高超聲速飛行器氣動參數(shù)辨識與LPV混合控制方法研究.pdf

1、高超聲速飛行器擁有極快的飛行速度及極高的靈活性,具有很高的軍事價值及商用價值,在近年來越來越受到科研工作者的關注。然而,高超聲速飛行器模型復雜、受飛行環(huán)境影響大、非線性和耦合性強等特點導致氣動參數(shù)變化劇烈,難以實現(xiàn)有效建模與控制。因此,針對在氣動參數(shù)劇烈變化條件下高超聲速飛行器的氣動參數(shù)辨識及跟蹤控制問題,本文進行了以下四方面的研究。
　　針對高超聲速氣動模型復雜,并且氣動參數(shù)受環(huán)境影響大,具有很強的非線性及隨機性,導致難以精確建

2、模的問題,利用極大似然法結(jié)合內(nèi)點法對氣動參數(shù)進行了準確的離線估計。首先,引入未知參數(shù)的先驗知識作為辨識問題的約束,將傳統(tǒng)極大似然估計轉(zhuǎn)化為帶約束的優(yōu)化問題,減少了傳統(tǒng)極大似然法對初值的依賴性;其次,在引入內(nèi)點法求解優(yōu)化問題的過程中,對基于拉格朗日乘子法及松弛因子的算法進行了簡化,降低了離線辨識算法的復雜度。
　　針對氣動參數(shù)變化劇烈,而且在線估計中受采樣數(shù)據(jù)量的限制,難以保證估計精度的問題,本文結(jié)合遞推極大似然法,將離線辨識算法擴

3、展到在線辨識中。利用未知參數(shù)的先驗知識作為約束,將遞推極大似然估計轉(zhuǎn)化為約束優(yōu)化問題,減少了遞推極大似然法對初值的依賴性;在迭代求解的過程中,直接引入障礙函數(shù)項,避免了拉格朗日乘子結(jié)合松弛因子的算法在線求解參數(shù)估計問題時的復雜計算,實現(xiàn)氣動參數(shù)的快速在線估計。
　　針對高超聲速飛行器模型參數(shù)快速時變且受環(huán)境影響大,采用單一的控制器難以實現(xiàn)有效控制的問題,設計基于混合機制的縱向線性變參數(shù)(LPV)魯棒控制器。首先,建立 LPV模型確

4、定對飛行器模型影響較大的參數(shù)的變化范圍;然后,利用混合控制機制設計了LPV混合魯棒控制器,實現(xiàn)了巡航段的跟蹤控制。
　　針對高超聲速飛行器再入過程中飛行包線大導致氣動參數(shù)變化范圍巨大,簡單的區(qū)域LPV控制器難以實現(xiàn)全飛行包線的有效控制的問題,設計了基于滯后切換策略的LPV混合魯棒控制系統(tǒng)。首先,將整個飛行區(qū)域劃分成若干飛行子區(qū)域,在每個飛行子區(qū)域中利用混合機制設計LPV混合魯棒控制器。然后,選取高度和速度作為調(diào)度變量,利用滯后切換