空天飞行器基于模糊理论的鲁棒自适应控制研究

论文摘要

空天飞行器（ASV）是各国正在大力发展的新型飞行器,美欧等国都有各自的空天研究计划,并取得了不少研究进展,而我国在高超声速飞行器方面尚处于起步阶段。空天飞行器在运行中表现出的多任务、多工作模式、大范围高速机动等特点使得控制系统设计成为一项极具挑战的研究课题。围绕这一基础科学问题,本文在空天飞行器T-S模糊建模与分析、不确定非线性系统模糊控制、T-S模糊系统建模训练以及模糊自适应控制系统设计四个方面开展了较为深入的研究。首先,根据国内外公开发表的文献资料及我们实验室的已有成果,建立起ASV再入段完整的动力学方程和运动学方程,其中气动力系数和力矩系数是迎角、马赫数及气动舵面偏角的函数,发动机模型为反作用发动机的组合推进装置,飞行器的质心、惯性矩是飞行器质量的时变函数。开环分析表明整个模型能够体现出ASV复杂的非线性、强耦合、快速时变以及不确定性等特点,具有一定的代表性,可以满足未来ASV先进制导和控制等问题的理论研究和仿真验证的需要。其次,基于T-S模糊逼近理论,通过分析ASV再入段的姿态运动的特点,确立了相应的模糊规则、模糊隶属度函数以及各模糊规则下的模糊子系统,建立了基于T-S模糊模型的ASV再入姿态的运动模型和仿真平台,为后文的控制器设计与分析奠定基础。接着,基于已建立的ASV再入姿态的T-S模糊模型,在区域极点配置理论分析的指导下提出了具有极点约束的T-S模糊保性能控制新策略,并利用H∞控制抑制外界干扰,给出了一种模糊鲁棒控制的设计方法。通过Lyapunov理论证明,闭环系统所有状态渐进稳定。根据不同的性能指标要求,分别设计了ASV姿态系统的状态反馈和输出反馈控制器。随后,提出了新的基于模糊前馈的模糊鲁棒跟踪方案。首先结合T-S模糊系统的优势将线性系统的前馈控制方案推广至非线性系统,避免了基于线性矩阵不等式（LMI）的T-S模糊跟踪控制方案中需要引入的增广系统,减少了系统设计的维数,降低了设计保守性,并采用Lyapunov方法严格证明出系统跟踪误差渐进稳定,考虑系统不确定性及外界干扰,设计出被控系统的模糊鲁棒跟踪控制器,并在针对复杂非线性系统输出跟踪和ASV姿态角跟踪问题的仿真中验证了方法的有效性。然后,为了使得建立的模糊模型能够适应系统参数的变化,提出了一种新的L-M算法,并研究了其在T-S模糊建模中的应用。基于标准的L-M算法,在局部误差界的条件下,根据迭代参数取值的不同,定义迭代步长为逼近误差的函数,给出了改进后的L-M算法的参数迭代公式,并从理论上分析了它的收敛性是二次的。最后将所提算法应用于ASV姿态动态系统的模糊建模,训练时各线性系统参数和模糊隶属度函数参数均可在线调节。此外,训练时不过分依赖专家经验,与标准L-M算法相比,收敛速率明显加快,逼近精度高。最后,研究了一种新的自适应调节律,在线调节模糊自适应控制的相关参数,与梯度法自适应调节律相比,参数收敛速度明显加快,针对复杂非线性系统的跟踪控制问题,设计出稳定的间接自适应模糊控制器,并有效改善了由于参数收敛速度慢而带来的系统振荡。接着将此方案推广至包含未建模动态的多输入多输出（MIMO）非线性系统,设计了ASV的姿态模糊自适应控制器。此外,考虑外界干扰对系统的影响,引入了鲁棒控制项,进一步改善了控制效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 本文的研究背景、目的和意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究目的和意义
• 1.2 飞行控制方法研究现状
• 1.2.1 增益预置
• 1.2.2 反馈线性化
• 1.2.3 自适应控制
• 1.2.4 滑模变结构
• 1.2.5 智能控制
• 1.3 基于T-S 模糊系统的智能飞行控制研究
• 1.4 再入飞行控制研究
• 1.5 本文的主要研究内容
• 1.6 本文的创新点
• 第二章 空天飞行器的再入数学模型及分析
• 2.1 引言
• 2.2 空天飞行器的几何模型和操纵
• 2.3 再入飞行区域的划分
• 2.4 空天飞行器六自由度非线性数学模型
• 2.4.1 基本假设
• 2.4.2 常用坐标系定义
• 2.4.3 空天飞行器的数学模型
• 2.5 空气动力和力矩模型
• 2.6 反推力控制系统推力计算及力矩模型
• xx,I_yy,I_zz以及 X_cg模型'>2.7 I_xx,I_yy,I_zz以及 X_cg模型
• 2.8 再入模型开环特性分析
• 2.8.1 零输入响应
• 2.8.2 开环耦合特性分析
• 2.9 仿射非线性模型的建立
• 2.10 小结
• 第三章 基于T-S 模糊理论的空天飞行器再入模型的建立与分析
• 3.1 引言
• 3.2 T-S 模糊建模原理
• 3.2.1 数学准备
• 3.2.2 典型T-S 模糊系统的通用逼近性
• 3.3 空天飞行器再入动态的T-S 模糊建模
• 3.3.1 ASV 再入动态的T-S 模糊系统的通用逼近性
• 3.3.2 ASV 再入动态的模糊建模的仿真验证
• 3.4 小结
• 第四章 基于T-S 模糊理论的空天飞行器再入姿态的鲁棒控制
• 4.1 引言
• 4.2 问题的提出
• 4.3 模糊鲁棒状态反馈控制器设计
• 4.3.1 区域稳定性理论
• ∞模糊保性能状态反馈控制'>4.3.2 具有极点约束的H_∞模糊保性能状态反馈控制
• 4.4 模糊鲁棒输出反馈控制器设计
• 4.5 空天飞行器仿真验证
• 4.5.1 模糊鲁棒状态反馈仿真验证
• 4.5.2 模糊鲁棒输出反馈仿真验证
• 4.6 小结
• 第五章 基于模糊前馈的空天飞行器再入姿态的鲁棒跟踪控制
• 5.1 引言
• 5.2 问题的描述
• 5.3 跟踪控制器设计
• 5.3.1 基于模糊前馈的鲁棒跟踪控制方案
• 5.3.2 模糊状态反馈增益计算
• 5.4 基于观测器理论的控制器设计
• 5.5 存在外界干扰时的鲁棒跟踪问题
• 5.5.1 控制方案设计
• 5.5.2 模糊反馈控制增益计算
• 5.6 仿真验证
• 5.6.1 数值实例仿真
• 5.6.2 空天飞行器仿真验证
• 5.7 小结
• 第六章 基于L-M 算法的空天飞行器再入姿态的模糊建模
• 6.1 引言
• 6.2 标准L-M 算法的模糊训练
• 6.2.1 训练方案
• 6.2.2 标准L-M 算法回顾
• 6.3 改进的L-M 算法的二阶收敛性
• 6.4 基于改进L-M 算法的T-S 模糊系统训练
• 6.5 改进的L-M 算法在ASV 姿态模糊建模中的应用
• 6.5.1 参数的选择与初始化
• 6.5.2 仿真结果
• 6.6 小结
• 第七章 空天飞行器再入姿态的模糊自适应鲁棒控制
• 7.1 引言
• 7.2 间接模糊自适应鲁棒控制
• 7.3 SISO 模糊自适应控制器设计
• 7.3.1 问题描述及知识准备
• 7.3.2 模糊自适应控制器设计
• 7.3.3 自适应收敛性的比较
• 7.4 MIMO 模糊自适应控制器的设计
• 7.4.1 控制器设计及稳定性证明
• 7.4.2 空天飞行器仿真验证
• 7.5 存在外界干扰时控制器的设计
• 7.5.1 控制器设计及稳定性证明
• 7.5.2 空天飞行器仿真验证
• 7.6 小结
• 第八章 总结与展望
• 8.1 总结
• 8.1.1 空天飞行器T-S 模糊系统建模与分析
• 8.1.2 模糊不确定非线性系统控制理论问题和方法的研究
• 8.1.3 T-S 模糊系统建模训练的方法研究
• 8.1.4 T-S 模糊间接自适应控制研究
• 8.2 展望
• 附录A
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文