一種基于概率最優(yōu)的飛行器俯仰通道攻角跟蹤控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及本發(fā)明屬于飛行器俯仰通道攻角控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于概 率最優(yōu)的飛行器俯仰通道攻角跟蹤控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 飛行器控制的最核心的問題是控制器的穩(wěn)定性問題，而穩(wěn)定是飛行器工程控制必 須滿足的最基本要求。好的飛行器控制系統(tǒng)除了滿足基本的穩(wěn)定要求外，還必須具備足夠 大的穩(wěn)定裕度與抗干擾能力。
[0003]目前，衡量飛行器控制系統(tǒng)的抗干擾能力，均是從控制器抗干擾的最大幅值角度 來分析的，即不確定大小度量問題。然而由于干擾的自然本性是不確定的，而且其必定是按 照概率分布呈現(xiàn)于飛行器控制系統(tǒng)的。因此，傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法均是假設(shè)干擾存在，而且其最大 幅度不超過某一設(shè)想值，按照該假設(shè)挑選的控制器參數(shù)不免過于保守，使飛行器控制系統(tǒng) 的性能無法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的主要目的在于提供一種基于概率最優(yōu)的飛行器俯仰通道攻角跟蹤控制 方法，為解決【背景技術(shù)】中所存在的問題，本發(fā)明包括如下步驟：
[0005] 步驟S1 :分別測量出飛行器攻角及導(dǎo)彈的俯仰角速率，建立飛行器俯仰通道概率 不確定簡化模型；
[0006] 步驟S2:將所述模型化為含有參數(shù)a和k的三階標(biāo)準(zhǔn)控制參數(shù)；
[0007] 步驟S3:隨機(jī)選取所述參數(shù)k，計(jì)算由所述控制參數(shù)構(gòu)成的矩陣的特征根；
[0008] 步驟S4 :驗(yàn)證所述特征根是否穩(wěn)定，若不穩(wěn)定，返回步驟S3,重新隨機(jī)選取參數(shù)k， 若穩(wěn)定，進(jìn)行下一步；
[0009] 步驟S5 :根據(jù)得到的穩(wěn)定特征根得到穩(wěn)定的控制參數(shù)；
[0010] 步驟S6 :針對所述穩(wěn)定的控制參數(shù)，隨機(jī)選取m組所述參數(shù)a，計(jì)算m個A矩陣的 特征根；
[0011] 步驟S7 :通過判斷所述A矩陣特征根的穩(wěn)定性，得到n組穩(wěn)定的控制參數(shù)，求出穩(wěn) 定概率為p=n/m;
[0012] 步驟S8 :重復(fù)上述步驟S1至步驟S7q次；
[0013] 步驟S9 :得到q組穩(wěn)定的控制參數(shù)和穩(wěn)定概率p，最后選取穩(wěn)定概率最大的一組控 制參數(shù)。
[0014] 進(jìn)一步的，本發(fā)明采用攻角傳感器測量飛行器攻角a，采用速率陀螺儀測量導(dǎo)彈 的俯仰角速率《。
[0015] 本發(fā)明的有益效果在于，本發(fā)明從概率角度來選取控制器的參數(shù)，不但保證控制 器能夠在最惡劣情況下穩(wěn)定工作，而且能夠保證從概率的角度上，選取最優(yōu)的控制器參數(shù)， 該方法具有很高的工程價(jià)值，對于理論與實(shí)踐均有重要的意義。
【附圖說明】
[0016] 圖1所示為本發(fā)明基于概率最優(yōu)的飛行器俯仰通道攻角跟蹤控制方法的流程圖。
[0017] 圖2所示為本發(fā)明實(shí)施例實(shí)驗(yàn)一中仿真結(jié)果攻角變化曲線。
[0018] 圖3所示為本發(fā)明實(shí)施例實(shí)驗(yàn)一中仿真結(jié)果俯仰角速度變化曲線。
[0019] 圖4所示為本發(fā)明實(shí)施例實(shí)驗(yàn)一中仿真結(jié)果舵偏角變化曲線。
[0020] 圖5所示為本發(fā)明實(shí)施例實(shí)驗(yàn)二中第一組仿真結(jié)果攻角變化曲線。
[0021] 圖6所示為本發(fā)明實(shí)施例實(shí)驗(yàn)二中第二組仿真結(jié)果攻角變化曲線。
[0022] 圖7所示為本發(fā)明實(shí)施例實(shí)驗(yàn)二中第一組仿真結(jié)果俯仰角速度變化曲線。
[0023] 圖8所示為本發(fā)明實(shí)施例實(shí)驗(yàn)二中第二組仿真結(jié)果俯仰角速度變化曲線。
[0024] 圖9所示為本發(fā)明實(shí)施例實(shí)驗(yàn)二中第一組仿真結(jié)果舵偏角變化曲線。
[0025] 圖10所示為本發(fā)明實(shí)施例實(shí)驗(yàn)二中第二組仿真結(jié)果舵偏角變化曲線。
[0026] 圖11所示為本發(fā)明實(shí)施例實(shí)驗(yàn)三中仿真結(jié)果攻角變化曲線。
[0027] 圖12所示為本發(fā)明實(shí)施例實(shí)驗(yàn)三中仿真結(jié)果俯仰角速度變化曲線。
[0028] 圖13所示為本發(fā)明實(shí)施例實(shí)驗(yàn)三中仿真結(jié)果舵偏角變化曲線。
【具體實(shí)施方式】
[0029] 下文將結(jié)合附圖詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例。應(yīng)當(dāng)注意的是，下述實(shí)施例中描述的 技術(shù)特征或者技術(shù)特征的組合不應(yīng)當(dāng)被認(rèn)為是孤立的，它們可以被相互組合從而達(dá)到更好 的技術(shù)效果。
[0030] 如圖1所示，本發(fā)明提供的一種基于概率最優(yōu)的飛行器俯仰通道攻角跟蹤控制方 法，包括如下步驟：
[0031] 步驟S1 :分別測量出飛行器攻角a及導(dǎo)彈的俯仰角速率U，建立飛行器俯仰通道 概率不確定簡化模型。
[0032]采用攻角傳感器測量飛行器攻角a，采用速率陀螺儀測量導(dǎo)彈的俯仰角速率《， 并建立飛行器俯仰通道概率不確定簡化模型如下：
[0035] 其中不考慮其受干擾情況，即F= 0,W= 0。而其氣動參數(shù)％的標(biāo)稱值為ai(l，該 標(biāo)稱值通過飛行器原始的空氣動力學(xué)試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得，而氣動參數(shù)誤差服從平均分布，且誤 差區(qū)間為標(biāo)稱值的q%，S卩定義eai=ai-ai。，eaiG[_ai(lc%，ai(lc% ]，且在該區(qū)間依某種概 率分布，不失一般性，本發(fā)明以平均分布為例說明。
[0036] 針對該概率不確定的飛行器模型，概率最優(yōu)攻角跟蹤控制器的設(shè)計(jì)目標(biāo)是設(shè)計(jì)控 制目標(biāo)為設(shè)計(jì)全狀態(tài)反饋控制律S(a-ad)dt，使得系統(tǒng)LEI穩(wěn) 定，狀態(tài)a、《分別趨于。與〇。其中控制參數(shù)按照實(shí)際系統(tǒng)的限制要求he[k^pk^i]， 同時該控制律使得系統(tǒng)模型在上述區(qū)間平均攝動時，具有概率最優(yōu)的穩(wěn)定性。
[0037] 步驟S2 :將所述模型化為含有參數(shù)a和k的三階標(biāo)準(zhǔn)控制參數(shù)。
[0038] 定義誤差變量e=a-ad，w=edt，則有
[0039] w = e
[0041]整理變形得：
[0045] 定義三階標(biāo)準(zhǔn)型參數(shù)如下：
[0046] An= 0,A12= 1，A13= 0
[0047]A21=a6k3,A22=ai+ajjk"A23=a2+a6k2
[0048]A31 =a5k3,A32 =a3+a5k"A33 =a4+a5k2
[0049] 步驟S3:隨機(jī)選取參數(shù)k，計(jì)算由所述控制參數(shù)構(gòu)成的A矩陣的特征根入。
[0050] 在k# [k^pk^]的范圍內(nèi)，隨機(jī)選取一組參數(shù)，計(jì)算如下A矩陣的特征根入：
[0052] 步驟S4:驗(yàn)證所述特征根X是否穩(wěn)定，若不穩(wěn)定，返回步驟S3,若穩(wěn)定，則進(jìn)行下