發(fā)布時間：2018-07-30 08:30

【摘要】：近年來,近空間飛行器相關技術受到了各主要大國的密切關注。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該類型飛行器構成威脅,且可重復使用,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、快速打擊等領域具有獨特的優(yōu)勢。近空間飛行器常采用多操縱面新型氣動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)迫切需要解決的問題。本文針對近空間飛行器飛行控制系統(tǒng)設計過程中遇到的控制指令分配問題,研究了考慮操縱面物理約束的控制分配方法,主要包括以下幾項研究內容: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所能產生的控制效果的基礎上,建立了引入控制分配的近空間飛行器數(shù)學模型�？紤]飛行器操縱面動態(tài),分析了兩種典型的驅動器模型對控制指令的動態(tài)響應。其次,針對操縱面受限問題,采用基于魚群算法的混合優(yōu)化算法實現(xiàn)了近空間飛行器的控制分配。通過引入遺傳算法,解決了魚群算法在后期會陷入局部收斂于最優(yōu)解的問題。仿真結果表明基于遺傳算法的混合魚群優(yōu)化方法能有效地實現(xiàn)控制分配。隨后,針對近空間飛行器飛行過程中會受到外部干擾,以及控制效率矩陣不確定所導致控制分配誤差的情況,設計了能在有限時間收斂的基于滑模干擾觀測器的終端滑模控制器。并將該方法與魯棒最小二乘控制分配方法結合,實現(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間控制分配。仿真結果充分驗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題轉化為求解分段截點組合和優(yōu)化對應的分段截點系數(shù)的兩個優(yōu)化問題。對控制效率矩陣在當前時刻物理約束范圍進行分段,先利用遺傳算法獲取最優(yōu)分段區(qū)間,再利用鴿群啟發(fā)算法優(yōu)化截點系數(shù)。仿真結果表明所設計的分步混合優(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果。最后,考慮飛行器操縱面驅動器動態(tài)響應,研究了將徑向基神經網(wǎng)絡與差分進化算法結合的動態(tài)控制分配方法。該方法在充分考慮執(zhí)行器動態(tài)的情況下,利用徑向基神經網(wǎng)絡的離線和在線逼近非線性函數(shù)的能力預測差分算法迭代過程中個體能產生的控制效果,使得差分算法可得到各個操縱面的最優(yōu)偏轉指令。仿真結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】：2015
【分類號】：V249.12

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