[发明专利]基于奇异摄动策略的弹性飞行器全局鲁棒智能控制方法在审
申请号: | 201910670979.6 | 申请日: | 2019-07-24 |
公开(公告)号: | CN110308657A | 公开(公告)日: | 2019-10-08 |
发明(设计)人: | 许斌;王霞 | 申请(专利权)人: | 西北工业大学 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04 |
代理公司: | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人: | 刘新琼 |
地址: | 710072 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于奇异摄动策略的弹性飞行器全局鲁棒智能控制方法,该方法基于奇异摄动理论分析飞行器弹性体动力学模型,对刚柔模态进行解耦,实现快慢时标分离。针对弹性快变子系统,设计滑模控制器;针对姿态慢变子系统,基于切换机制设计有效逼近域内的神经网络控制和有效逼近域外的鲁棒控制,实现闭环系统的全局稳定性;同时基于系统跟踪误差和预测误差对神经网络权重进行更新,提高神经网络的学习性能。 | ||
搜索关键词: | 飞行器 摄动 神经网络 智能控制 鲁棒 逼近 神经网络控制 系统跟踪误差 动力学模型 全局稳定性 闭环系统 机制设计 理论分析 鲁棒控制 设计滑模 学习性能 预测误差 控制器 解耦 权重 柔模 时标 全局 更新 | ||
【主权项】:
1.一种基于奇异摄动策略的弹性飞行器全局鲁棒智能控制方法,其特征在于步骤如下:步骤1:考虑弹性飞行器纵向通道动力学模型:![]()
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所述的运动学模型由七个状态量
和两个控制输入U=[δe,Φ]T组成;其中,V表示速度,h表示高度,γ表示航迹角,α表示攻角,q表示俯仰角速度,η和
表示弹性模态,δe表示舵偏角,Φ表示节流阀开度;m、Iyy和g分别表示质量、俯仰轴的转动惯量和重力引起的加速度;ζ、ω和N分别表示弹性模态的阻尼比、自然振动频率和广义力;力、力矩以及各系数的表达式为:T=A1+B1η,
D=A2+B2η,
L=A3+B3η,
Myy=A4+B4η,![]()
其中,
表示动压,
表示平均气动弦长,zT表示推力矩臂长,S表示气动参考面积,
和
均为气动参数,Nα、
N0为表征弹性体动力学的相关系数;步骤2:定义高度跟踪误差为eh=h‑hd,设计航迹角指令γd为:
式中,hd表示高度参考指令,
表示高度参考指令的一阶微分,kh>0和ki>0为设计参数;根据时标分离,将速度看作慢动态,设计航迹角指令的一阶微分为:
式中,
表示高度参考指令的二阶微分;步骤3:取x1=γ,x2=θ,x3=q,其中θ=α+γ表示俯仰角,姿态子系统(3)‑(6)写为以下形式:
式中,
定义
ρσ=η,ρB2=β1;姿态子系统(9)写为以下形式:
设置ρ=0,姿态子系统(10)写为以下慢变子系统形式:![]()
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式中,‘s’表示慢变子系统,δes表示慢变子系统的舵偏角;将式(14)代入式(10)中,慢变子系统(11)‑(14)写为以下形式:
慢变子系统(15)可进一步写为以下严格反馈形式:
式中,fi,i=1,3表示由式(15)得到的未知平滑非线性函数,满足
其中
是已知函数;gi,i=1,3表示由式(15)得到的已知非线性函数;步骤4:定义ψ1=σ‑σs,
式(6)写为以下形式:
式中,δef=δe‑δes表示快变子系统的舵偏角;将式(14)代入式(17)中,快变子系统(17)写为以下形式:
将式(18)进一步写为以下矩阵形式:
式中,ψ=[ψ1,ψ2]T,
步骤5:设计切换函数为:
其中,
式中,λk2>λk1>0,k=1,2,3表示神经网络有效逼近未知非线性函数fi的紧子集边界,由设计者给定,b>0和τk>0为设计参数;步骤6:定义航迹角跟踪误差为:e1=x1s‑γd (22)设计俯仰角虚拟控制量为:
式中,![]()
表示由式(20)‑(21)设计的切换函数,k1>0,l1>0和0<υ1<1为设计参数;设计自适应神经网络控制
和鲁棒控制
为:![]()
式中,
表示f1的估计值,
表示神经网络最优权重向量的估计值,
表示神经网络基函数向量,
为设计参数;设计一阶滤波器为:
式中,
表示
通过式(26)所表达的滤波器后获得的信号,
为滤波后得到的信号
的一阶微分,α2>0为设计参数;定义预测误差为:
其中
由下式得到:
式中,B1>0为设计参数;设计
自适应律为:
式中,γ1>0,γz1>0和
为设计参数;定义俯仰角跟踪误差为:
设计俯仰角速率虚拟控制量为:
式中,
k2>0,l2>0和0<υ2<1为设计参数;设计一阶滤波器为:
式中,
表示
通过式(32)所表达的滤波器后获得的信号,
为滤波后得到的信号
的一阶微分,α3>0为设计参数;定义俯仰角速率跟踪误差为:
设计慢变子系统的舵偏角为:
式中,![]()
表示由式(20)‑(21)设计的切换函数,k3>0,l3>0和0<υ3<1为设计参数;设计自适应神经网络控制
和鲁棒控制
为:![]()
式中,
表示f3的估计值,
表示神经网络最优权重向量的估计值,
表示神经网络基函数向量,
为设计参数;定义预测误差为:
其中
由下式得到:
式中,B3>0为设计参数;设计
自适应律为:
式中,γ3>0,γz3>0和
为设计参数;步骤7:定义滑模切换函数为:c=Gψ (40)式中,G∈R2×2为设计的矩阵;设计快变子系统的舵偏角为:δef=(GQf)+[‑G(Pfψ)‑Kfsign(c)] (41)式中,‘+’表示矩阵的摩尔彭罗斯逆,Kf为设计的正定矩阵;步骤8:定义速度跟踪误差为:
式中,Vd为速度参考指令;设计节流阀开度Φ为:
式中,kpV>0,kiV>0和kdV>0为设计参数;步骤9:根据得到的慢变子系统的舵偏角δes和快变子系统的舵偏角δef,得到姿态子系统的舵偏角δe=δes+δef,结合速度子系统的节流阀开度Φ,返回到弹性飞行器纵向通道动力学模型(1)‑(6),对高度和速度进行跟踪控制。
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