[发明专利]一种驾驶员最优控制模型加权系数计算方法

摘要

本发明公开了一种驾驶员最优控制模型加权系数计算方法，属于飞行器设计技术领域。所述方法实现步骤包括构建增广被控对象、构建飞行员最优控制模型指标函数、计算飞行员最优控制增益、求解观测噪声方差和操纵噪声方差、计算指标函数J、寻优计算直至找到令J取得最小值的加权系数。本发明提供了OCM模型加权系数选取的科学方法和规范化流程，可避免人为选择加权系数对模型指标函数带来干扰。依据本发明提供的加权系数计算方法，可以开展更为准确的飞行品质预测。

主权项

1.一种驾驶员最优控制模型加权系数计算方法，其特征在于：具体包括如下步骤，第一步，构建增广被控对象；第二步，根据飞行任务，构建飞行员最优控制模型指标函数，给定初始加权系数值；第三步，计算飞行员最优控制增益；第四步，求解观测噪声方差和操纵噪声方差，计算Kalman滤波增益；第五步，计算指标函数J，其中，J_e＝Y_cov(1,1)，J_u＝Y_cov(2,2)，row_u＝row_X‑row_x‑row_x_d，row_X是状态向量X的行数，row_x是向量x的行数，row_x_d是向量x_d的行数；第六步：以指标函数J为目标函数，以加权系数为自变量，进行寻优计算，直至找到令J取得最小值的加权系数，求解结束；所述的增广被控对象的形式如下：其中，x_s是带有延迟的增广状态向量，为x_s的一阶导数，A_s、B_s、C_s、D_s、E_s是增广系数矩阵，u_p是飞行员操纵量，y是输出状态量，w是外界扰动向量；其中C_s＝[C DC_d]，D_s＝D，x为飞机小扰动方程状态向量；x_d是带有延迟的增广状态向量，A_d、B_d、C_d分别为时间延迟系数矩阵；A、B、C、D、E是飞机小扰动方程系数矩阵；飞行员实际感知向量y_obs为：y_obs＝C_sx_s+D_su_p+v_y   (2)其中v_y是观测噪声，观测噪声强度V_y为ρ_y是观测噪声信噪比，为观测噪声方差；第二步中采用二次指标函数构建驾驶员最优控制模型指标函数J_p如下：其中，Q_y是观察向量加权系数，r_u是操纵向量加权系数，f是操纵速率加权系数，是u_p的一阶导数，f的选择依赖于给定的神经动力延迟常数T_n，E_∞是指标函数稳态期望值；第三步中所述的飞行员最优控制增益为：其中，是飞行员最优操纵量，G_p是调节器增益向量，是状态向量X的估计值，K是由下列Riccati方程确定的唯一解：0＝(A_o)^TK+KA_o+Q_o‑KB_of^‑1(B_o)^TK   (5)其中，将X＝[x_s u_p]^T＝[x x_d u_p]^T代入(4)式，则，其中G_n是增益向量，为x_s的估计值，G_n1是的增益向量；令，则，I_p即为飞行员最优控制增益，因此，(7)式写为，令引入操纵噪声v_u，则，其中v_u是操纵噪声；第四步具体为：联立(1)和(11)式得到：其中，为状态向量X的一阶导数，w为外界扰动向量，v_u为操纵噪声，v_y为观测噪声，C₁＝[C DC_d D]；状态向量X的估计值由Kalman滤波得到，其中滤波增益矩阵F为：F＝Σ₁(C₁)^T(V_y)^‑1   (13)其中，V_y为观测噪声强度，估计误差矩阵Σ₁是由下列Riccati方程确定的唯一解：0＝A₁Σ₁+Σ₁(A₁)^T+W₁‑Σ₁(C₁)^T(V_y)^‑1(C₁)Σ₁   (14)其中W₁＝diag(W,V_u)，W为外界扰动强度，V_u为操纵噪声强度；带有状态估计的人机闭环状态方程为，其中I₁＝[I_p,0]，C_δ＝[0C_d 1]，F为Kalman滤波增益矩阵，δ为飞机舵面偏转量；协方差矩阵X_cov是下列Lyapunov方程的解：其中，Q_lyp＝diag(W,V_y,V_u)，V_y是观测噪声强度，V_u操纵噪声强度；则，输出协方差矩阵：其中，由此得到观测噪声方差和操纵噪声方差分别为：