[发明专利]基于加权递推滤波算法的高超声速飞行器鲁棒控制方法

说明书

本发明公开了一种基于加权递推滤波算法的高超声速飞行器鲁棒控制方法，为了精确估算风场对再入飞行器的影响并进行校正，将环境干扰分为稳定干扰与非稳定干扰；在改进容积卡尔曼滤波的基础上，引入了加权递推算法，优化非线性干扰观测器与控制器；通过加权递推方法，调整滤波过程中各个采样点的权重；根据仿真结果统计整合出最佳的权重系数与置信区间和测量误差之间的关系表，为飞行器再入控制系统的误差观测提供更好的权重系数方案。本发明提升了滤波实时性，通过非线性干扰观测器与鲁棒控制器实现降低跟踪误差的均方值，提高了飞行器再入指令跟踪能力。

技术领域

本发明属于飞行器制导与控制技术领域，具体涉及一种基于加权递推滤波算法的高超声速飞行器鲁棒控制方法。

背景技术

航天器再入过程中经过制导系统优化指令后，会将制导指令传输给控制系统。控制系统在设计过程中，主要涉及到传感器、比较器、执行机构、被控对象、测量反馈等几部分组成。由控制系统将得到的姿态角指令传输到姿态控制器。姿态控制器将收到的控制指令与飞行器实际姿态通过比较器进行对比分析，在控制器计算得到姿态角速率控制指令。姿态角速率控制器再与飞行器状态对比分析，得到控制力矩指令。将控制力矩分配给舵面或者RCS执行机构，来实现对机体姿态的控制。而传感器会将执行之后飞机的状态再次传输给控制器，以此来进行反馈控制。

目前大多控制方法的设计只是简单加入一定的干扰，未考虑到大气风场对控制系统的干扰情况。风场变化会对飞行器的执行机构产生一定的干扰，影响飞行器姿态角速率的变化，从而影响姿态角的变化，使其与预期的控制值产生一定的偏差。所以针对风场干扰问题，除了要解决制导律的设计，还需要考虑如何改进控制方法，使其能够更好地适应风场变化，提升整体性能。

发明内容：

发明目的：为提升控制系统的鲁棒性以及姿态角控制跟踪性能，本发明提供一种基于加权递推滤波算法的高超声速飞行器鲁棒控制方法。

技术方案：本发明提供一种基于加权递推滤波算法的高超声速飞行器鲁棒控制方法，包括如下步骤：

(1)基于高超声速飞行器获取再入目标任务；

(2)通过飞行器自身的制导算法，得到符合目标任务的制导指令；

(3)姿态角控制器接收到制导指令之后，通过内部控制器进行计算，结合当前飞行器的姿态角的实时状态量以及干扰观测器和滤波器得到的干扰，对比分析得出满足姿态角控制指令的最新的姿态角速率控制信号；

(4)姿态角速率控制器得到由姿态角控制器给出的姿态角速率控制信号后，通过内部控制器进行计算，结合当前飞行器的姿态角速率的实时状态量以及干扰观测器得到的干扰；对比分析得出满足姿态角速率控制指令的最新的控制力矩；

(5)在舵面执行器收到控制力矩信号后，根据信号分配至飞行器舵面执行器，飞行器舵面调整控制飞行器姿态；

(6)风场干扰后，高超声速飞行器的实时姿态角以及实时姿态角速率会发生变化，反馈系统将受风场扰动的姿态角以及姿态角速率信号传递给干扰观测器，干扰观测器通过将理想控制量与实际状态量对比，得到扰动误差量，并传递给加权递推改进滤波器；

(7)基于加权递推改进滤波算法对风紊流产生的控制偏差进行估计，得到精确估计后的姿态角速率干扰以及姿态角干扰，将风场干扰传递给姿态角控制器与姿态角速率控制器，形成闭环。

进一步地，步骤(1)所述再入目标任务为飞行器再入初始条件、末端约束、过程约束。

进一步地，步骤(3)所述姿态角控制器计算方式为：

x_c＝[α_c,β_c,σ_c]^T、x_s＝[α,β,σ]^T