可重复使用助推飞行器姿态控制和控制分配研究

摘要

为满足空间研究、军事侦察、全球快速打击能力等方面的发展需求，同时实现降低航天运输成本的目的，可重复使用航天运载器应运而生。可重复使用助推飞行器(Reusable Boosted Vehicle, RBV)是一种无动力返回、滑行着陆的飞行器。具有飞行空域广、飞行马赫数变化范围大、操纵复杂以及存在异类冗余执行机构等特点，RBV的姿态控制与异类冗余执行机构的控制分配问题已成为现代飞行控制研究中最具挑战性的课题之一。
　　本文针对各飞行段的特点以及异类冗余执行机构控制的特性，对RBV姿态控制方案及异类冗余执行机构控制分配策略进行了深入的研究。具体的研究工作包括：
　　(1)针对全空域、大机动飞行特征，建立了RBV的非线性六自由度模型，并针对不同飞行阶段的特点给出了相应的数学模型。
　　(2)针对大攻角机动，提出了基于神经网络鲁棒自适应逆的RBV飞行控制策略。在对RBV模型进行时标分离的基础上，针对动态逆系统快回路角速度不能瞬时获得，而在只满足快回路动态逆正确性的弱化条件下，基于Lyapunov理论对快慢回路闭环动态逆系统稳定性给出了证明，并根据时标分离的弱化条件提出了确保闭环系统稳定的快回路带宽；在此基础上，针对 RBV模型中的不确定性，设计了基于神经网络的鲁棒自适应逆控制律，并证明了RBV闭环控制系统的最终一致有界性。仿真结果表明该方法能够降低对RBV模型准确性的要求，提高控制系统的鲁棒性。
　　(3)针对RBV在不同空域内的飞行要求，提出了基于线性变参数(Linear Parameter Varying,LPV)增益调度的RBV多空域融合控制。RBV的飞行空域参数由攻角、马赫数和高度构成。针对不同空域的参数设计LPV增益调度控制器，并构造了融合函数将不同空域内的控制器融合成全空域的LPV控制器。利用参数依赖型Lyapunov函数对闭环系统的鲁棒性能进行分析。仿真结果表明，该方法能够节省计算时间，并保证控制系统具有良好的鲁棒性能。
　　(4)提出了RBV异类冗余执行机构的可重构动态控制分配策略。提出了一种改进的定点二乘优化(Improved Fixed-Point IFP)算法进行RBV多执行机构控制分配，生成气动舵面和反作用控制机构的控制指令；在此基础上，研究了在考虑舵机特性情况下的动态控制分配问题，并论证了动态控制分配方法的有效性；在舵面失效或操纵效能降低的情况下，研究了RBV异类冗余执行机构的可重构问题，结合鲁棒自适应逆控制律实现了飞行控制的重构。仿真结果对比表明，在执行机构超过20个且存在控制约束时，该分配策略完全能够满足机载计算机的在线可重构控制分配要求。
　　(5)建立了RBV的GNC模块化数字仿真体系结构。利用MATLAB/SIMULINK工具，对RBV飞行全过程中飞控系统的性能进行了综合仿真验证。

目录

可重复使用助推飞行器姿态控制和控制分配研究

RESEARCH ON ATTITUDE CONTROLAND CONTROL ALLOCATION FOR REUSABLE BOOSTED VEHICLE

摘要

Abstract

Contents

第1章 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 可重复使用助推飞行器发展概况

1.3 现代飞行控制方法综述

1.4 现代飞行控制分配综述

1.5 论文主要研究内容

第2章 RBV系统数学模型

2.1 引言

2.2 基本假设及常用坐标系定义

2.3 RBV运动数学模型

2.4 本章小结

第3章 基于神经网络鲁棒自适应逆的RBV飞行控制研究

3.1 引言

3.2 单隐层神经网络

3.3 非线性动态逆

3.4 问题的提出

3.5 RBV动态逆控制律设计

3.6 基于RBV的动态逆系统稳定性分析

3.7 基于神经网络的RBV鲁棒自适应逆控制

3.8 本章小结

第4章 LPV增益调度的RBV多空域融合控制

4.1 引言

4.2 基于LPV的姿态控制研究

4.3 RBV的LPV控制器融合设计

4.4 本章小结

第5章 RBV异类冗余执行机构的可重构动态控制分配研究

5.1 引言

5.2 控制分配问题描述

5.3 控制分配方法概述

5.4 改进的定点二乘优化控制分配

5.5 RBV控制分配

5.6 可重构控制分配

5.7 控制分配仿真及结果分析

5.8 本章小结

第6章 RBV的GNC飞行仿真

6.1 引言

6.2 RBV的GNC系统方案

6.3 GNC系统仿真结构

6.4 GNC系统各模块的建立

6.5 RBV的飞行仿真

6.6 本章小结

结论

参考文献

缩写表

攻读博士学位期间所发表的学术论文

哈尔滨工业大学博士学位论文原创性声明

哈尔滨工业大学博士学位论文使用授权书

哈尔滨工业大学博士学位涉密论文管理

致谢

个人简历