【摘要】：可重復使用運載器(Reusable Launch Vehicle,RLV)具有強非線性、強耦合的運動學和動力學特性,設(shè)計有效的非線性優(yōu)化控制器可以有效完成飛行任務(wù)、減小控制能量消耗。然而,研究RLV的非線性優(yōu)化控制器面臨許多難點。由于航程經(jīng)歷的高度變化范圍巨大,大氣環(huán)境差異顯著,導致RLV的高、低空氣動特性差異巨大,其運動學和動力學特征以及模型參數(shù)在任務(wù)過程中產(chǎn)生明顯變化。與亞聲速、超聲速飛行器相比,RLV有一些飛行特性無法通過風洞實驗完全掌握,因此其氣動參數(shù)存在強不確定性。在飛行任務(wù)過程中,無法完全預知的大氣環(huán)境中,RLV可能遭受外部強干擾,控制器需要在強干擾條件下保證RLV完成既定任務(wù)。因此,設(shè)計出的優(yōu)化控制器必須具有強魯棒性。本文圍繞RLV再入段的航跡優(yōu)化和跟蹤航跡問題,給出了RLV的數(shù)學模型,并研究了RLV在具有系統(tǒng)建模不確定、外部干擾綜合影響下的航跡跟蹤控制方法。論文主要研究內(nèi)容如下:首先,研究了RLV用于軌跡優(yōu)化的六狀態(tài)制導模型以及用于航跡跟蹤控制的六自由度十二狀態(tài)運動學和動力學模型和大氣模型。然后,提出基于差分進化算法和偽譜法的RLV再入段航跡協(xié)同優(yōu)化方法�；跇O小值原理,偽譜法可以獲得局部優(yōu)化性能指標,差分進化算法隨機搜索偽譜法的初始探測值,選取合適的適應度函數(shù),通過變異、交叉、選擇,獲得全局優(yōu)化性能指標并減小航跡末端誤差。仿真結(jié)果驗證了該協(xié)同優(yōu)化方案的有效性。其次,基于RLV十二狀態(tài)標稱運動學和動力學模型,選擇起點和終點作為約束,最小控制能量為優(yōu)化性能指標,應用偽譜法規(guī)劃出優(yōu)化控制輸入和對應狀態(tài)量變化。當系統(tǒng)存在系統(tǒng)建模不確定和外部復合干擾時,采用高階滑模干擾觀測器、超螺旋有限時間滑模控制律和滑模面誤差項反饋控制律,使得系統(tǒng)實際航跡和姿態(tài)角動態(tài)分別收斂于標稱優(yōu)化航跡和姿態(tài)角動態(tài)。應用Lyapunov方法證明了系統(tǒng)的收斂性。仿真結(jié)果表明,該方案能夠保證航跡和姿態(tài)角的收斂性,并具有良好魯棒性。接著,基于標稱姿態(tài)角動態(tài)和實際存在氣動參數(shù)不確定的姿態(tài)角動態(tài)模型,建立了姿態(tài)角誤差動態(tài)系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了H_∞控制器,應用穩(wěn)定流形方法,獲得Hamiltonian-Jacobi不等式(Hamiltonian-Jacobi Inequality,HJI)方程的近似解析解,進而獲得誤差系統(tǒng)的控制律,將誤差量調(diào)節(jié)至零。應用該方法設(shè)計了姿態(tài)角速率參考信號,應用高階滑模觀測器和超螺旋有限時間滑模控制律對該參考信號進行跟蹤,并證明了系統(tǒng)積分輸入到狀態(tài)的穩(wěn)定性(Interal-Input-to-State-Stability,IISS)。仿真結(jié)果表明,該方案能夠保證姿態(tài)角的收斂性,具有良好的魯棒性。最后,基于RLV標稱優(yōu)化軌跡,將其六狀態(tài)運動學方程沿標稱航跡線性化,構(gòu)建線性時變誤差動態(tài)系統(tǒng)。針對該誤差系統(tǒng),應用離線模型預測方法設(shè)計控制律,將跟蹤誤差以指數(shù)速率調(diào)節(jié)至零,可以有效對抗氣動參數(shù)不確定和速度環(huán)的外界復合干擾。仿真結(jié)果表明,該方案能夠保證航跡誤差的收斂性,具有良好的魯棒性。
【圖文】：

南京航空航天大學碩士學位論文矩增量系數(shù)。2.3 RLV 運動學與動力學控制模型本節(jié)將上一節(jié)所建立的 RLV 模型進行適當?shù)暮喕幚�，整理成為適用于控制系統(tǒng)設(shè)計的數(shù)學模型。RLV 控制系統(tǒng)存在強非線性，各個運動學方程之間存在耦合，各變量之間的關(guān)系可由圖 2.2 的結(jié)構(gòu)圖表示�？刂屏� 的變化直接導致姿態(tài)角速率 的變化，繼而影響姿態(tài)角 ，，姿態(tài)角 和控制力T 直接影響速度環(huán)狀態(tài)量 ，最終使航跡 發(fā)生改變。

圖 3.1 DE 算法流程圖如下：越大計算量越大，求解效率降低；反之，NP 值小會。，局部搜索能力越好；F 越大算法越能夠跳出局大，個體與變異體之間交換基因越多，如果 CR 局尋優(yōu)。的全局尋優(yōu)能力是以降低求解效率為代價的。
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：V448

【參考文獻】

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本文編號：2645182