CN111679571B - 一种低速飞艇的给定速度滑模自适应跟踪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种低速飞艇的给定速度滑模自适应跟踪方法，属于飞艇速度控制领域。其仅测量飞艇的前向速度进行反馈即可实现飞艇速度的精准控制。首先将期望速度指令信号进行自适应滤波处理，得到速度指令信号的滤波信号，再与飞艇实际速度进行比较得到速度误差信号，然后通过自适应滤波微分器，得到误差滤波信号与误差滤波微分信号。再通过非线性变换得到非线性滑模面信号，并构造基于非线性滑模面与积分的干扰观测器，对前向通道速度控制的干扰进行观测，最终综合非线性滑模面信号、滑模面积分信号与干扰观测信号组成最终的飞艇速度控制油门因子设计，实现给定速度跟踪。该方法的优点是飞艇速度控制精度高，动态过程非常平稳。

Description

一种低速飞艇的给定速度滑模自适应跟踪方法

技术领域

本发明属于飞行器速度控制与发动机调速领域，尤其是涉及一种低速飞艇的给定速度跟踪自适应控制方法。

背景技术

低速飞艇的速度控制和传统的高速飞行器的速度控制有较大的差别。高速飞行器的速度响应过程比较快，主要是由于其气动外型相对产生的阻力小，加速过程较快。而低速飞艇外形庞大，导致其加速过程特别缓慢，同时速度控制容易产生静差、或跳动导致允许不平稳，甚至影响飞艇飞行任务的安全执行。因此其速度控制过程中的平稳性、精准性一直是广大工程研究者中最为关心的问题。同时由于飞艇气动外形的庞大，使得其精确建模也比较困难，因此在飞行过程中不可避免地存在各种各样的不确定性。基于上述背景技术，本发明提出了一种采用干扰观测器对不确定性进行补偿，采用自适应滤波微分器对其预留充足的动态过程并解决传统数字微分带来微分放大特性，而导致速度控制不平稳的问题，并最终由积分型滑模实现速度的无静差精准控制。

需要说明的是，在上述背景技术部分发明的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种低速飞艇的给定速度滑模自适应跟踪方法，进而至少在一定程度上克服传统速度控制方法导致的精度不高平稳性不足的问题。

本发明提供了一种低速飞艇的给定速度滑模自适应跟踪方法，包括以下步骤：

步骤S10：根据飞行任务需要，设置速度指令信号，并设计自适应滤波器，得到速度指令信号的滤波信号；

步骤S20：采用测速传感器测量飞艇的的飞行速度，并根据所述的速度指令滤波信号，进行比较得到飞行速度误差信号。

步骤S30：根据所述的飞行速度误差信号，并设计自适应滤波微分器，得到速度误差滤波信号与速度误差微分信号；

步骤S40：根据所述的速度误差信号与速度误差微分信号，构造非线性滑模面信号以及滑模面积分信号；

步骤S50：根据所述的滑模面信号与滑模面积分信号，设计飞艇前向速度通道的干扰观测器，对系统未知干扰与不确定性进行观测，得到干扰观测信号；

步骤S60：根据所述的非线性滑模信号、滑模积分信号以及干扰观测信号，设计最终的飞艇速度控制油门因子，并输送给飞艇动力系统，实现飞艇的给定速度跟踪控制。

在本发明的一种示例实施例中，设计自适应滤波器，得到速度指令信号的滤波信号包括：

v^dc(n+1)＝v^dc(n)+wT；

其中v^d为飞艇的速度指令信号，v^dc为速度指令信号的滤波信号，其初始值为0。w为滤波中间信号，v^dc(n+1)为速度指令滤波信号v^dc的n+1个数据，T为数据间的时间间隔，T₁为滤波时间常数，ε₁为常值参数，其详细设计见后文案例实施。

在本发明的一种示例实施例中，设计自适应滤波微分器，得到速度误差滤波信号与速度误差微分信号包括：

e＝v^d-v；

x₁＝x_1a-e_s；

a＝(2Tx₂+x₁-a₂)s_y+a₂；

y₁＝x₁+Tx_2a；

d＝T²；a₀＝Tx₂；

x_2a(n+1)＝x_2a(n)+T*u；

x_1a(n+1)＝x_1a(n)+T*x_2a(n)；

其中v为飞艇的实时飞行速度，v^dc为速度指令滤波信号，e为速度误差信号；e_s为自适应滤波微分器的输出，即速度误差滤波信号，e_v为速度误差微分信号。x_1a与x_2a为自适应滤波微分器的基础状态，其初始状态均设置为0，x₁为状态误差变量为，u为基础状态的状态更新控制量。其它变量d、a、s_a、s_y、y₁、a₀、a₁、a₂为中间变量，无物理意义。

k₁与ε为常值参数，其详细设计见后文案实施。其中T为数据间的时间间隔，最终所求的基础状态x_1a即为速度误差滤波信号e_s，基础状态x_2a为速度误差微分信号e_v。

在本发明的一种示例实施例中，根据所述的速度误差信号与速度误差微分信号，构造非线性滑模面信号以及滑模面积分信号包括：

s_a＝∫s_vdt；

其中e_s为速度误差滤波信号，e_v为速度误差微分信号，s_v为非线性滑模信号，c₁、c₂、c₃、c₄、c₅、ε₁与ε₂为常值参数信号，其详细设计间后文案例实施。s_a为滑模面积分信号，其中dt表示对时间信号积分。

在本发明的一种示例实施例中，设计飞艇前向速度通道的干扰观测器，得到干扰观测信号包括：

p＝s_v+w；

w(n+1)＝w(n)+T*q；

其中w为干扰观测器的状态变量，其初始值设置为0，即w(1)＝0，p为干扰观测量，q为干扰观测器状态更新率，s_v为非线性滑模信号，s_a为滑模面积分信号，k₂、k₃、k₄、k₅与ε₄为常值参数，其详细设置见后文案例实施。u_t为最终的飞艇速度控制油门因子，其初始值设为0，详细计算见下一步。其中T为数据间的时间间隔。

在本发明的一种示例实施例中，根据所述的非线性滑模信号、滑模积分信号以及干扰观测信号，设计最终的飞艇速度控制油门因子包括：

其中s_v为非线性滑模信号，s_a为滑模积分信号，p为干扰观测信号，u_t为最终的飞艇速度控制油门因子，k_u1、k_u2、k_u3、k_u4、ε₅为常值参数信号，其详细设计见后文案例实施。

最终由该油门因子控制低速飞艇的发动机转速，即可实现飞艇对给定速度的跟踪，从而完成速度控制任务。

有益效果

本发明方法提供的一种采用自适应滤波微分器与滑模控制相结合的低速飞艇速度控制方法，其优点有三。其一是采用自适应滤波微分器提供的速度误差微分信号以及设置充足的过度过程，使得飞艇速度控制过程中具有足够的阻尼，又避免了传统数字微分的微分放大问题，从而使得整个飞艇速度控制比较平稳。其二在于测量元器件简单，仅需测量速度信号，而无需测量加速度信号提供阻尼。其三在于采用了非线性滑模与积分的方法，同时结合干扰自适应补偿，使得最终的速度控制非常精准而无静差。因此，本发明所提供方法对低速飞艇的速度控制具有很高的实用价值。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的一种低速飞艇的给定速度滑模自适应跟踪方法的设计实施流程图；

图2是本发明实施例所提供方法的速度指令信号的滤波信号曲线(单位：米每秒)；

图3是本发明实施例所提供方法的飞艇的的飞行速度曲线(单位：米每秒)；

图4是本发明实施例所提供方法的飞艇飞行速度误差信号信号(单位：米每秒)；

图5是本发明实施例所提供方法的飞艇速度误差滤波信号曲线(无单位)；

图6是本发明实施例所提供方法的飞艇速度误差微分信号曲线(无单位)；

图7是本发明实施例所提供方法的飞艇非线性滑模面信号信号曲线(无单位)；

图8是本发明实施例所提供方法的飞艇滑模面积分信号曲线(无单位)；

图9是本发明实施例所提供方法的飞艇干扰观测信号曲线(无单位)；

图10是本发明实施例所提供方法的飞艇速度控制油门因子曲线(无单位)。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本发明将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本发明的各方面变得模糊。

本发明一种低速飞艇的给定速度滑模自适应跟踪方法，其通过自适应滤波器，先对速度指令信号设置合适的过度过程，又通过自适应滤波微分器对速度误差信号进行近似微分解算，避免了传统的数字微分放大效应。然后通过非线性滑模与滑模积分的方法，并基于滑模面组成速度控制中的干扰观测补偿器，最终组合形成给定速度滑模自适应跟踪控制方法，实现了速度的平稳、精准无静差控制。

以下，将结合附图对本发明实例实施例中提及的一种低速飞艇的给定速度滑模自适应跟踪方法进行解释以及说明。参考图1所示，一种低速飞艇的给定速度滑模自适应跟踪方法可以包括以下步骤：

步骤S10：根据飞行任务需要，设置速度指令信号，并设计自适应滤波器，得到速度指令信号的滤波信号；

具体的，首先根据飞艇前向飞行任务需要，设定飞艇的速度指令信号，记作v^d。该指令信号一般可设置为常值阶跃信号比较方便。

其次，设计如下的自适应滤波器，求解速度指令信号的滤波信号，记作v^dc，设置其初始值为0。其计算方式如下：

v^dc(n+1)＝v^dc(n)+wT；

其中w为滤波中间信号，v^dc(n+1)为速度指令滤波信号v^dc的n+1个数据，T为数据间的时间间隔，T₁为滤波时间常数，ε₁为常值参数，其详细设计见后文案例实施。

步骤S20：采用测速传感器测量飞艇的的飞行速度，并根据所述的速度指令滤波信号，进行比较得到飞行速度误差信号。

具体的，在飞艇上安装飞艇速度测量传感器，得到飞艇的实时飞行速度，记作v。同时与所述的速度指令滤波信号v^dc进行比较，得到速度误差信号，记作e，其计算方式为：

e＝v^d-v。

步骤S30：根据所述的飞行速度误差信号，并设计自适应滤波微分器，得到速度误差滤波信号与速度误差微分信号；

具体的，以所述的速度误差信号e为输入，设计如下自适应滤波微分器，得到两路输出信号，一路为速度误差滤波信号，记作e_s，另一路为速度误差微分信号，记作e_v。其详细过程如下：

首先，设置自适应滤波微分器的基础状态为x_1a与x_2a，其初始状态均设置为0，然后定义新的状态误差变量为x₁，其计算方式为：

x₁＝x_1a-e_s；

其次，求解基础状态的状态更新控制量u如下：

其中k₁与ε为常值参数，其详细设计见后文案实施。其它参数的计算如下：

a＝(2Tx₂+x₁-a₂)s_y+a₂；

y₁＝x₁+Tx_2a；

d＝T²；a₀＝Tx₂；

最后，根据状态更新控制量u对基础状态进行更新，其更新过程如下：

x_2a(n+1)＝x_2a(n)+T*u；

x_1a(n+1)＝x_1a(n)+T*x_2a(n)；

其中T为数据间的时间间隔，其取值与上一步相同。

最后选取基础状态x_1a作为速度误差滤波信号e_s，基础状态x_2a为速度误差微分信号e_v。

步骤S40：根据所述的速度误差信号与速度误差微分信号，构造非线性滑模面信号以及滑模面积分信号；

具体的，首先，根据所述的速度误差滤波信号e_s与速度误差微分信号e_v，构造如下的非线性滑模信号，记作s_v，其计算方式如下：

其中c₁、c₂、c₃、c₄、c₅、ε₁与ε₂为常值参数信号，其详细设计间后文案例实施。

其次，对上述非线性滑模信号进行积分，得到滑模面积分信号，记作s_a，其积分方式如下：

s_a＝∫s_vdt；

其中dt表示对时间信号积分。

步骤S50：根据所述的滑模面信号与滑模面积分信号，设计飞艇前向速度通道的干扰观测器，对系统未知干扰与不确定性进行观测，得到干扰观测信号；

具体的，首先设置干扰观测器的状态变量为w，其初始值设置为0，即w(1)＝0，后续第n个数据，记作w(n)。

其次，定义干扰观测量为p，其计算方式如下：

p＝s_v+w；

然后，计算干扰观测器状态更新率为q，其计算方式为：

其中s_v为非线性滑模信号，s_a为滑模面积分信号，k₂、k₃、k₄、k₅与ε₄为常值参数，其详细设置见后文案例实施。u_t为最终的飞艇速度控制油门因子，其初始值设为0，详细计算见下一步。

最后，根据干扰观测器状态更新率q对干扰观测器状态w进行状态更新如下：

w(n+1)＝w(n)+T*q；

其中T为数据间的时间间隔，其取值与上一步相同。

最终按照p＝s_v+w计算即得到所求的干扰观测量为p。

步骤S60：根据所述的非线性滑模信号、滑模积分信号以及干扰观测信号，设计最终的飞艇速度控制油门因子，并输送给飞艇动力系统，实现飞艇的给定速度跟踪控制。

具体的，根据所述的非线性滑模信号s_v、滑模积分信号s_a以及干扰观测信号p，设计最终的飞艇速度控制油门因子u_t如下：

其中k_u1、k_u2、k_u3、k_u4、ε₅为常值参数信号，其详细设计见后文案例实施。然后根据所设计的飞艇速度控制油门因子，输送给飞艇动力系统，调节发动机的转速，实现飞艇的速度控制，从而完成飞艇速度对速度指令的跟踪。

案例实施与计算机仿真模拟结果分析

为验证本发明例所提供方法的有效性，进行以下的案例仿真。

在步骤S10中，根据飞行任务需要，设置速度指令信号v^dc＝20，选取T₁＝20，T＝0.2，ε₁＝50，得到速度指令信号的滤波信号如图2所示；

在步骤S20中，采用测速传感器测量飞艇的的飞行速度如图3所示，得到飞行速度误差信号如图4所示。

在步骤S30中，选取k₁＝2与ε＝4，得到速度误差滤波信号如图5所示，速度误差微分信号如图6所示。

在步骤S40中，选取c₁＝-800、c₂＝-50、c₃＝-20、c₄＝-10、c₅＝-50、ε₁＝40与ε₂＝5，得到非线性滑模面信号如图7所示，滑模面积分信号如图8所示。

在步骤S50中，选取k₂＝0.2、k₃＝0.01、k₄＝1、k₅＝0.2与ε₄＝4000，得到干扰观测信号如图9所示。

在步骤S60中，选取k_u1＝2、k_u2＝0.005、k_u3＝20、k_u4＝0.1、ε₅＝200，得到飞艇速度控制油门因子如图10所示。

首先由图2可以看出，速度指令信号的滤波信号上升比较平缓，过渡过程为100s左右，比飞艇的实际速度曲线如图3略快。而由图3可以看出飞艇最终的速度控制稳定在期望指令信号20上，非常精准。这主要是由于滑模面积分信号起了很大的作用，如图8所示，滑模面的积分信号比较大，同时该项的控制系数是全部控制参数里面最小的，这也比较合理。由图4图5以及图6可以看出速度误差信号、速度误差滤波信号、速度误差滤波微分信号的全程变化都比较平缓，从而使得飞艇速度控制比较平稳。由图7、图8、图9与图10可以看出，干扰观测量、滑模面、以及最终的速度控制油门因子都比较大，但基本在一个数量级上，因此该设计匹配是比较合理的。从而整个案例实施表明本发明所提供方法是合理有效的，尤其是速度控制平稳，精准跟踪无静差是慢速飞艇速度控制的难点问题。本发明在上述两方面均有优势，从而使得本发明具有很高的实用价值。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里发明的发明后，将容易想到本发明的其他实施例。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未发明的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由权利要求指出。

Claims (1)

1.一种低速飞艇的给定速度滑模自适应跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S10：根据飞行任务需要，设置速度指令信号，并设计自适应滤波器，得到速度指令信号的滤波信号；

步骤S20：采用测速传感器测量飞艇的飞行速度，并根据所述的速度指令信号的 滤波信号，进行比较得到飞行速度误差信号如下：

v^dc(n+1)＝v^dc(n)+wT；

e＝v^dc-v；

其中v^d为飞艇的速度指令信号，其初始值为0；w为滤波中间信号，v^dc(n+1)为速度指令滤波信号v^dc的n+1个数据，T为数据间的时间间隔，T₁为滤波时间常数，ε₁为常值参数；v为飞艇的实时飞行速度，v^dc为速度指令滤波信号，e为速度误差信号；

步骤S30：根据所述的飞行速度误差信号，并设计自适应滤波微分器，得到速度误差滤波信号与速度误差微分信号如下：

x₁＝x_1a-e_s；

a＝(2Tx₂+x₁-a₂)s_y+a₂；

y₁＝x₁+Tx_2a；

d＝T²；a₀＝Tx₂；

x_2a(n+1)＝x_2a(n)+T*u；

x_1a(n+1)＝x_1a(n)+T*x_2a(n)；

其中e_s为自适应滤波微分器的输出，即速度误差滤波信号，e_v为速度误差微分信号；x_1a与x_2a为自适应滤波微分器的基础状态，其初始状态均设置为0，x₁为状态误差变量为，u为基础状态的状态更新控制量；其它变量d、a、s_a、s_y、y₁、a₀、a₁、a₂为中间变量，无物理意义；k₁与ε为常值参数，T为数据间的时间间隔，最终所求的基础状态x_1a即为速度误差滤波信号e_s，基础状态x_2a为速度误差微分信号e_v；

步骤S40：根据所述的速度误差信号与速度误差微分信号，构造非线性滑模信号以及滑模积分信号如下：

s_a＝∫s_vdt；

其中e_s为速度误差滤波信号，e_v为速度误差微分信号，s_v为非线性滑模信号，c₁、c₂、c₃、c₄、c₅、ε₁与ε₂为常值参数信号；s_a为滑模积分信号，其中dt表示对时间信号积分；

步骤S50：根据所述的滑模信号与滑模积分信号，设计飞艇前向速度通道的干扰观测器，对系统未知干扰与不确定性进行观测，得到干扰观测信号如下：

p＝s_v+w；

w(n+1)＝w(n)+T*q；

其中w为干扰观测器的状态变量，其初始值设置为0，即w(1)＝0，p为干扰观测量，q为干扰观测器状态更新率，s_v为非线性滑模信号，s_a为滑模积分信号，k₂、k₃、k₄、k₅与ε₄为常值参数；u_t为最终的飞艇速度控制油门因子，其初始值设为0，其中T为数据间的时间间隔；

步骤S60：根据所述的非线性滑模信号、滑模积分信号以及干扰观测信号，设计最终的飞艇速度控制油门因子，并输送给飞艇动力系统，实现飞艇的给定速度跟踪控制如下：

其中s_v为非线性滑模信号，s_a为滑模积分信号，p为干扰观测信号，u_t为最终的飞艇速度控制油门因子，k_u1、k_u2、k_u3、k_u4、ε₅为常值参数信号。

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