發(fā)布時(shí)間：2018-07-30 08:30

【摘要】：近年來(lái),近空間飛行器相關(guān)技術(shù)受到了各主要大國(guó)的密切關(guān)注。近空間飛行器作為一種新型飛行器,飛行速度快、飛行高度高,現(xiàn)有的防空武器難以對(duì)該類型飛行器構(gòu)成威脅,且可重復(fù)使用,投入成本低于發(fā)射的衛(wèi)星。因而,近空間飛行器在高空偵察、快速打擊等領(lǐng)域具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。近空間飛行器常采用多操縱面新型氣動(dòng)布局方式以提高飛行器的可靠性、安全性和可控性等性能。因此如何將虛擬控制指令轉(zhuǎn)化為操縱面的控制指令是近空間飛行器飛行控制系統(tǒng)迫切需要解決的問(wèn)題。本文針對(duì)近空間飛行器飛行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中遇到的控制指令分配問(wèn)題,研究了考慮操縱面物理約束的控制分配方法,主要包括以下幾項(xiàng)研究?jī)?nèi)容:首先,在分析操縱面控制效果和不同操縱面的控制力矩在物理約束范圍內(nèi)所能產(chǎn)生的控制效果的基礎(chǔ)上,建立了引入控制分配的近空間飛行器數(shù)學(xué)模型�？紤]飛行器操縱面動(dòng)態(tài),分析了兩種典型的驅(qū)動(dòng)器模型對(duì)控制指令的動(dòng)態(tài)響應(yīng)。其次,針對(duì)操縱面受限問(wèn)題,采用基于魚(yú)群算法的混合優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)了近空間飛行器的控制分配。通過(guò)引入遺傳算法,解決了魚(yú)群算法在后期會(huì)陷入局部收斂于最優(yōu)解的問(wèn)題。仿真結(jié)果表明基于遺傳算法的混合魚(yú)群優(yōu)化方法能有效地實(shí)現(xiàn)控制分配。隨后,針對(duì)近空間飛行器飛行過(guò)程中會(huì)受到外部干擾,以及控制效率矩陣不確定所導(dǎo)致控制分配誤差的情況,設(shè)計(jì)了能在有限時(shí)間收斂的基于滑模干擾觀測(cè)器的終端滑�？刂破�。并將該方法與魯棒最小二乘控制分配方法結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了近空間飛行器在操縱面控制效能為區(qū)間不確定情況下的有限時(shí)間控制分配。仿真結(jié)果充分驗(yàn)證了該控制分配方案的有效性。接著,考慮操縱面控制效能為非線性的情況,將非線性控制分配問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解分段截點(diǎn)組合和優(yōu)化對(duì)應(yīng)的分段截點(diǎn)系數(shù)的兩個(gè)優(yōu)化問(wèn)題。對(duì)控制效率矩陣在當(dāng)前時(shí)刻物理約束范圍進(jìn)行分段,先利用遺傳算法獲取最優(yōu)分段區(qū)間,再利用鴿群?jiǎn)l(fā)算法優(yōu)化截點(diǎn)系數(shù)。仿真結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的分步混合優(yōu)化算法能在操縱面控制效能為非線性的情況下取得令人滿意的控制分配結(jié)果。最后,考慮飛行器操縱面驅(qū)動(dòng)器動(dòng)態(tài)響應(yīng),研究了將徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與差分進(jìn)化算法結(jié)合的動(dòng)態(tài)控制分配方法。該方法在充分考慮執(zhí)行器動(dòng)態(tài)的情況下,利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的離線和在線逼近非線性函數(shù)的能力預(yù)測(cè)差分算法迭代過(guò)程中個(gè)體能產(chǎn)生的控制效果,使得差分算法可得到各個(gè)操縱面的最優(yōu)偏轉(zhuǎn)指令。仿真結(jié)果顯示該方法有效提升了控制分配效果。
[Abstract]:In recent years, the near-space vehicle related technology has been paid close attention by the major countries. As a new type of aircraft, the near space vehicle (NV) has high flying speed and high altitude. It is difficult for the existing air defense weapons to pose a threat to this type of aircraft, and can be reused, and the input cost is lower than that of the launched satellite. Therefore, near-space vehicles have unique advantages in high-altitude reconnaissance, fast attack and other fields. In order to improve the reliability, safety and controllability of near space vehicles, a new type of aerodynamic layout with multiple control surfaces is often adopted. Therefore, how to transform the virtual control instruction into the control instruction of the control surface is an urgent problem to be solved in the flight control system of the near space vehicle. In this paper, a control assignment method considering the physical constraints of the control surface is studied in view of the control instruction assignment problem encountered in the design of the flight control system of the near space vehicle. The main research contents are as follows: first of all, Based on the analysis of the control effect of the control surface and the control effect produced by the control torque of different control surfaces within the range of physical constraints, the mathematical model of the near-space vehicle with control assignment is established. In this paper, the dynamic response of two typical actuator models to the control instructions is analyzed considering the control surface dynamics of the aircraft. Secondly, a hybrid optimization algorithm based on fish swarm algorithm is used to realize the control allocation of near-space vehicle. Genetic algorithm is introduced to solve the problem that fish swarm algorithm will fall into local convergence to the optimal solution in the later stage. Simulation results show that the hybrid fish optimization method based on genetic algorithm can effectively achieve control allocation. Then, the control assignment error caused by the uncertainty of the control efficiency matrix and the external disturbance during the flight of the near-space vehicle will be considered in view of the situation that the control allocation error is caused by the uncertainty of the control efficiency matrix. A terminal sliding mode controller based on sliding mode disturbance observer is designed, which can converge in finite time. This method is combined with the robust least square control allocation method to realize the finite time control allocation of the near space vehicle under the condition that the control efficiency of the near space vehicle is interval uncertainty. The simulation results fully verify the effectiveness of the control allocation scheme. Then, when the control efficiency of the control surface is nonlinear, the nonlinear control assignment problem is transformed into two optimization problems for the combination of piecewise sections and the optimization of the corresponding piecewise truncation coefficients. In this paper, the control efficiency matrix is segmented in the physical constraint range at the present time. The optimal segmental interval is obtained by genetic algorithm, and then the truncation coefficient is optimized by pigeon swarm heuristic algorithm. The simulation results show that the proposed hybrid optimization algorithm can obtain satisfactory control allocation results when the control efficiency of the control surface is nonlinear. Finally, a dynamic control allocation method combining radial basis function neural network and differential evolution algorithm is studied. With the full consideration of actuator dynamics, this method uses the ability of off-line and on-line approximation of radial basis function neural networks to predict the control effect that can be produced by the individual in the iterative process of the difference algorithm. The difference algorithm can obtain the optimal deflection instruction of each control surface. Simulation results show that this method can effectively improve the control allocation effect.
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V249.12

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