[發明專利]一種高超聲速飛行器神經網絡自適應容錯控制方法

有效

• 申請號: 201811285406.3
• 申請日: 2018-10-31
• 公開（公告）號: CN109164708B
• 公開（公告）日: 2020-08-04
• 發明（設計）人: 朱平;余朝軍;文成馀
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;G05B13/02
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 施昊

本發明公開了一種高超聲速飛行器神經網絡自適應容錯控制方法。選擇系統狀態，建立帶故障的高超聲速飛行器模型；根據系統結構，定義積分滑模面，對積分滑模面求導并將建立的帶故障的高超聲速飛行器模型代入，得到基礎控制器；在基礎控制器中加入神經網絡自適應率算法，得到自適應容錯控制器。本發明不需要系統參數，且控制算法簡單。

技術領域

本發明屬于飛行器控制技術領域，特別涉及了一種高超聲速飛行器神經網絡自適應容錯控制方法。

背景技術

高超聲速飛行器是一種飛行馬赫數大于5的有翼或無翼飛機。由于高超音速飛機的飛行高度極高且飛行環境復雜，其執行器，傳感器和結構容易發生故障。為了確保飛機的正常飛行，容錯控制(FTC)的研究至關重要。目前，大多數關于高超聲速飛行器容錯控制的研究都集中在對其姿態模型的研究上，對縱向運動模型的研究較少。基于姿態系統的控制方法難以應用于縱向模型，因此，有必要進一步研究高超聲速飛行器縱向模型的FTC。

實際上，高超聲速飛行器是一種高度耦合，高度非線性的復雜物體，不能完全反映系統的動態特性。因此，為了提高彈性高超聲速飛行器系統的安全性和可靠性，有必要對高超聲速飛行器非線性模型的容錯控制進行研究。天津大學的王杰提出了一種基于高超聲速飛行器非線性模型的自適應滑模FTC方法，自適應地處理故障的影響。東南大學李世華考慮自適應積分滑模FTC，實現了飛行輸出參考命令的漸近穩定跟蹤。但是上述控制方法都需要系統參數，因此需要設計出更加簡單有效的高超聲速飛行器方法。

發明內容

為了解決上述背景技術提出的技術問題，本發明旨在提供一種高超聲速飛行器神經網絡自適應容錯控制方法，不需要系統參數，且控制算法簡單。

為了實現上述技術目的，本發明的技術方案為：

一種高超聲速飛行器神經網絡自適應容錯控制方法，包括以下步驟：

(1)選擇系統狀態，建立帶故障的高超聲速飛行器模型；

(2)根據系統結構，定義積分滑模面，對積分滑模面求導并將步驟(1)建立的帶故障的高超聲速飛行器模型代入，得到基礎控制器；

(3)在步驟(2)得到的基礎控制器中加入神經網絡自適應率算法，得到自適應容錯控制器。

進一步地，在步驟(1)中，選擇作為系統狀態，并建立如下帶故障的高超聲速飛行器模型：

其中，V為飛行器的速度，依次表示V的一階微分、二階微分和三階微分；h為飛行器的高度，h⁽⁴⁾依次表示h的一階微分、二階微分、三階微分和四階微分；上標T表示轉置；表示V對光滑向量場f微分3次，表示h對光滑向量場f微分4次；η_c為發動機節流閥調定值，δ_e為升降舵偏轉角；f₁為飛行器中控制η_c的執行器的故障狀態值，f₂為飛行器中控制δ_e的執行器的故障狀態值，0≤f_i≤1，f_i＝0表示對應的執行器發生故障，完全不能工作，f_i＝1表示對應的執行器未發生故障，i＝1,2；矩陣為非奇異系數矩陣。

進一步地，在步驟(2)中，首先定義指令跟蹤誤差：

上式中，e_V表示實際速度與指令信號速度的差值，e_h與實際高度與指令信號高度的差值，V_ref和h_ref分別為指令信號速度和指令信號高度；

然后根據系統結構，定義積分滑模面：