约束全程满足的高超声速飞行器轨迹优化自适应最优控制器
专利汇可以提供约束全程满足的高超声速飞行器轨迹优化自适应最优控制器专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种约束全程满足的高超声速 飞行器 轨迹优化自适应最优 控制器 ，用于对飞行器轨迹进行控制。所述的约束全程满足的高超声速飞行器轨迹优化自适应最优控制器由飞行器海拔高度 传感器 、飞行器速度传感器、飞行器飞行航道倾 角 传感器、飞行器 水 平航程传感器、飞行器MCU、飞行器 攻角 控制器构成。飞行器MCU根据测得的海拔高度、速度、飞行航道倾角要求自动执行内部约束全程满足的自适应 算法 ，并将获得的控制策略转换为控制指令发送给飞行器攻角控制器执行。本发明能够根据高超声速飞行器不同的海拔高度、速度、飞行航道倾角和飞行水平航程状态快速地得到轨迹优化控制策略，使高超声速飞行器获得更远航程。，下面是约束全程满足的高超声速飞行器轨迹优化自适应最优控制器专利的具体信息内容。
1.一种约束全程满足的高超声速飞行器轨迹优化自适应最优控制器，其特征在于：由飞行器海拔高度传感器、飞行器速度传感器、飞行器飞行航道倾角传感器、飞行器水平航程传感器、飞行器MCU、飞行器攻角控制器构成。所述飞行器海拔高度传感器、飞行器速度传感器、飞行器飞行航道倾角传感器、飞行器水平航程传感器、飞行器攻角控制器均通过数据总线与高超声速飞行器MCU相连。所述高超声速飞行器MCU包括依次相连的信息采集模块、状态尺度变换模块、初始化模块、常微分方程组(Ordinary Differential Equations，简称ODE)离散化模块、非线性规划(Non-linear Programming，简称NLP)问题求解模块、自适应模块和控制指令输出模块。
所述约束全程满足的高超声速飞行器轨迹优化自适应最优控制器的运行过程如下：
步骤1)：在高超声速飞行器MCU中输入对应于该飞行器的气动系数模型、飞行器性能约束条件、指定优化目标；
步骤2)：高超声速飞行器到达再入段后，开启飞行器海拔高度传感器、飞行器速度传感器、飞行器飞行航道倾角传感器和飞行器水平航程传感器，得到高超声速飞行器当前的海拔高度、速度、飞行航道倾角和飞行水平距离状态信息；
步骤3)：高超声速飞行器MCU根据测得的海拔高度、速度、飞行航道倾角执行内部约束全程满足的自适应算法，得到使高超声速飞行器水平飞行距离最长的轨迹优化控制策略；
步骤4)：高超声速飞行器MCU将获得的轨迹优化控制策略发送给控制策略输出模块，并转换为控制指令发送给飞行器攻角控制器执行。
所述步骤3包括以下子步骤：
步骤3.1)：信息采集模块获取步骤2得到的高超声速飞行器当前的海拔高度、速度、飞行航道倾角和飞行水平距离状态信息；
步骤3.2)：利用状态尺度变换模块对状态变量进行尺度变换，缩小状态变量在数值上的尺度差距：
其中 表示nx个状态向量， 表示状态变换函数。
步骤3.3)：初始化模块开始运行，设置轨迹优化过程时间的离散段数与每一段的长度、攻角控制量的初始猜测值u(0)(t)，设定优化精度要求tol，将迭代次数k置零；
步骤3.4)：通过ODE离散化模块将常微分方程组在时间轴[t0,tf]上全部离散；
步骤3.5)：通过NLP问题求解模块获得所需的攻角控制策略和对应状态轨迹，这个过程包括多次内部迭代，每次迭代都要求解寻优方向和寻优步长，并进行寻优修正。对于某一次迭代得到的攻角控制量u(k)(t)，如果其对应目标函数值J[u(k)(t)]与前一次迭代的目标函数值J[u(k-1)(t)]之差小于精度要求tol，则判断收敛性满足，并将攻角控制量u(k)(t)输出到自适应模块26；
步骤3.6)：通过自适应模块分析NLP问题求解模块获得的攻角控制量u(k)(t)对应的飞行器运动过程，是否满足飞行器性能约束条件。如果满足，则将攻角控制量u(k)(t)作为指令输出到控制策略输出模块，否则自适应调整轨迹优化过程时间的离散段数与每一段的长度，执行初始化模块。
所述步骤3.4包括以下子步骤：
步骤3.4.1)：划分区间[t0,tf]：各节点分别为t0＜t1＜…＜tm-1＜tm＝tf，其中m为分段的段数。
步骤3.4.2)：将控制变量参数化：在各节点处给出控制变量的估计值u0,u1,…,um，在区间Ii＝[ti,ti+1](i＝0,1,…,m-1)上构造函数qi(t,u0,u1,…,um)逼近区间Ii上的控制函数，于是
步骤3.4.3)：子区间打靶：在Ii＝[ti,ti+1](i＝0,1,…,m-1)上，相应地赋予状态变量的初值x(ti)＝si,(i＝0,1,…,m-1)，通过求解
得到子区间Ii＝[ti,ti+1]上的状态函数解x(t,si,qi)(i＝0,1,…,m-1)，其中f(t,x,qi)为飞行器的气动系数模型。
步骤3.4.4)：匹配条件：为了保证状态函数解x(t,si,qi)(i＝0,1,…,m-1)的连续性，需要满足以下条件：
x(ti+1,si,qi)＝si+1(i＝0,1,…,m-1) (4)
步骤3.4.5)：将ODE转化为NLP问题求解。
所述步骤3.5包括以下子步骤：
步骤3.5.1)：将攻角控制量u(k-1)(t)作为向量空间中的某个点，记作P1，P1对应的目标函数值就是J[u(k-1)(t)]；
步骤3.5.2)：从点P1出发，根据选用的NLP算法，构造向量空间中的一个寻优方向向d(k-1)和步长α(k-1)；
步骤3.5.3)：通过式u(k)(t)＝u(k-1)(t)+α(k-1)d(k-1)构造向量空间中对应u(k)的另外一个点P2，使得P2对应的目标函数值J[u(k)(t)]比J[u(k-1)(t)]更优。
(k)
步骤3.5.4)：采用寻优校正u (t)，得到校正后的点 记为点P3，同时令
使得P3对应的目标函数值J[u(k)(t)]比J[u(k-1)(t)]更优；
步骤5)：如果J[u(k)(t)]与上一次迭代的目标函数值J[u(k-1)(t)]的绝对值之差小于精(k)
度tol，则判断收敛性满足，将本次迭代得到的控制策略u (t)输出至控制策略输出模块；
如果收敛性不满足，迭代次数k增加1，将u(k)(t)设置为初始值，继续执行步骤3.5.2)。
所述步骤3.6包括以下子步骤：：
步骤3.6.1)：判断NLP求解模块得到的控制策略 对应的过程是否全程满足约束条件，如果满足，则输出至控制策略输出模块，否则执行步骤3.6.2)
步骤3.6.2)：利用控制策略 计算曲率
步骤3.6.3)：选取曲率较小的点作为新的时间节点，并输出至初始化模块。
约束全程满足的高超声速飞行器轨迹优化自适应最优控制器
技术领域
背景技术
发明内容
度、飞行器飞行航道倾角、飞行器水平飞行距离等物理参数，nx为状态变量的维度，这里nx＝
4。x0是状态向量的初始值， 是其一阶导数；u(t)表示高超声速飞行器的攻角控制量，为本问题的控制变量，ul、uu分别为其下限值和上限值； 是根据能量守恒以及力学原理建立的微分方程组；G[u(t),x(t),t]是高超声速飞行器再入段过程的约束条件。
具体实施方式
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