dāng)前超高速水下航行器控制領(lǐng)域的研究工作, 存在“兩集中, 一分散”的特征?！皟杉小币皇侵覆捎玫臄?shù)學(xué)模型比較集中, 普遍采用Dzielski模型開展研究, 二是針對(duì)的對(duì)象關(guān)鍵特性比較集中, 主要是對(duì)非線性滑行力的抑制與系統(tǒng)不確定性的應(yīng)對(duì); “一分散”是指學(xué)界采用的控制方法比較分散, 多數(shù)主流的控制方法都應(yīng)用到這種航行器的控制研究中。

從以上總結(jié)的研究特征可以推論, 對(duì)被控對(duì)象描述范圍的拓展將是超高速水下航行器控制領(lǐng)域未來發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力。這種拓展可能包括由集中研究超空泡充分包裹航行器的高速巡航段控制問題, 向研究部分空泡包裹的過渡段控制問題拓展; 也可能包括從集中研究定深直航穩(wěn)定控制問題, 向研究高速回旋機(jī)動(dòng)穩(wěn)定控制問題拓展。

隨著智能控制學(xué)科的崛起, 已有學(xué)者成功地將模糊控制和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法應(yīng)用到超高速水下航行器縱向運(yùn)動(dòng)控制中, 并取得了良好的控制效果, 因此智能控制將是未來超高速水下航行器控制策略發(fā)展的一個(gè)重要研究方向。

[1] 劉富明. 超空泡航行器縱向運(yùn)動(dòng)控制[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué), 2015.

[2] 李凝, 楊飚. 德國(guó)輕型超空泡魚雷研發(fā)現(xiàn)狀及展望[J]. 魚雷技術(shù), 2008, 16(2): 1-4.Li Ning, Yang Biao. R&D Status Quo and Perspective of Light weight Supercavitating Torpedo in Germany[J]. Torpedo Technology, 2008, 16(2): 1-4.

[3] 王改娣. 超空泡魚雷技術(shù)特點(diǎn)分析[J]. 魚雷技術(shù), 2007, 15(5): 1-4.Wang Gai-di. Analysis of Technical Features of Supercavitating Torpedoes[J]. Torpedo Technology, 2007, 15(5): 1-4.

[4] 趙新華, 孫堯, 安偉光, 等. 超空泡航行器控制問題研究進(jìn)展[J]. 力學(xué)進(jìn)展, 2009, 39(5): 537-545.Zhao Xin-hua, Sun Yao, An Wei-guang, et al. Advances in Supercavitating Vehicle Control Technology[J]. Advances in Mechanics, 2009, 39(5): 537-545.

[5] Rand R, Pratap R, Ramani D. Impact Dynamics of a Supercavitating Underwater Projectile[R]. ASME Design Engineering Technical Conferences. Sacramento, California: ASME, 1997

[6] 吳振. 基于水洞試驗(yàn)的通氣超空泡航行器的控制研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué), 2016.

[7] Savchenko Y N. Control of Supercavitation Flow and Stability of Supercavitation Motion of Bodies[R]. RTO-EN010 AVT Lecture Series on Supercavitating Flows. Brussels. Belgium, 2001: 313-329.

[8] Escobar D, Vollmer D, Arndt R. A Dynamic Test Bed for Supercavitating Vehicle Control[J]. Journal of Physics: Conference Series, 2015, 656(1): 012144.

[9] Escobar D, Balas G, Anrdt R. Modeling, Control, and Experimental Validation of a High-Speed Supercavitating Vehicle[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2015, 40(2): 362-373.

[10] Escobar D, Anrdt R. Robust Control of a Small-Scale Supercavitating Vehicle: from Modeling to Testing[J]. Ocean Engineering, 2018, 160: 412-424.

[11] Mardani A, Danesh M, Karimi B. Fuzzy/Neuro-Fuzzy Depth and Pitch Regulating Control of a Supercavitating Vehicle[C]//The 19thIranian Conference on Electrical Engineering. Tehran, Iran: ICEE, 2011.

[12] Seonhong K, Nakwan K. Neural Network Based Adaptive Control for a Supercavitating Vehicle in Transition Phase[J]. Journal of Marine Science and Technology, 2015, 20(3): 454-466.

[13] Yahyazadeh M, Ranjbar A. High Performance Tracking of High-Speed Supercavitating Vehicles with Uncertain Parameters Using Novel Parameter-Optimal Iterative Lear- ning Control[J]. Robotica, 2015, 33(8): 1653-1670.

[14] Mirzaei M, Eghtesad M, Alishahi M M. A New Robust Fuzzy Method for Unmanned Flying Vehicle Control[J]. Journal of Central South University, 2015, 22(6): 2166- 2182.

[15] 許德智, 姜斌, 錢默抒. 基于內(nèi)外環(huán)設(shè)計(jì)的超空泡航行器容錯(cuò)控制[J]. 濟(jì)南大學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 28(1): 60-64.Xu De-zhi, Jiang Bin, Qian Mo-shu. Fault Tolerance Control of Supercavitating Vehicles Using Inner and Outer Loop Design[J]. Journal of University of Jinan, 2014, 28(1): 60-64.

[16] 余晨菲, 林鵬, 周軍. 基于推力矢量/水舵復(fù)合的超空泡導(dǎo)彈變結(jié)構(gòu)控制研究[J]. 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2014, 32(5): 805-810.Yu Chen-fei, Lin Peng, Zhou Jun. Variable Structure Research on Supercavitating Vehicle Based on Thrust Vector/Rudder Combination[J]. Journal of Northwestern Po- lytechnical University, 2014, 32(5): 805-810.

[18] 韓云濤, 強(qiáng)寶琛, 孫堯, 等. 基于圓判據(jù)的超空泡航行器非線性控制研究[J]. 工程力學(xué), 2015, 32(8): 236-242.Han Yun-tao, Qiang Bao-chen, Sun Yao, et al. Non-linear Control Research on Supercavitating Vehicles Based on Circle Criterion[J]. Engineering Mechanics, 2015, 32(8): 236-242.

[20] 陳超倩, 曹偉, 王聰, 等. 超空泡航行器最優(yōu)控制建模與仿真[J]. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào), 2016, 36(10): 1031-1036.Chen Chao-qian, Cao Wei, Wang Cong, et al. Modeling and Simulating of Supercavitating Vehicles Based on Optimal Control[J]. Transactions of Beijing Institute of Technology, 2016, 36(10): 1031-1036.

[21] 陳超倩, 曹偉, 王聰, 等. 超空泡航行器加速段控制設(shè)計(jì)[J]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2016, 48(8): 147-151.Chen Chao-qian, Cao Wei, Wang Cong, et al. Acceleration Stage Control Design for Supercavitating Vehicle[J]. Journal of HarbinInstitute of Technology, 2016, 48(8): 147-151.

[22] 李洋, 劉明雍, 張小件, 等. 非全包裹超空泡航行器建模與反演變結(jié)構(gòu)控制[J]. 西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2016, 34(2): 215-221.Li Yang, Liu Ming-yong, Zhang Xiao-jian, et al. Modeling and Back Stepping Variable Structure Control for a Incomplete Encapsulated Supercavitating Vehicle[J]. Journal of Northwestern Polytechnical University, 2016, 34(2): 215-221.

[23] 李洋, 劉明雍, 楊盼盼, 等. 非全包裹超空泡航行器建模與姿軌控制[J]. 控制理論與應(yīng)用, 2017, 34(7): 885- 894.Li Yang, Liu Ming-yong, Yang Pan-pan, et al. Modeling and Attitude-Orbit Control for Incomplete-Encapsulated Supercavitating Vehicles[J]. Control Theory & Applications, 2017, 34(7): 885-894.

[24] 李洋, 劉明雍, 張小件. 基于自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超空泡航行體反演控制[J/OL]. 自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2018, 44(X): 1-10. [2018-04-18]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.21 09.TP.20180418.1444.004.html. Li Yang, Liu Ming-yong, Zhang Xiao-jian. Adaptive RBF Network Based on Backstepping Control for Supercavitating Vehicles[J/OL]. Acta Automatica Sinica, 2018, 44(X): 1-10. [2018-04-18]. http://kns.cnki.net/kcms/detail /11.21 09.TP.20180418.1444.004.html.

[25] 何朕, 龐愛平. 超空泡航行器的反饋控制設(shè)計(jì)[J]. 電機(jī)與控制學(xué)報(bào), 2017, 21(8): 101-108.He Zhen, Pang Ai-ping. Feedback Control Design for Supercavitating Vehicles[J]. Electric Machines and Control, 2017, 21(8): 101-108.

[26] 龐愛平, 何朕. 超空泡航行器的擾動(dòng)觀測(cè)器補(bǔ)償設(shè)計(jì)[J]. 電機(jī)與控制學(xué)報(bào), 2018, 22(1): 107-113.Pang Ai-ping, He Zhen. Disturbance Observer and Compensation Design for Supercavitating Vehicles[J]. Electric Machines and Control, 2018, 22(1): 107-113.

[27] 高浩楠. 水下高速航行器制導(dǎo)與控制一體化研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué), 2017.

[28] 王志學(xué). 水下高速航行器縱向控制研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué), 2013.

[29] 趙丹. 超空泡航行器雙通道控制研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué), 2013.

[30] 韓云濤, 程章龍, 李盼盼, 等. 超空泡航行器LPV魯棒變?cè)鲆婵刂芠J]. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2017, 45(7): 127-132.Han Yun-tao, Cheng Zhang-long, Li Pan-pan, et al. Robust Variable Gain Control for Supercavitating Vehicle Based on LPV[J]. Journal of Huazhong University of Science and Technology(Nature Science Edition), 2017, 45(7): 127-132.

[31] 范輝. 超空泡航行器動(dòng)力學(xué)建模與仿真研究[D]. 西安: 西北工業(yè)大學(xué), 2009.

[32] Dzielski J, Kurdila A. A Benchmark Control Problem for Supercavitating Vehicles and Aninitial Investigation of Solutions[J]. Journal of Vibration and Control, 2003, 9(7): 791-804.

[33] Nguyen V, Balachandran B. Supercavitating Vehicles With Noncylindrical, Nonsymmetriccavities: Dynamics and Instabilities[J]. Journal of Computational & Nonlinear Dynamics, 2011, 8(2): 219-242.

[34] Lv R, Yu K, Wei Y. Adaptive Robust Controller for Supercavitating High-Speed Bodies[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2011, 18(4): 77-81.

[35] Qiang B, Han Y, Sun Y. Absolute Stability Control of Supercavitating Vehicles Based on Backstepping[C//Pro- ceeding of 2014 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. Tianjin, China: IEEE, 2014: 1918-1923.

[36] Hassouneh M A, Nguyen V, Balachandran B, et al. Stability Analysis and Control of Supercavitating Vehicles with Advection Delay[J]. Journal of Computational and Non- linear Dynamics, 2013, 8(2): 021003-1-021003-10.

[37] Sanabria D S, Balas G. Planing Avoidance Control for Supercavitating Vehicles[C]//2014 American Control Conference(ACC). Portland, Oregon, USA: ACC, 2014.

[38] 魏英杰, 王京華, 曹偉. 水下超空泡航行器非線性動(dòng)力學(xué)與控制[J]. 振動(dòng)與沖擊, 2009, 28(6): 179-182.Wei Ying-jie, Wang Jing-hua, Cao Wei. Nonlinear Dynamics and Control of Underwater Supercavitating Vehicle[J]. Journal of Vibration and Shock, 2009, 28(6): 179-182.

[39] 王京華, 張嘉鐘, 魏英杰, 等. 超空泡高速航行器動(dòng)力學(xué)建模與控制設(shè)計(jì)[J]. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào), 2010, 42(9): 1351-1355.Wang Jing-hua, Zhang Jia-zhong, Wei Ying-jie, et al. Dynamics Modeling and Control Design for a High-speed Supercavitating Vehicle[J]. Journal of Harbin Institute of Technology, 2010, 42(9): 1351-1355.

[40] 王雨. 水下高速航行器航向控制技術(shù)研究[D]. 哈爾濱: 哈爾濱工程大學(xué), 2012.

[41] 田宏奇. 滑?？刂评碚摷捌鋺?yīng)用[M]. 武漢: 武漢出版社, 1995.

[42] 曾光奇, 胡均安. 模糊控制理論與工程應(yīng)用[M]. 武昌: 華中科技大學(xué)出版社, 2006.

Review of Research Hotspots of Superspeed Undersea Vehicle Control Methods

LIU Wei1, FAN Hui1, Lü Jian-guo1, YANG He-ran1,2

(1 The 705 Research Institute, China Shipbuilding Industry Corporation, Xi’an 710077, China; 2 School of Marine Science and Technology, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)

With the help of supercavitation drag-reduction technology, the speed of the superspeed undersea vehicle could reach over 200 kn, and this is difficult for conventional fully wet vehicles. In recent years, the researches on this kind of vehicles have shown a leading trend from mechanism to application. Under this trend, control method of superspeed undersea vehicle has become a hotspot in this field. In this paper, the concept of the superspeed undersea vehicle is given, and the latest progress at home and abroad is reviewed. Then several hot research issues are put forward and analyzed, including the discussion about the widely quoted Dzielski model, and the dynamic characteristics such as nonlinear sliding force and system uncertainty, as well as the comparison among the popular control methods, such as linear control, feedback linearization, variable structure control, and fuzzy control. Finally, the latest researches are summarized, and future development directions are prospected. It is pointed out that expansion of the description range of controlled object will be the main driving force on future development of superspeed undersea vehicle control, and intelligent control will also become one of its important research directions.

superspeed undersea vehicle; control method; research hotspot; mathematic model

TJ630.33; U674.941

R

2096-3920(2019)04-0369-10

10.11993/j.issn.2096-3920.2019.04.002

劉偉, 范輝, 呂建國(guó), 等. 超高速水下航行器控制方法研究熱點(diǎn)綜述[J]. 水下無人系統(tǒng)學(xué)報(bào), 2019, 27(4): 369-378

2019-03-01;

2019-04-02.

劉 偉(1994-), 男, 在讀碩士, 主要研究方向?yàn)樗潞叫衅骺刂婆c導(dǎo)航.

(責(zé)任編輯: 陳 曦)