空天飛行器基于模糊理論的魯棒自適應(yīng)控制研究.pdf

1、空天飛行器(ASV)是各國(guó)正在大力發(fā)展的新型飛行器，美歐等國(guó)都有各自的空天研究計(jì)劃，并取得了不少研究進(jìn)展，而我國(guó)在高超聲速飛行器方面尚處于起步階段。空天飛行器在運(yùn)行中表現(xiàn)出的多任務(wù)、多工作模式、大范圍高速機(jī)動(dòng)等特點(diǎn)使得控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)成為一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)的研究課題。圍繞這一基礎(chǔ)科學(xué)問(wèn)題，本文在空天飛行器T-S模糊建模與分析、不確定非線(xiàn)性系統(tǒng)模糊控制、T-S模糊系統(tǒng)建模訓(xùn)練以及模糊自適應(yīng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)四個(gè)方面開(kāi)展了較為深入的研究。 首先，根

2、據(jù)國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)表的文獻(xiàn)資料及我們實(shí)驗(yàn)室的已有成果，建立起ASV再入段完整的動(dòng)力學(xué)方程和運(yùn)動(dòng)學(xué)方程，其中氣動(dòng)力系數(shù)和力矩系數(shù)是迎角、馬赫數(shù)及氣動(dòng)舵面偏角的函數(shù)，發(fā)動(dòng)機(jī)模型為反作用發(fā)動(dòng)機(jī)的組合推進(jìn)裝置，飛行器的質(zhì)心、慣性矩是飛行器質(zhì)量的時(shí)變函數(shù)。開(kāi)環(huán)分析表明整個(gè)模型能夠體現(xiàn)出ASV復(fù)雜的非線(xiàn)性、強(qiáng)耦合、快速時(shí)變以及不確定性等特點(diǎn)，具有一定的代表性，可以滿(mǎn)足未來(lái)ASV先進(jìn)制導(dǎo)和控制等問(wèn)題的理論研究和仿真驗(yàn)證的需要。 其次，基于T-S模

3、糊逼近理論，通過(guò)分析ASV再入段的姿態(tài)運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn)，確立了相應(yīng)的模糊規(guī)則、模糊隸屬度函數(shù)以及各模糊規(guī)則下的模糊子系統(tǒng)，建立了基于T-S模糊模型的ASV再入姿態(tài)的運(yùn)動(dòng)模型和仿真平臺(tái)，為后文的控制器設(shè)計(jì)與分析奠定基礎(chǔ)。 接著，基于已建立的ASV再入姿態(tài)的T-S模糊模型，在區(qū)域極點(diǎn)配置理論分析的指導(dǎo)下提出了具有極點(diǎn)約束的T-S模糊保性能控制新策略，并利用 控制抑制外界干擾，給出了一種模糊魯棒控制的設(shè)計(jì)方法。通過(guò)Lyapunov理論證明，

4、閉環(huán)系統(tǒng)所有狀態(tài)漸進(jìn)穩(wěn)定。根據(jù)不同的性能指標(biāo)要求，分別設(shè)計(jì)了ASV姿態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)反饋和輸出反饋控制器。 隨后，提出了新的基于模糊前饋的模糊魯棒跟蹤方案。首先結(jié)合T-S模糊系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)將線(xiàn)性系統(tǒng)的前饋控制方案推廣至非線(xiàn)性系統(tǒng)，避免了基于線(xiàn)性矩陣不等式(LMI)的T-S模糊跟蹤控制方案中需要引入的增廣系統(tǒng)，減少了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的維數(shù)，降低了設(shè)計(jì)保守性，并采用Lyapunov方法嚴(yán)格證明出系統(tǒng)跟蹤誤差漸進(jìn)穩(wěn)定，考慮系統(tǒng)不確定性及外界干擾，設(shè)計(jì)

5、出被控系統(tǒng)的模糊魯棒跟蹤控制器，并在針對(duì)復(fù)雜非線(xiàn)性系統(tǒng)輸出跟蹤和ASV姿態(tài)角跟蹤問(wèn)題的仿真中驗(yàn)證了方法的有效性。 然后，為了使得建立的模糊模型能夠適應(yīng)系統(tǒng)參數(shù)的變化，提出了一種新的L-M算法，并研究了其在T-S模糊建模中的應(yīng)用。基于標(biāo)準(zhǔn)的L-M算法，在局部誤差界的條件下，根據(jù)迭代參數(shù)取值的不同，定義迭代步長(zhǎng)為逼近誤差的函數(shù)，給出了改進(jìn)后的L-M算法的參數(shù)迭代公式，并從理論上分析了它的收斂性是二次的。最后將所提算法應(yīng)用于A(yíng)SV姿態(tài)

6、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的模糊建模，訓(xùn)練時(shí)各線(xiàn)性系統(tǒng)參數(shù)和模糊隸屬度函數(shù)參數(shù)均可在線(xiàn)調(diào)節(jié)。此外，訓(xùn)練時(shí)不過(guò)分依賴(lài)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，與標(biāo)準(zhǔn)L-M算法相比，收斂速率明顯加快，逼近精度高。 最后，研究了一種新的自適應(yīng)調(diào)節(jié)律，在線(xiàn)調(diào)節(jié)模糊自適應(yīng)控制的相關(guān)參數(shù)，與梯度法自適應(yīng)調(diào)節(jié)律相比，參數(shù)收斂速度明顯加快，針對(duì)復(fù)雜非線(xiàn)性系統(tǒng)的跟蹤控制問(wèn)題，設(shè)計(jì)出穩(wěn)定的間接自適應(yīng)模糊控制器，并有效改善了由于參數(shù)收斂速度慢而帶來(lái)的系統(tǒng)振蕩。接著將此方案推廣至包含未建模動(dòng)態(tài)的多輸入