[发明专利]基于奇异摄动分析的弹性飞行器鲁棒有限时间控制方法在审
申请号: | 201910670970.5 | 申请日: | 2019-07-24 |
公开(公告)号: | CN110456642A | 公开(公告)日: | 2019-11-15 |
发明(设计)人: | 许斌;郭雨岩;梁捷;袁源 | 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: | 61204 西北工业大学专利中心 | 代理人: | 刘新琼<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
地址: | 710072陕*** | 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分析的弹性飞行器鲁棒有限时间控制方法,针对表征刚性体的慢变子系统,采用动态面控制设计舵偏角控制器,利用神经网络估计系统不确定信息,通过构造一阶滤波器与辅助信号将学习评价信息引入神经网络权重更新律并实现学习误差有限时间收敛,同时在控制律中加入误差分数阶项以保证跟踪误差有限时间收敛;针对表征系统弹性模态的快变子系统设计滑模控制算法进行弹性模态抑制。针对速度子系统设计PID控制器实现速度跟踪。 | ||
搜索关键词: | 弹性模态 神经网络 收敛 滑模控制算法 动态面控制 速度子系统 一阶滤波器 表征系统 辅助信号 跟踪误差 估计系统 评价信息 权重更新 时间控制 速度跟踪 误差分数 系统设计 控制器 舵偏角 刚性体 控制律 飞行器 鲁棒 摄动 学习 引入 分析 保证 | ||
【主权项】:
1.一种基于奇异摄动分析的弹性飞行器鲁棒有限时间控制方法,其特征在于步骤如下:/n步骤1:考虑弹性飞行器纵向通道动力学模型:/n /n /n /n /n /n /n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表示航迹倾角,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;/n力与力矩以及各系数的表达式为:/nT=A1+B1η, /nD=A2+B2η, /nL=A3+B3η, /nMyy=A4+B4η, /n /n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;/n步骤2:定义高度跟踪误差为eh=h-hd,设计航迹角指令γd为:/n /n其中,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;/n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:/n /n其中, 表示高度参考指令的二阶微分;/n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:/n /n其中, /n定义 ρσ=η,ρB2=β1;姿态子系统(9)写为以下形式:/n /n设置ρ=0,姿态子系统(10)写为以下慢变子系统形式:/n /n /n /n /n其中,‘s’表示慢变子系统,δes表示慢变子系统的控制输入;/n将式(14)代入式(10)中,慢变子系统(11)-(14)写为以下形式:/n /n慢变子系统(15)可进一步写为以下严格反馈形式:/n /n其中,fi,i=1,3是由式(15)得到的未知平滑非线性函数,gi,i=1,3由式(15)得到的已知非线性函数;/n步骤4:定义ψ1=σ-σs, 式(6)写为以下形式:/n /n其中,δef=δe-δes表示快变子系统的控制输入;/n将式(14)代入式(17)中,快变子系统(17)写为以下形式:/n /n将式(18)进一步写为如下矩阵形式:/n /n其中,ψ=[ψ1,ψ2]T, /n步骤5:第1步:定义航迹角跟踪误差为:/ne1=x1s-γd (20)/n设计俯仰角虚拟控制量为:/n /n其中, 表示神经网络最优权重向量的估计值,θ1表示神经网络基函数向量,k1>0、kf1>0、0<η1<1;/n设计一阶滤波器为:/n /n其中, 表示 通过式(22)所表达的滤波器后获得的信号, 为滤波后得到的信号 的微分信号,α2>0;/n定义 设计一阶滤波器如下:/n /n式中xf1、 θf1为x1s、 θ1通过式(23)所示的滤波器后获得的信号, 设计辅助矩阵P1、辅助向量Q1、W1如下:/n /n式中,l1>0,神经网络权重 通过如下自适应律获得:/n /n其中,γ1>0,Γ1为正定常数对角矩阵;/n第2步:定义俯仰角跟踪误差为:/n /n设计俯仰角速率虚拟控制量为:/n /n其中,k2>0、kf2>0、0<η2<1;/n设计一阶滤波器为:/n /n其中, 表示 通过式(28)所表达的滤波器后获得的信号, 为滤波后得到的信号 的微分信号,α3>0为设计参数;/n第3步:定义俯仰角速率跟踪误差为:/n /n设计慢变子系统舵偏角为:/n /n其中, 表示神经网络最优权重向量的估计值,θ3表示神经网络基函数向量,k3>0、kf3>0、0<η3<1;/n令 设计一阶滤波器如下:/n /n式中xf3、 θf3为x3s、 θ3通过式(31)所示的滤波器后获得的信号, 设计辅助矩阵P3、辅助向量Q3、W3如下:/n /n式中,l3>0,神经网络权重 通过如下自适应律获得:/n /n其中,γ3>0,Γ3为正定常数对角矩阵;/n步骤6:定义滑模切换函数为:/nc=Gψ (34)/n其中,G∈R2×2为设计的矩阵;/n设计快变子系统舵偏角为:/nδef=(GQf)+[-G(Pfψ)-Kfsign(c)] (35)/n其中,‘+’表示矩阵的摩尔彭罗斯逆,Kf为设计的正定矩阵;/n步骤7:定义速度跟踪误差为:/n /n其中,Vd为速度参考指令;/n设计节流阀开度Φ为:/n /n其中,kpV>0、kiV>0和kdV>0为设计参数;/n步骤8: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,返回到飞行器动力学模型(1)-(6),对高度和速度进行跟踪控制。/n
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