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HHaarrbbiinnIInnssttiittuutteeooffTTeecchhnnoollooggyy再入飞行器制导及三维视景仿真研究报告院系：航天学院控制科学与工程系姓名：学号：联系电话：日期：2015/8/111再入飞行器制导控制技术发展现状1.1再入飞行器制导控制的特点和国内外现状再入飞行器的制导控制技术一直以来是各国飞行器研究领域的焦点，再入飞行器的飞行方式不同于其他飞机，需要经其他载具搭载然后再次进入大气层，因此这种飞行器具有超高的飞行速度，能够实现在一小时内到达全球任意地方。所以这种超高声速的飞行器的精确控制显得尤为重要。而控制模型的特点往往具有很强的非线性，而且在飞行过程中误差容易积累，最后导致末端制导时容易产生较大的误差；并且受到外界因素，如空气密度，风向等影响较大；在控制其姿态时，各个通道之间往往耦合程度很高；因为其速度高于声速数倍，因此在控制室必须具备快速调整和快速响应的能力。而随着科技的不断进步，已经有诸如X-37B等的飞行器频频亮相，而我国在这方面也不甘示弱，2007年，一种由轰-6战机挂载的超高声速飞行器进入了公众视野，虽然这款飞行器的具体参数还尚未被公开，但这款被公众称为“神龙”的飞行器被认为可以和X-37B一较高下。而因为多数超高声速飞行器都是通过自身惯性进行滑翔的，且不同的飞行器在不同的环境下其控制律也不尽相同，而且绝大多数的被控对象都是非线性系统，且在实际高速运行当中会受到很大的外界干扰，这些因素都对再入飞行器的精确制导问题提出了挑战。1.2一种超高声速飞行器的控制策略简介面对这一系列的挑战，有学者提出了名为“基于自适应神经模糊系统的高超声速飞行器的载入预测制导”的理论模型。(《兵工学报》2014年12月第35卷第12期)当今再入飞行器制导的方法主要有标准轨道法和预测制导法两大类。标准轨道法是提前在飞行器的计算机中预编入相应的轨道和相关信息，由飞行器自主寻找和矫正预设轨道。这种方法的优点是易于实现，并且对于控制和存储的硬件要求不高。但是缺点是外界的扰动对这种方法的影响比较大。预测制导法是以消除实际轨道的预测落点和实际落点之间的偏差为目标的制导方法。在实际飞行的过程中控制算法将不断预测落点偏差，然后不断进行校正，因此，预测制导法能够获得较高的落点精度，而且对飞行过程中的不确定性具有良好的鲁棒性。该文章论述了一种基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的再入预测校正制导方法。这种方法在1993年，由学者JangRoger提出。它的主要理论基础是基于模糊控制和神经网络算法的方法。基本的设计方法是使用模糊控制的原理，设计模2糊控制率，这样做的优点是不需要知道确切的被控对象模型也可对被控对象进行很好的控制。它将模糊控制的3个基本过程——模糊化、模糊推理和反模糊化，全部用神经网络来实现，利用神经网络的自学习机制从输入输出样本数据中抽取规则，构成自适应神经模糊控制器，通过离线训练或在线学习算法进行模糊推理规则的自调整，使其系统朝着自组织、自适应、自学习的方向发展。而所谓ANFIS属于一种典型的自适应网络，当前提参数固定时总输出可以表示为结论参数的线性组合。对于前提参数和结论参数，可以通过反向传播(BP)算法或B算法和最小二乘估计(LSE)法的混合算法来进行训练。ANFIS为模糊建模的过程提供了一种能够从数据集中提取模糊规则的学习方法，通过学习能够有效地计算出隶属度函数的最佳参数，使得设计出来的模糊推理系统能够最好地模拟出实际或希望的输入输出关系。基于上述技术，这个控制算法可以很好地针对具有非线性特性的超高声速飞行器实施快速有效的控制。它在以能量为自变量的三自由度再入方程的基础上分别设计了纵向制导律和侧向制导律。以能量和剩余航程偏差为输入参数，侧倾角调节量为输出参数。这种制导律具有制导指令解算速度快，制导和落点精度高且对再入初始偏差及过程扰动不敏感的优点。因此，未来在再入飞行器的控制中，控制算法必须具有高度的适应性和普适性，这样才能够使得飞行器再入过程中达到更为精确更为灵敏的目的，若应用于军事领域，这种算法也将提高被控载具的突防能力和生存能力。2飞行器控制律设计及仿真分析同组成员：金永文张心宇李文瑞陈元锋2.1飞行器姿态控制律设计一般飞行器的姿态控制过程如下：姿态控制指令作用于控制律，控制律作用于姿态控制发动机即为执行机构，进而发动机控制飞行器的姿态，传感器捕捉到飞行器的姿态后将信号传递回控制律，形成一个闭环控制系统。系统结构如下图所示：3系统结构框图控制律我们采用比例+微分+积分控制（PID控制），PID控制框图如下：PID控制框图下面建立再入飞行器的数学模型：首先，飞行器的姿态调整可以由六个姿控发动机来实现飞行器的俯仰、偏航、滚转，如下图所示。其中，2号、5号发动机控制飞行器的俯仰。1号、4号发动机为一对，3号、6号发动机为一对时，它们控制飞行器的滚转。1号、6号发动机为一对，3号、4号发动机为一对时，它们控制飞行器的偏航。1#2#3#4#5#6#x1y1z1o1飞行器模型飞行器执行机构(姿控发动机)控制律传感器姿态控制指令4列滚转（x）、偏航（y）、俯仰(z)分别对应的力矩关系式如下:1346134625xyzMFFFFRMFFFFlMFFl(1)其中xM为滚转力矩，yM为偏航力矩，zM为俯仰力矩，16~FF为各个发动机给予再入飞行器的力，R为再入飞行器的半径，l为坐标原点到再入飞行器底部的长度。力学平衡关系式如下：xxxzyyzyyyxzxzzzzyxxydJMJJdtdJMJJdtdJMJJdt(2)其中M,,xyz为各方向力矩，J,,xyz为各方向转动惯量，,,xyz为各方向角速度。动力学平衡关系式如下：(cossin)tan1(cossin)cossincosxyzyzyzddtddtddt(3)其中,,分别为滚转、偏航、俯仰角度，,,xyz为各方向角速度。下面对系统进行适当简化，便于接下来的仿真分析：现认为滚转角接近为0，故sin认为是，cos认为是1。对于系统简化可以得到对于滚转、俯仰、偏航角的传递函数如下:22()10.3876()zsGUsJss(4)22()10.1599()cosysGUsJss(5)22()12.3256()xsGUsJss(6)从而完成飞行器姿态控制律设计的步骤，下面进行仿真分析。52.2飞行器六自由度仿真及仿真结果分析为了对模型进行进一步的简化，本次仿真我们使用PD控制。编写MATLAB控制律程序，优先级设置滚转通道最高，控制律程序如下所示:ifi==10i=0;ifKpx*(Gamma_Ex-Gamma(k))+Kdx*(0-Omegax(k))=x_limTcx，(k)=Tx;elseifKpx*(Gamma_Ex-Gamma(k))+Kdx*(0-Omegax(k))=-x_limTcx(k)=-Tx;elseTcx(k)=0;ifKpy*(Phai_Ex-Phai(k))+Kdy*(0-Omegay(k))=y_limTcy(k)=Ty;elseifKpy*(Phai_Ex-Phai(k))+Kdy*(0-Omegay(k))=-y_limTcy(k)=-Ty;elseTcy(k)=0;ifKpz*(Theta_Ex-Theta(k))+Kdz*(0-Omegaz(k))=z_limTcz(k)=Tz;elseifKpz*(Theta_Ex-Theta(k))+Kdz*(0-Omegaz(k))=-z_limTcz(k)=-Tz;elseTcz(k)=0;endendend控制律参数需要在六自由度仿真中进行调整，调整仿真参数至合适的值，仿真参数如下：%控制律参数设置Kpx=40;Kdx=15;%滚转通道Kpy=30;Kdy=25;%偏航通道Kpz=40;Kdz=25;%俯仰通道下面进行阈值设计以降低发动机开关次数：6%阈值设计x_lim=0.25;y_lim=0.2;z_lim=0.1;将控制律及参数代入仿真程序进行仿真，仿真图像如下：俯仰角-度俯仰通道推力7俯仰通角速度滚转角-度滚转通道推力8滚转通角速度偏航角-度偏航通道推力9偏航通角速度可以观测到当前控制律控制下的三个姿态角度偏差小于1度，发动机开关次数控制的较小，此外，当前控制律参数对初值变化的鲁棒性较好。最后，当初值小幅度变化后，仿真指标仍然符合要求。所以综上所述，本次控制率及参数设计律较好的实现了要求。2.3再入飞行器制导与控制系统仿真HL-20仿真界面如下：10HL-20仿真界面制导律方框图如下;制导律方框图制导律中主要调整部分如下：11制导律中主要调整部分其中，可以调整的，部分是PhaseAdvance与PhaseAdvance1以及增益部分（此图中增益为210）。控制律方框图如下：控制律方框图控制律方框图中主要调整部分如下12控制律方框图中主要调整部分在这里我们可以更改六个自由度的控制参数。下面进行仿真：仿真时三维图像显示效果如下图所示：视角1第三人称视图13视角2第一人称视图视角3侧视图仿真结果如下：14姿态加速马赫俯仰偏航滚转从仿真我们可以得到不同仿真参数下再入飞行器着陆阶段的各参数变化情况，进而判断飞行器在该组参数下是否能平稳着陆。3结论本次课程我们学到了再入飞行器制导的分类与基本原理，对再入飞行器的发展前沿有了进一步的了解。通过对于课程的学习，我们了解对于飞行器的物理模型，并且结合所学知识对于飞行器的飞行姿态进行仿真，其中仿真采用的控制律为PD控制。经过对于参数的设定之后，可以使仿真指标达到要求。在小幅度更改初始状态之后，仿真指标仍然可以达到要求，证明该系统的鲁棒性较好。154对于本课程的意见和建议实验整体上对我们很有帮助，在实验之后可以进一步加强对于PD控制的了解。但是实验室有一部分的计算机性能比较低，由于电脑性能的限制，导致仿真时间较长，效率较低。