針對彈性高超聲速飛行器的氣動伺服彈性問題,提出一種結(jié)合線性自抗擾和自適應(yīng)陷波器的綜合控制方案。針對強(qiáng)耦合和強(qiáng)不確定性問題,采用線性自抗擾控制對總擾動進(jìn)行快速估計和補(bǔ)償。為了在最小化對剛體控制性能影響的同時實(shí)現(xiàn)對頻率未知且時變的彈性模態(tài)的抑制,采用能夠在線估計彈性頻率的自適應(yīng)陷波器。根據(jù)氣動伺服彈性抑制問題的特點(diǎn)提煉出對自適應(yīng)陷波器的性能需求。針對這些需求設(shè)計了兩種基于遞推最大似然法的多頻率直接辨識方案——參數(shù)單獨(dú)自適應(yīng)和同時自適應(yīng)方案。為了提高辨識算法在各種隨機(jī)擾動下的魯棒性,在此基礎(chǔ)上提出一種在線有效性監(jiān)督機(jī)制,并通過大量的數(shù)字仿真對兩種方案進(jìn)行了性能對比。最后,在彈性高超聲速飛行器模型上進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提控制方案的有效性。 

【文章來源】：航空學(xué)報. 2020,41(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：15 頁

【部分圖文】：

圖２彈性ＡＨＶ的幾何外形Ｆｉｇ．２ＧｅｏｍｅｔｒｙｏｆｆｌｅｘｉｂｌｅＡＨＶ

誤差反饋的綜合控制輸入δｅ＝ｋｐθ（ｃ－θ）－ｋｄＱ－ｚ２ａδｅ（１０）式中：θｃ為俯仰角指令；ｋｐ和ｋｄ分別為比例和微分控制增益。令Ｑｐ和θｐ分別表示測量信號經(jīng)過ＡＮＦ的俯仰角速度和俯仰角輸出，即?ｗ＝－ωｏｚ２－ωｏａδｅδｅｚ２＝ｗ＋ωｏＱ烅烄烆ｐ（１１）δｅ＝ｋｐθ（ｃ－θｐ）－ｋｄＱｐ－ｚ２ａδｅ（１２）整個控制系統(tǒng)的框圖如圖３所示。圖３姿態(tài)閉環(huán)控制系統(tǒng)框圖Ｆｉｇ．３Ｄｉａｇｒａｍｏｆｔｈｅｃｌｏｓｅｄ－ｌｏｏｐａｔｔｉｔｕｄｅｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍ３ＡＮＦ設(shè)計頻率直接辨識可以通過ＩＡ和ＳＡ兩種框架實(shí)現(xiàn)，這兩種框架的參數(shù)更新方式如圖４所示。在ＩＡ框架下，ＡＮＦ可以視為多個二階ＡＮＦ的串聯(lián)，每個ＡＮＦ只辨識一個彈性頻率，且參數(shù)更新僅基于局部的輸入輸出數(shù)據(jù)。而在ＳＡ框架下，所有的頻率估計都基于測量信號和最終的濾波器輸出同時進(jìn)行更新。本文選用文獻(xiàn)中使用最為廣泛的零極點(diǎn)受限ＡＮＦ模型［２７］Ｈｚ－（）１＝∏Ｎｉ＝１Ｈｉｚ－（）１Ｈｉｚ－（）１＝Ａｉｚ－（）１Ａｉρｚ－（）１＝１＋ａｉｚ－１＋ｚ－２１＋ａｉρｚ－１＋ρ２ｚ－烅烄烆２（１３）式中：Ｎ為頻率個數(shù)；ａｉ＝－２ｃｏｓχｉ，χｉ＝ωｉｔｓ；ωｉ為陷波頻率；ｔｓ為采樣步長；ρ（０≤ρ

９，χ（０）＝０．５χ＊，Ｐ（０）＝１００００ρ（０）＝０．８，ρｓ＝０．９９５，ρｗ＝０．９９，λ（０）＝０．８，λｓ＝０．９９９，λｗ＝０．９９，χ（０）＝０．５χ＊，Ｐ（０）＝３０Ｉ３×３情形２χ（０）＝０．０１χ＊，λｓ＝０．９９７χ（０）＝０．０１χ＊，λｓ＝０．９９７情形３χ（０）＝０．０１χ＊，λｓ＝０．９９６χ（０）＝０．０１χ＊，λｓ＝０．９９６圖５情形１下的頻率估計Ｆｉｇ．５Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｆｏｒｃａｓｅ１減小這種振蕩，可以增大λｓ的值，然而收斂速度會相應(yīng)變慢。相比較，ＳＡ的穩(wěn)態(tài)值卻能夠精確地收斂到真值。為驗(yàn)證２種算法對設(shè)計參數(shù)以及信號幅值變化的魯棒性，令χ（０）＝０．４χ＊，Ａ１＝５。對于ＳＡ，以上任意一個改變都會使得一個頻率不能夠收斂至真值，而ＩＡ的收斂性在這些改變下仍可以得到保證，即使χ（０）＝０，ＩＡ的頻率最后都能夠收斂到真值附近。綜上所述，ＩＡ的魯棒性更強(qiáng)一些，然而在收斂速度和收斂精度上效果都稍差一些。對于ＳＡ框架，其主要的缺陷是魯棒性問題。在ＡＳＥ抑制問題中，ＡＮＦ的輸入信號包含測量噪聲且是復(fù)雜多變的。當(dāng)系統(tǒng)中的彈性振動能量較低，即振動信號信噪比較低時，辨識算法的收斂性很難得到保證。隨著ＡＨＶ飛行工況以及結(jié)構(gòu)動力學(xué)的變化，辨識算法需要對各階彈性模態(tài)的能量（振動幅值）變化具有較強(qiáng)的魯棒

【參考文獻(xiàn)】：
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