本发明专利技术涉及一种再入飞行器的最优积分滑模姿态控制方法及控制器，属于飞行器控制技术领域。首先针对飞行器的标称模型设计了SDRE标称姿态控制律，使标称系统的性能满足提出的最优指标。然后，考虑系统的不确定性，在SDRE标称控制律的基础上设计积分滑模控制律，使系统在满足性能指标要求的同时，对不确定性具有鲁棒性。为了减弱抖振，引入二阶滑模设计思想，使控制器输出较光滑。本发明专利技术设计的姿态控制器不仅能保证期望的指标，而且具有较好的鲁棒性。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种再入飞行器的最优积分滑模姿态控制方法及控制器，属于飞行器控制
技术介绍
飞行器无动カ再入飞行过程中，空气密度和飞行器速度变化较大，动力学參数变化剧烈，通道间的耦合作用非常严重，表现出強烈的多变量耦合和非线性，且伴随着其他未知干扰和不确定，因此，针对快时变、强不确定性的系统设计鲁棒姿态控制器非常关键。目前，针对再入飞行的特点，许多学者提出了不同的姿态控制器，例如鲁棒控制 器、自适应控制器、最优控制器、滑模控制器等。基于状态依赖黎卡提方程(SDRE)的方法给出了一种非线性系统的最优控制律设计方法，它通过构造仿射非线性系统的状态依赖參数(SDC)形式，将系统的调节器设计问题转换为“LQR(线性二次型调节器)”问题，且充分保留了系统中的非线性特性。这种方法实现简单，可通过调整权值矩阵有效折衷控制量和系统的动态性能，并且，经过參数化后的系统矩阵以及设计的权值矩阵与系统状态相关，系统具有很好的设计灵活性。滑模控制对匹配的參数不确定性和外部扰动具有良好的鲁棒性，且具有快速的动态响应能力，因此考虑将SDRE方法与滑模方法結合，设计最优滑模控制器，在发挥SDRE性能优势的同时，保证系统的鲁棒性。将最优控制理论与滑模控制理论相结合的ー种思想在于将线性二次型最优控制理论应用于滑模面的设计，该方法被应用于不确定线性系统以提高LQR的性能，然而对于非线性系统，在进行滑模面优化时，会导致难以求解的两点边值问题；另ー种思想是用滑变结构控制理论对最优控制器进行鲁棒化设计，采用积分滑模的概念，控制律的一部分是针对标称线性系统确定的LQR控制律，另一部分是积分滑模控制，保证了系统鲁棒性，然而，由于使用了符号函数，此类控制律在提高系统鲁棒性的同时引入了滑模的抖振。采用边界层可以减弱抖振，但是此时滑模面被限制在一个较小的区域内，而无法证明滑模的可达性，使得系统性能偏离最优指标。因此，需要设计控制器，既保证系统在存在不确定性时的系统性能，又能减弱系统抖振。
技术实现思路
本专利技术针对飞行器再入段的姿态控制问题，结合积分滑模与状态依赖黎卡提方程(SDRE)方法，设计了ー种最优积分滑模(OISMC)姿态控制方法。首先针对飞行器的标称模型设计了 SDRE标称姿态控制律，使标称系统的性能满足提出的最优指标。然后，考虑系统的不确定性，在SDRE标称控制律的基础上设计积分滑模控制律，使系统在满足性能指标要求的同吋，对不确定性具有鲁棒性。为了减弱抖振，引入ニ阶滑模设计思想，使控制器输出较光滑。本专利技术的最优积分滑模姿态控制方法具体包括以下步骤步骤1，生成飞行器的状态向量。结合飞行器的实际姿态角Ω = τ，姿态角速度ω = τ。步骤2，建立再入飞行器的数学模型χ= f(x) + g{x) · u+ d(x) (I)y=h (x)其中，状态向量x=τ，控制力矩u = τ，输出变量y=T，f (X) = Ef1 (χ) f2(x). . . f7(x)]Tof1 (x) = (-X-mgsin γ ) /m f2 (χ) = ω z+tan β ( ω ysin a - ω xcos a ) - (Y-mgcos Y cos μ ) / (mVcos β )f3 (χ) = ω xsin a + ω ycos a + (Z+mgcos Y sin μ ) / (mV)f4 (χ) =sec β (ω xcos a - ω ysin a ) + /(mV)rnn1o1 /·,、 ，A.' {/+ ,u — 4-)_8] Λ(χ) =-γ--ω,,ω, -~ Γ-Z6 (X) =-----ω,ω, + ^-Y-(') :οκ.Λ(-Π = -/χ ω(ω: - ω；) 4 4 '[/J/ iw/r ο _^) = Γ 4χ3 S2= IxxIr Ijr ο L於」，L00h (χ) = τ其中α，β，μ分别为攻角、侧滑角和速度倾侧角，X，Y，Z为速度坐标系下阻力、升力和侧力，V为飞行器的速度。m为飞行器质量，Ixx, Iyy, Izz, Ixy为飞行器对机体坐标系各轴的转动惯量以及惯量积，Z =7 ^ - <。ωχ，coy，ωζ分别是滚转角速率、偏航角速率和俯仰角速率，Y为弹道倾角。Mx，My，Mz为俯仰、偏航、滚转三个方向的力矩。d(x)表示包括参数摄动、外部扰动以及未建模动态等聚合不确定性，由于再入过程中速度快，大气环境变化剧烈，d (χ)无法忽略。步骤3，针对飞行器的标称模型(d(x) = 0)，将步骤2建立的再入飞行器模型转化为状态依赖参数(SDC)形式χ=BuA (X)，B的表达式如下。 an O O O O O αΙ a2l O O O a25 a26 α1 aVi 0 0 a34a36 0Ax)= 0 a43 a44 a45 a46 0 ，B(x)=g(x) 00 0 0 a55 a56 0 00 0 0 a65 0 i/67 00 0 0 a15 a76 0式中，-X -JrSin γ-Y + m^cos γ cos μ，αη — ，aVL = Ti ，ml Wzml ~ cos μ Z尺 cos ysin μ3<25__tan β cos ct，a^g—tan β sin ct，— I, =-—, ^34 —~ ， a35 — sin ct，^l36mV~ 1人"Ztm V cos μ_ (rtan β cos cos l·1— (tan β 十 tan γ sin μ)Υ=COS α，a4l =-~~-5 aA=--^-， a =---， 41 mV1μ@ν aa .-r)—/ (/— — /n. ) — /二a45=sec β cos a，a46=_sec β sin a y c/ = _^_—-—co_5 = ~. -—ω.,I"I-a。= -n .° f」~-￡0,,^67 = Λ1 ,~—ω,,^5 = J~+ J-^1, = -J-^r步骤4，针对再入飞行器的标称模型，根据SDRE方法理论计算标称控制律ιχ*。给定最优指标·/(/，·*； )= 0.5(τ)β{χ)χ(τ) + ι {τ)Χ{χ)α(τ)^ ，Q(X)和 R (χ)是权值系数，Q7x7(X) ^ O, R3x3(χ)>0，根据控制量和系统的动态性能调整Q(X)和RU)权阵。解如下代数Ricatti方程得到P (χ)At (χ) P (χ) +P (χ) A (x) +Q (χ) -P (χ) B (x) IT1 (χ) BtP (χ) =0计算标称控制律u* u*=_R(χ)-1Β(χ)τΡ(χ) [x_xj(2)式中Xc=τ，α。，β。，μ。为制导系统给出的姿态角指令。步骤5，设计积分滑模面s如下s=Cx+z (3)权利要求1.再入飞行器的最优积分滑模姿态控制方法，其特征在于包括以下步骤 步骤1，生成飞行器的状态向量； 结合飞行器的实际姿态角Q = T，姿态角速度《 = t，输出变量y[a2.根据权利要求I所述的方法设计的一种再入飞行器的最优积分滑模姿态控制器，其特征在于包括状态向量生成模块、状态依赖參数化模块、控制參数选择模块、SDRE求解模块、滑模面计算模块、标称控制律计算模块、最本文档来自技高网...
【技术保护点】
再入飞行器的最优积分滑模姿态控制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，生成飞行器的状态向量；结合飞行器的实际姿态角Ω=[α,β,μ]T，姿态角速度ω＝[ωx,ωy，ωz]T，以及速度V，组成状态向量x：x=[V,α,β,μ,ωx,ωy,ωz]T；步骤2，建立再入飞行器的数学模型：x·=f(x)+g(x)·u+d(x)（1）y=h(x)其中，状态向量x=[V？α？β？μ？ωx？ωy？ωz]T，控制力矩u＝[Mx？My？Mz]T，输出变量y[α？β？μ]T，f(x)=[f1(x)？f2(x)...f7(x)]T；f1(x)=(？X？mgsinγ)/mf2(x)=ωz+tanβ(ωysinα？ωxcosα)？(Y？mgcosγcosμ)/(mVcosβ)f3(x)=ωxsinα+ωycosα+(Z+mgcosγsinμ)/(mV)f4(x)=secβ(ωxcosα？ωysinα)+[(tanβ+tanγsinμ)(Y？mgcosγcosμ)+(Z+mgcosγsinμ)tanγcosμ]/(mV)f5(x)=+IxyI*My-Iyy(Izz-Iyy)-Ixy2I*ωyωz-Ixy(Iyy+Ixx-Izz)I*ωxωzf6(x)=-Ixx(Ixx-Izz)+Ixy2I*ωxωz+Ixy(Ixx+Ixyy-Izz)I*ωyωzf7(x)=-Iyy-IxxIzzωxωy-IxyIzz(ωy2-ωx2)g(x)=04×3g2,g2=Iyy/I*Ixy/I*0Ixy/I*Ixx/I*0001/Izzh(x)=[α？β？μ]T其中α,β,μ分别为攻角、侧滑角和速度倾侧角，X，Y，Z为速度坐标系下阻力、升力和侧力，V为飞行器的速度；m为飞行器质量，Ixx，Iyy,Izz，Ixy为飞行器对机体坐标系各轴的转动惯量以及惯量积，ωx,ωy,ωz分别是滚转角速率、偏航角速率和俯仰角速率，γ为弹道倾角；Mx,My,Mz为俯仰、偏航、滚转三个方向的力矩；d(x)表示包括参数摄动、外部扰动以及未建模动态等聚合 不确定性；步骤3，针对d(x)＝0的飞行器标称模型，将步骤2建立的再入飞行器模型转化为状态依赖参数形式：x·=A(x)x+BuA(x),B的表达式如下；A(x)=a1100000a17a21000a25a26a27a3100a34a35a360a410a43a44a45a4600000a55a5600000a650a670000a75a760,B(x)=g(x)式中，a11=-XmV,a17=-gsinwz,a21=-Y+mgcosγcosμmV2cosβ,a25=？tanβcosα,a26=tanβsinα,a27=1,a31=ZmV2,a34=gcosγsinμμV,a35＝sinα,a36＝cosα,a41=ZtanγcosμmV2,a43=-gtanβcosγcosμβV,a44=(tanβ+tanγsinμ)YμmV,a45=secβcosα,a46=？secβsinα,a55=-Ixy(Iyy+Ixx-Izz)I*ωz,a56=-Iyy(Izz-Iyy)-Ixy2I*ωz,a65=-Ixx(Ixx-Izz)+Ixy2I*ωz,a67=Ixy(Ixx+Iyy-Izz)I*ωy,a75=-Iyy-IxxIzzωy+IxyIzzωx,a76=-IxyIzzωy步骤4，针对再入飞行器的标称模型，根据SDRE方法理论计算标称控制律u*；给定最优指标J(t,x,u)=0.5∫t∞[xT(τ)Q(x)x(τ)+uT(τ)R(x)u(τ)]dτ,Q(x)和R(x)是权值系数，Q7×7(x)≥0，R3×3(x)>0，根据控制量和系统的动态性能调整Q(x)和R(x)权阵；解如下代数Ricatti方程得到P(x)：AT(x)P(x)+P(x)A(x)+Q(x)？P(x)B(x)R？1(x)BTP(x)=0计算标称控制律u*：u*=？R(x)？1B(x)TP(...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：盛永智，耿洁，刘向东，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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