一种动能拦截器的模糊增强抗干扰控制系统和方法

摘要

本发明公开了一种动能拦截器的模糊增强抗干扰控制系统和方法，包含对动能拦截器姿态动力学模型的建立；简化拦截器姿态动力学模型，得到面向控制的系统模型；未建模动态影响下，动能拦截器模糊增强抗干扰控制器的设计；动能拦截器控制架构的设计；最后，基于李雅普诺夫函数稳定性理论对所设计的模糊增强抗干扰控制器进行稳定性分析，从理论上证明了系统最终收敛有界，并利用MATLAB进行了仿真实例验证。

说明书

技术领域

本发明属于拦截器控制技术领域，具体涉及一种动能拦截器的模糊增强抗干扰控制系统和方法。

背景技术

动能拦截器是一种利用自身的动能拦截大气层外的来袭目标的先进武器，其杀伤方式是利用其高速飞行产生的动能直接碰撞并摧毁来袭目标。与使用空气动力改变姿态的传统大气层内制导武器不同，动能拦截器通过姿态控制系统的姿态控制引擎产生矢量推力来改变姿态。动能拦截器的姿态控制系统是一个具有强耦合的多输入多输出的非线性系统。在其控制过程中，不确定性主要有两类：一类是空间环境引起的外部干扰；二是转动惯量建模不确定、推力偏心、质心漂移等内部干扰，这对控制器的设计提出了更高的要求。

针对动能拦截器的姿态控制问题，提出了多种控制器设计方法，例如基于模型预测控制理论的开关姿态控制律、基于时间尺度分离技术的PI控制器、基于非线性的制导律扰动观测器(NDO)和滑模变结构控制等，但这些方法在解决动能拦截器的姿态控制问题上都存在一定的不足，有些是不利于工程实现，有些则是没有充分考虑参数扰动和外部扰动对控制系统的影响。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种动能拦截器的模糊增强抗干扰控制系统和方法，以解决现有技术中现有的动能拦截器未充分考虑参数扰动和外部扰动的问题。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种动能拦截器的模糊增强抗干扰控制方法，包括以下步骤：

步骤1，建立动能拦截器的姿态动力学模型；

步骤2，将姿态动力学模型改写为向量方程组；所述向量方程组结合通道之间的耦合，状态和输入信号之间的耦合、油耗和拦截器的制造误差，获得动能拦截器的面向控制的系统模型；

步骤3，基于反步法，将面向控制的系统模型分成两个子系统，分别为内环系统和外环系统；通过设计内环系统的间接补偿控制律和自适应控制律的控制器使得内环系统收敛；在内环系统收敛的基础上，设计外环系统的间接补偿控制律和自适应控制律使得外环系统收敛；外环系统的间接补偿控制律中通过引入动态信号处理未建模动态，通过模糊逻辑系统处理耦合不确定性，通过边界估计器处理模糊逻辑系统中的拟合误差和匹配干扰，最后使得外环系统收敛；

所述动能拦截器按照外环系统设计的间接补偿控制律和自适应控制律执行，使得所述动能拦截器的姿态动力学模型稳定。

本发明的进一步改进在于：

优选的，步骤1中，所述姿态动力学模型为：

其中，γ,ψ,θ分别为动能拦截器的滚转角，偏航角和俯仰角；ω

步骤2中，所述向量方程组为：

其中，

ξ(t),ω(t)分别为动能拦截器的姿态角向量和弹体坐标系相对于惯性系统的转动角速度向量，γ,ψ,θ是动能拦截器的姿态角分量分别代表滚转角，偏航角和俯仰角；ω

优选的，步骤2中，所述面向控制的系统模型为：

优选的，步骤3中，所述内环系统为：

所述内环系统的控制律为：

ω

其中，ω

优选的，内环系统的间接补偿控制律为：

内环系统的自适应控制律为：

其中，

优选的，根据李雅普诺夫函数稳定性定理，自适应参数的更新率为：

优选的，所述动态信号r(t)为：

其中，γ

动态信号具有如下性质：

其中，ε

外环的控制律为：

u(t)＝u

其中，u

外环系统的自适应控制律为：

其中，

优选的，所述间接补偿控制律和自适应控制律通过李雅普诺夫候选函数进行稳定性验证。

一种动能拦截器的模糊增强抗干扰控制系统，包括：

模型建立单元，用于建立动能拦截器的姿态动力学模型；

面向控制的系统模型单元，用于将姿态动力学模型改写为向量方程组；所述向量方程组结合通道之间的耦合，状态和输入信号之间的耦合、油耗和拦截器的制造误差，获得动能拦截器的面向控制的系统模型；

控制律单元，用于基于反步法，将面向控制的系统模型分成两个子系统，分别为内环系统和外环系统；通过设计内环系统的间接补偿控制律和自适应控制律的控制器使得内环系统收敛；在内环系统收敛的基础上，设计外环系统的间接补偿控制律和自适应控制律使得外环系统收敛；外环系统的间接补偿控制律中通过引入动态信号处理未建模动态，通过模糊逻辑系统处理耦合不确定性，通过边界估计器处理模糊逻辑系统中的拟合误差和匹配干扰，最后使得外环系统收敛；

所述动能拦截器按照外环系统设计的间接补偿控制律和自适应控制律执行，使得所述动能拦截器的姿态动力学模型稳定。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明公开了一种动能拦截器的模糊增强抗干扰控制系统和方法，包含对动能拦截器姿态动力学模型的建立；简化拦截器姿态动力学模型，得到面向控制的系统模型；未建模动态影响下，动能拦截器模糊增强抗干扰控制器的设计；动能拦截器控制架构的设计；最后，基于李雅普诺夫函数稳定性理论对所设计的模糊增强抗干扰控制器进行稳定性分析，从理论上证明了系统最终收敛有界，并利用MATLAB进行了仿真实例验证。当动能拦截器进入末制导阶段时，为了搜索目标，通常需要改变大角度。定位目标后，需要根据不同的拦截策略控制动能拦截器的姿态角，以实现“零控脱距”目标的精准拦截。本发明能够精准控制动能拦截器成功命中目标。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为三种不同工况下的俯仰角跟踪效果曲线图；

图3为三种不同工况下的偏航角跟踪效果曲线图；

图4为三种不同工况下的滚转角跟踪效果曲线图。

具体实施方式

下面结合附图和具体的实施例对本发明做进一步详细描述。系统的控制框图如下图1所示。参见图1，本发明公开的方法首先建立了动能拦截器的姿态动力学模型，并对其进行简化；利用反步法的思想，将系统分为内外环两个子系统分别进行控制律的设计；在内环控制器的设计过程中，由于系统矩阵的未知性，常规的比例积分控制并不能保证内环系统收敛，因此该部分通过设计间接补偿控制律和自适应控制律结合的控制器来保证内环系统的收敛性；在外环系统中，同样存在系统矩阵未知的问题，因此其控制律的设计依然采用间接补偿控制律和自适应控制律结合的方式，由于外环系统存耦合不确定性和匹配干扰，于是在间接补偿控制律的设计过程中，除了常规的控制设计部分，还包含通过引入动态信号r(t)来处理模型中的未建模动态，通过模糊逻辑系统来处理系统的耦合不确定性，tanh边界估计器用来处理模糊逻辑系统的拟合误差和匹配干扰。

本发明公开了一种动能拦截器的模糊增强抗干扰控制方法，包括以下步骤：

步骤1，建立动能拦截器的姿态动力学模型。忽略复杂动力学，动能拦截器在执行任务过程中，其姿态动力学可表征为：

其中，γ,ψ,θ分别为动能拦截器的滚转角，偏航角和俯仰角；ω

步骤2，简化动能拦截器的姿态动力学模型，简化公式(1)，得到面向控制的系统模型。作用在动能拦截器上的控制力矩可表征为：

其中，F

由于射流和外部流场引起的扰动的存在，实际控制力矩具有不确定性，因此实际控制力拒可表征为：

其中，M

为了便于动能拦截器控制律的设计，需要对其系统模型(1)进行简化。首先定义如下形式的向量：

ξ(t)＝[θ(t),ψ(t),γ(t)]

再根据上述定义的向量，将动能拦截器姿态动力学的模型(1)改写为如下的向量方程组的形式：

其中，

ξ(t),ω(t)分别为动能拦截器的姿态角向量和弹体坐标系相对于惯性系统的转动角速度向量，γ,ψ,θ是动能拦截器的姿态角分量分别代表滚转角，偏航角和俯仰角；ω

为进一步简化模型(5)，定义h(ξ,ω)＝J

其次，在对动能拦截器执行任务时姿态动力学建模的过程中，耦合不确定性是不可忽略的，包含控制系统通道之间的耦合以及系统状态和输入信号之间的耦合。定义耦合不确定性为χ(ξ(t),ω(t),u(t),η(t))，满足

其中，

其中，α

再有，除耦合不确定性外，姿态控制过程中的油耗和拦截器的制造误差对系统模型的影响是不容忽视的，在系统模型中可描述为ΔG(t),Δh(ξ(t),ω(t)),ΔH，综合以上影响因素，模型(6)可改写为：

其中，ΔG(t),Δh(ξ(t),ω(t)),ΔH分别是G(t),h(ξ(t),ω(t)),H未知的部分。

最后，为了便于设计控制律，还需对模型(9)做进一步简化，定义B＝HL，可以得到(H+ΔH)LK

步骤3，未建模动态影响下动能拦截器的模糊增强抗干扰控制器的设计。为使动能拦截器的姿态角按照给定的命令变化，需要对基于步骤2得到的动能拦截器面向控制的系统模型下进行模糊增强抗干扰控制律的设计。首先，基于反步法的思想，将面向控制的系统模型(9)看成两个子系统模块

假定dΔG/dt≈0,

式中A

ω

当动能拦截器的角速度ω以信号ω

间接补偿控制律ω

其中，

将(15)和(16)代入(14)得到

对

定义

对于内环系统中的自适应参数

其中，

定义

其中，

为了保证内环系统收敛有界，根据李雅普诺夫函数稳定性定理，自适应参数

将(23)代入(22)可以得到

对于

于是，

根据上述分析可知，当动能拦截器的角速度ω以设计的虚拟信号ω

定义Λ

对于系统模型中的不确定项χ(ξ(t),ω(t),u(t),η(t))通过引入动态信号r(t)来处理，其形式如下

其中，γ

其中，ε

由式(7)可得

给定任意的常量ε>0和向量

由不等式(32)可得：

其中，

由于外环系统模型中存在不确定性因此仅使用比例积分控制无法实现外环系统的稳定性，同内环系统控制律的设计思想，外环实际的控制律同样由间接补偿控制律u

双曲正切函数用于处理模型中的时变干扰部分。定义D＝sup

其中，

其中，

将(35)和(36)代入(28)，则：

对于外环系统的自适应参数

求取李雅普诺夫函数对时间的导数，并代入(37)得到

对

于是，由上述结论可以得到

其中，

对

其中，κ＝0.2785。于是，由不等式(42)可知

从而

于是

将(41)和(45)代入(39)得到：

根据上式(46)以及李雅普诺夫函数稳定性定理，外环控制器中的自适应参数的更新率可设计为：

将(47)代入(46)可得

对于上式，有下列不等式成立

将(49)代入(48)可以得到

其中，

步骤5，基于李拉普诺夫函数稳定性理论完成对所设计的自适应模糊控制器的稳定性分析。为保证步骤3所设计的控制律能够使得动能拦截器的姿态按照给定的指令变化，需要对动能拦截器的系统模型在控制律的作用下进行稳定性分析。首先选取李雅普诺夫候选函数

V＝V

其次，对V

其中，

γ＝min{2λ

根据李拉普诺夫函数稳定性定理可知，系统最终收敛有界，即从理论上验证了步骤3所设计的控制律能够使得动能拦截器的姿态按照给定的指令变化。

为了实现上述方法，本发明还公开了一种未建模动态影响下动能拦截器的模糊增强干扰控制系统，包括

模型建立单元，用于建立动能拦截器的姿态动力学模型；

面向控制的系统模型单元，用于将姿态动力学模型改写为向量方程组；所述向量方程组结合通道之间的耦合，状态和输入信号之间的耦合、油耗和拦截器的制造误差，获得动能拦截器的面向控制的系统模型；

控制律单元，用于基于反步法，将面向控制的系统模型分成两个子系统，分别为内环系统和外环系统；通过设计内环系统的间接补偿控制律和自适应控制律的控制器使得内环系统收敛；在内环系统收敛的基础上，设计外环系统的间接补偿控制律和自适应控制律使得外环系统收敛；外环系统的间接补偿控制律中通过引入动态信号处理未建模动态，通过模糊逻辑系统处理耦合不确定性，通过边界估计器处理模糊逻辑系统中的拟合误差和匹配干扰，最后使得外环系统收敛；

所述动能拦截器按照外环系统设计的间接补偿控制律和自适应控制律执行，使得所述动能拦截器的姿态动力学模型稳定。

最后，利用MATLAB进行三种不同工况下的实例进行仿真。三种不同的工况为下表1所示：

表1三种工况模拟

图2为三种不同工况下的俯仰角跟踪效果曲线，图3为三种不同工况下的偏航角跟踪效果曲线，图4为三种不同工况下的滚转角跟踪效果曲线。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。