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一种高空无人飞行器精度再入制导方法

阅读:1029发布:2020-07-26

专利汇可以提供一种高空无人飞行器精度再入制导方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种高空无人 飞行器 高 精度 再入制导方法,第一步,完成再入段 气动 参数不确定、大气 密度 不确定及阵 风 干扰的多源干扰分析,并建立含有气以上三种干扰的高空 无人飞行器 等价干扰动 力 学模型;第二步,根据第一步中的动力学模型,设计非线性干扰观测器对高空无人飞行器再入段受到的等价干扰进行估计,得到干扰估计值;第三步,设计比例导引律完成控制任务需求;第四步,利用第二步的干扰估计值和第三步的比例导引律设计复合比例导引 控制器 ,完成高空无人飞行器的高精度再入制导方法。本发明采用干扰观测器与比例导引相结合的高精度再入制导方法,具有较强工程实用性,适用于高空无人飞行系统的再入制导系统中,亦适用于飞行器的巡航段及容错控制。,下面是一种高空无人飞行器精度再入制导方法专利的具体信息内容。

1.一种高空无人飞行器精度再入制导方法,其特征在于:包括以下步骤:
第一步,完成再入段气动参数不确定、大气密度不确定及阵干扰的多源干扰分析,并建立含有以上三种干扰的高空无人飞行器等价干扰动学模型;
第二步,根据第一步中的所述动力学模型,设计非线性干扰观测器对高空无人飞行器再入段受到的等价干扰进行估计,得到干扰估计值;
第三步,设计比例导引律,完成控制任务需求;
第四步,利用第二步的干扰估计值和第三步的比例导引律设计复合比例导引控制器,完成高空无人飞行器的高精度再入制导方法;
所述第一步中,完成再入段气动参数不确定、大气密度不确定及阵风干扰的多源干扰分析,并建立含有以上三种干扰的高空无人飞行器等价干扰动力学模型:
其中,地心到飞行器质心距离r、飞行器所在经度θ、飞行器所在纬度φ、飞行器相对地球速度V、航迹方向ψ和航迹倾角γ; 分别为r、θ、φ、V、ψ、γ的一阶导数;σ为飞行器倾侧角,g为引力加速度,d1、d2、d3表示阵风等价干扰,d4、d5、d6表示气动参数不确定与大气密度不确定的等价干扰;L与D分别表示升力加速度与阻力加速度,表达式形式如下:
其中,ρ为大气密度,S是飞行器的参考面积,m为飞行器的质量,CL与CD分别为整体的升力系数与阻力系数,升力系数与阻力系数的气动参数模型如下:
其中,Ma为赫数,α为攻角;CL1、CL2、CL3、CL4分别为升力系数的二阶攻角系数、一阶攻角系数、马赫数系数、常数系数;CD1、CD2、CD3、CD4分别为阻力系数的二阶攻角系数、一阶攻角系数、马赫数系数、常数系数;控制量选取为飞行器倾侧角σ和攻角α;
将公式(1)转化为如下状态空间表达式:
其中, 为x的一阶
导数;
所述第二步中,根据第一步中的动力学模型,设计非线性干扰观测器对高空无人飞行器再入段受到的等价干扰进行估计,得到干扰估计值:
其中,为未知等价干扰d的干扰估计值,z为干扰观测器中的中间变量,为z的一阶导数,l(x)为待确定的观测器增益,p(x)为待设计的变量矩阵,与观测器增益l(x)有如下关系:
所述第三步中,设计比例导引律完成控制任务需求如下:
设计的比例导引律为:
其中, 为飞行器的飞行角速度在垂直面内的投影角速度, 为飞行器的飞行角速度在平面内的投影角速度,kd、kt分别为垂直导引系数和水平导引系数,λD为飞行器垂直视线角, 为垂直视线角加速度,λT为飞行器水平视线角, 为水平视线角加速度;
根据比例导引律求得如下期望航迹方向角速度 和航迹倾角速度
利用上式解算出的期望航迹方向角速度 与期望航迹倾角速度 通过对动力学模型(1)与气动参数模型(2),联立解方程,计算出控制量飞行器倾侧角σ和攻角α,根据状态空间表达式(3),得到比例导引等价系统输入u;
所述第四步中,设计复合比例导引控制器ue为:
其中,u为比例导引等价系统输入,为未知等价干扰d的干扰估计值。

说明书全文

一种高空无人飞行器精度再入制导方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种高空无人飞行器高精度再入制导方法,可以解决具有气动参数不确定、大气密度不确定及阵干扰的高空无人飞行器抗干扰再入制导问题。

背景技术

[0002] 随着飞行器技术的发展,高空无人飞行器成为近期热研究对象,包括导弹及高超声速飞行器等,此类对象具有快速性、航程远、精度高等优点。
[0003] 高空无人飞行器的再入段是整体任务过程的关键时期,高精度再入制导与控制是再入过程的关键技术,但所面临的气动参数不确定、大气密度不确定及阵风干扰多源干扰问题严重影响了再入过程的高精度需求。高空无人飞行器再入制导过程飞行跨度较大,可从高于地面100km的再入点飞行至地面上某一目标点,这一过程中空间环境变换复杂。现有技术无法实时准确测量或估计气动参数、大气密度等环境参数,工程中有研究表明,再入段的气动参数不确定高达15%~20%,大气密度不确定也可达到10%左右,这就造成所建立的模型中存在气动参数不确定及大气密度不确定干扰。同时,近空间内存在的阵风干扰严重影响高空飞行器的飞行轨迹与姿态,对系统产生一定误差。气动参数不确定、大气密度不确定及阵风干扰这三种干扰,对解决高空无人飞行器的高精度再入制导问题带来巨大的挑战,严重影响再入任务的准确性。可见设计具备抗干扰能的高空无人飞行器高精度再入制导方法尤为重要。
[0004] 目前,针对高空无人飞行器再入制导问题,国内外学者也做出了大量的研究。专利申请号为201410228163.5中提出一种基于高精度纵横程解析预测的再入制导律,专利申请号为201710256646.X中针对高超声速飞行器跟踪目标问题,提出基于气动加速度通道的预测校正控制方法,但以上两个专利均未考虑任务过程中的多源干扰问题。有部分专利考虑了再入段的不确定因素,但存在其它问题:专利申请号为201710370437.8中提出一种基于线性协方差模型预测控制的鲁棒再入制导方法,解决不确定因素对落点精度的影响,但该方法模型为线性模型,与实际模型相差较大。专利申请号201610306205.1中提出一种火星着陆器大气进入段抗干扰复合在线制导方法,但该方法仅考虑了单一干扰源,未考虑多种不确定及干扰的情况。此外,在一些论文中也存在不足:文章《高超声速风飞行器纵向平面滑翔飞行制导控制方法》提出了基于动态面控制和滑模控制相结合的制导方法,但文章使用的模型为二维平面模型,该模型缺乏工程实用性,且文章未考虑飞行中的高精度控制问题。综上所述,现有方法缺乏对含有多源干扰情况下的高空无人飞行器动力学建模,且无法解决含有气动参数不确定、大气密度不确定及阵风干扰的高空无人飞行器高精度再入制导问题。

发明内容

[0005] 本发明的技术解决问题是:针对含有气动参数不确定、大气密度不确定及阵风干扰的高空无人飞行器再入制导问题,克服现有技术的不足,建立包含多源干扰的动力学模型,利用比例导引与干扰观测器相结合的方法,设计复合抗干扰再入制导控制器,实现了对气动参数不确定、大气密度不确定及阵风干扰的估计与补偿,从而提升高空无人飞行器再入制导的鲁棒性、精确性和抗干扰能力。
[0006] 本发明及技术解决方案为:一种高空无人飞行器高精度再入制导方法,其实现步骤如下:
[0007] 第一步:完成再入段气动参数不确定、大气密度不确定及阵风干扰的多源干扰分析,并建立含有气以上三种干扰的高空无人飞行器等价干扰动力学模型:
[0008]
[0009] 其中,地心到飞行器质心距离r、飞行器所在经度θ、飞行器所在纬度φ、飞行器相对地球速度V、航迹方向ψ和航迹倾角γ; 分别为r、θ、φ、V、ψ、γ的一阶导数;σ为飞行器倾侧角,g为引力加速度,d1、d2、d3表示阵风等价干扰,d4、d5、d6表示气动参数不确定与大气密度不确定的等价干扰;L与D分别表示升力加速度与阻力加速度,表达式形式如下:
[0010]
[0011]
[0012] 其中,ρ为大气密度,S是飞行器的参考面积,m为飞行器的质量,CL与CD分别为整体的升力系数与阻力系数,升力系数与阻力系数的气动参数模型如下:
[0013]
[0014] 其中,Ma为赫数,α为攻角;CL1、CL2、CL3、CL4分别为升力系数的二阶攻角系数、一阶攻角系数、马赫数系数、常数系数;CD1、CD2、CD3、CD4分别为阻力系数的二阶攻角系数、一阶攻角系数、马赫数系数、常数系数;控制量选取为飞行器倾侧角σ和攻角α;
[0015] 将公式(1)转化为如下状态空间表达式:
[0016]
[0017] 其中, 为x的一阶导数。
[0018] 第二步:根据第一步中的动力学模型,设计非线性干扰观测器对高空无人飞行器再入段受到的等价干扰进行估计,得到干扰估计值:
[0019] 设计干扰观测器如下:
[0020]
[0021]
[0022] 其中,为未知等价干扰d的干扰估计值,z为干扰观测器中的中间变量,为z的一阶导数,l(x)为待确定的观测器增益,p(x)为待设计的变量矩阵,与观测器增益l(x)有如下关系:
[0023]
[0024] 第三步:设计比例导引律完成控制任务需求:
[0025] 设计比例导引律为:
[0026]
[0027]
[0028] 其中, 为飞行器的飞行角速度在垂直面内的投影角速度, 为飞行器的飞行角速度在平面内的投影角速度,kd、kt分别为垂直导引系数和水平导引系数,λD为飞行器垂直视线角, 为垂直视线角加速度,λT为飞行器水平视线角, 为水平视线角加速度。
[0029] 根据比例导引律求得如下期望航迹方向角速度 和航迹倾角速度
[0030]
[0031]
[0032] 利用上式解算出的期望航迹方向角速度 与期望航迹倾角速度 通过对动力学模型(1)与气动参数模型(2)联立解方程,计算出控制量飞行器倾侧角σ和攻角α,根据状态空间表达式(3),得到比例导引等价系统输入ue。
[0033] 第四步:利用第二步的干扰估计值和第三步的比例导引律设计复合比例导引控制器,完成高空无人飞行器的高精度再入制导方法:
[0034] 设计复合比例导引控制器:
[0035]
[0036] 其中,ue为比例导引等价系统输入,为未知等价干扰d的干扰估计值。
[0037] 本发明与现有技术相比的优点在于:本发明的一种高空无人飞行器高精度再入制导方法,针对现有再入系统因为存在气动参数不确定、大气密度不确定及阵风干扰而导致精度下降的问题,首先建立了包含气动参数不确定、大气密度不确定和阵风干扰的等价干扰动力学模型,其次设计干扰观测器对再入过程中的等价干扰进行估计,接着结合工程中经典的比例导引控制方法,完成一种高空无人飞行器高精度再入制导方法,相比现有技术,本发明使得高空无人飞行器具有抗干扰特性,满足系统的高精度制导需求,从而保证高空无人飞行器能够快速、准确追击期望目标点附图说明
[0038] 图1为本发明一种高空无人飞行器高精度再入制导方法的设计流程图

具体实施方式

[0039] 如图1所示,本发明涉及一种高空无人飞行器高精度再入制导方法。该方法针对含有气动参数不确定、大气密度不确定及阵风干扰的高空无人飞行器再入制导问题,第一步,完成再入段气动参数不确定、大气密度不确定及阵风干扰的多源干扰分析,并建立含有气以上三种干扰的高空无人飞行器等价干扰动力学模型;第二步,根据第一步中的动力学模型,设计非线性干扰观测器对高空无人飞行器再入段受到的等价干扰进行估计,得到干扰估计值;第三步,设计比例导引律完成控制任务需求;第四步,利用第二步的干扰估计值和第三步的比例导引律设计复合比例导引控制器,完成高空无人飞行器的高精度再入制导方法。本发明采用干扰观测器与比例导引相结合的高精度再入制导方法,具有较强工程实用性,适用于高空无人飞行系统的再入制导系统中,亦适用于飞行器的巡航段及容错控制。
[0040] 具体实施方式如下:
[0041] 第一步:完成再入段气动参数不确定、大气密度不确定及阵风干扰的多源干扰分析,并建立含有气以上三种干扰的高空无人飞行器等价干扰动力学模型:
[0042]
[0043] 其中,地心到飞行器质心距离r,初始值为30480km、飞行器所在经度θ,初始值为0.0017rad、飞行器所在纬度φ,初始值为0.0024rad、飞行器相对地球速度V,初始值为
3352.8m/s、航迹方向角ψ和航迹倾角γ,初始值分别为3.9rad和-0.785rad。
分别为r、θ、φ、V、ψ、γ的一阶导数。σ为飞行器倾侧角,g为引力加速度,取值为9.8m/s2,d1、d2、d3表示阵风等价干扰,d4、d5、d6表示气动参数不确定与大气密度不确定的等价干扰,L与D分别表示升力加速度与阻力加速度,表达式形式如下:
[0044]
[0045]
[0046] 其中,ρ为大气密度,取值为1.225kg/m3,S是飞行器的参考面积,取值为149.4m2,m为飞行器的质量,取值为35828kg,CL与CD分别为整体的升力系数与阻力系数。升力系数与阻力系数的气动参数模型如下:
[0047]
[0048] 其中,Ma为马赫数,初始值为11Ma,α为攻角。根据以上模型,控制量选取为飞行器倾侧角σ和攻角α。
[0049] 将上述系统(1)转化为如下状态空间表达式:
[0050]
[0051] 其中, 为x的一阶导数。
[0052] 第二步:根据第一步中的动力学模型,设计非线性干扰观测器对高空无人飞行器再入段受到的等价干扰进行估计,得到干扰估计值:
[0053] 设计干扰观测器如下:
[0054]
[0055]
[0056] 其中,为未知等价干扰d的干扰估计值,z为干扰观测器中的中间变量,为z的一阶导数,l(x)为待确定的观测器增益,p(x)为待设计的变量矩阵,与观测器增益l(x)有如下关系:
[0057]
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