3.13　近空间高超声速飞行器飞行姿态/气动力耦合机理与协调控制研究

本项目针对飞行姿态/气动力耦合机理、建模表征方法以及控制方法开展研究，主要得到以下结论。

①分析了飞行姿态与气动力耦合机理。在深入研究临近空间飞行环境、高超声速飞行器典型的特殊飞行模式、可能的飞行包线的基础上，得到了飞行姿态与气动力相互耦合和相互影响的具体表征，把高超声速飞行器飞行姿态与气动力耦合问题看作复杂快变系统的状态与参数的耦合问题。

②研究了飞行姿态/气动力耦合建模方法。提出了两种耦合描述方法和建模思路：把动态方程中参数与状态的相互耦合归结为附加耦合项加到模型中，并基于严参数反馈理论，把参数变化项从附加耦合项中剥离出来；在掌握状态影响参数的近似规律前提下，提出了状态/参数扩维的耦合描述方法，在一般的非线性系统中联立参数随状态变化的表达式与系统动态方程，推导得到状态/参数扩维动态系统。在状态/参数扩维思路的基础上，分析了近空间高超声速飞行器飞行姿态/气动力耦合特性。基于状态/参数扩维思想得到了近空间飞行器各个通道快慢回路的耦合矩阵表达形式，并结合典型轨迹进行了耦合特性分析。

③基于参数附加耦合项的思路，提出了以下控制方法。（a）基于不变流形参数估计的自适应控制器方法。该方法可应用于近空间高超声速飞行器仿真。针对不变流形参数估计方法要求状态量和参数耦合项一一对应的不足，提出了基于李雅普诺夫函数的参数估计方法和自适应控制律，不再受参数耦合项数量的限制，适合于解决近空间飞行纵向姿态控制问题。针对含有不确定性气动参数的吸气式高超声速飞行器动力学模型，设计自适应反步法（adaptive backstepping）控制器，用来补偿模型中的不匹配性和不确定性，以保证飞行器跟踪理想的高度、速度、攻角、机体角和俯仰角速率的变化轨迹。利用基于李雅普诺夫的稳定性分析以保证控制器状态的渐进稳定性。基于MATLAB的数值仿真结果可证明本项目设计的控制器的有效性。（b）基于模糊-神经网络观测器的动态逆控制方法。该方法可用于解决状态与参数严重耦合情况下的输出跟踪控制问题。该观测器较好地估计了参数附加耦合项，与动态逆方法结合设计的控制器消除了状态/参数耦合为系统带来的影响。为了适应输出并非全状态的情况，针对更为一般的M IMO系统解耦控制问题，提出了基于模糊神经网络观测器的控制方法。其中，针对可重复使用运载火箭（RLV）再入段飞行参数不确定性大和外界干扰的问题，提出基于B样条模糊神经网络扰动观测器的RLV动态逆控制方法。非线性动态逆控制器面向标称系统设计，保证控制性能。把参数不确定性和外扰看成系统的总扰动，设计B样条模糊神经网络扰动观测器进行估计，构造补偿控制信号加入系统。通过引入气动参数偏差和干扰力矩对所设计的控制方法进行仿真，并与传统动态逆方法的控制器进行对比，结果表明所提出的RLV姿态控制方法对参数不确定性和外扰具有较强的鲁棒性，弥补了动态逆方法要求模型精确这一不足。（c）基于非线性扩张状态观测器（NESO）的解耦控制方法。该方法可用于解决高超声速飞行器姿态控制问题。根据分散控制的思想，把耦合动态和不确定性归结为广义不确定项，然后采用NESO方法给出估计值，并作为补偿信号加入分散控制律。理论推导证明了该方法可以保证闭环系统跟踪误差一致有界。在高超声速滑翔飞行器模型上的仿真验证并与传统的分通道反馈控制方法进行对比，表明这一解耦控制方法的控制效果更好，在较大程度上消除了通道耦合和不确定性的影响。

④基于状态/参数扩维的思路，提出了以下控制方法。（a）基于观测器的鲁棒控制方法。通过把参数扩张为新的系统状态，得到了扩维之后的动态方程，实现了状态/参数耦合和系统扰动项的分离，构造反馈控制以消除耦合带来的影响，针对系统扰动项给出了满足H∞性能的线性矩阵不等式，用于确定控制器反馈增益和观测器增益。该方法已成功应用于近空间飞行器姿态控制器设计问题中，用于解决飞行姿态/气动力耦合问题。（b）基于状态/参数扩维的滑模控制方法。利用了滑模变结构控制特有的滑模运动，能有效减少对精确数学模型的依赖，在系统参数不确定或者存在外部扰动的情况下，依然可以保证观测器的性能。采用滑模控制方法，基于李雅普诺夫原理，证明了在滑模观测器和滑模控制律作用下的闭环系统稳定性。该方法可用于近空间高超声速飞行器姿态控制问题。其中，针对RLV再入姿态控制问题，将滑模控制和非线性动态逆技术的鲁棒控制器相结合，为提高非线性动态逆控制器的鲁棒性，将滑模项引入非线性动态逆控制器，并针对标称系统的高性能进行了设计。为了选择合适的滑模项大小，保证系统的鲁棒性，避免不必要的大抖振，建立了基于非线性扩展状态观测器的非线性估计器，以估计标称系统与非线性对象之间的干扰，利用扰动估计在线调整滑模项的大小并分析了整个系统的稳定性。此外，通过RLV仿真实例验证了该控制器的可行性和有效性。