吸氣式高超聲速飛行器控制方法研究進展*

姜 偉 王宏力 陸敬輝 馮 磊

第二炮兵工程大學，西安 710025

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吸氣式高超聲速飛行器控制方法研究進展*

姜 偉 王宏力 陸敬輝 馮 磊

第二炮兵工程大學，西安 710025

吸氣式高超聲速飛行器(AHV)控制系統是飛行器設計中的關鍵環節。高超聲速飛行器動力學方程的非線性、快時變性、不確定性、強耦合及非最小相位等特點，使得飛行器控制系統的設計充滿挑戰性。本文在綜述國內外研究成果的基礎上，對高超聲速飛行器面向控制建模及線性或非線性控制方法進行了分類討論，分析了待解決的問題及不足。最后，結合高超聲速飛行器控制器設計中魯棒性、自適應性、容錯性及智能化需求，指出了未來可能的研究方向。 關鍵詞 高超聲速飛行器；控制；魯棒性；自適應性

吸氣式高超聲速飛行器[1](AHV)是指以超燃沖壓發動機為動力來源，飛行速度大于5倍聲速，在距離地面20～100km的大氣層區域內機動飛行的有翼或無翼飛行器。高超聲速飛行器具有速度快、射程遠、突防能力強、攻擊目標范圍廣和命中目標概率大等優點，在軍事和民用等方面極具潛力，是航空航天領域新的研究熱點，近年來在國際上引起了廣泛的關注[2]。高超聲速飛行器控制系統的設計作為高超聲速飛行器關鍵技術之一，面臨著諸多未知和挑戰，逐漸成為高超聲速飛行器由理論研究走向工程應用必須突破的瓶頸問題。

針對高超聲速飛行器控制問題，小擾動線性化、增益調度、線性變參數、反饋線性化、滑模變結構控制、反演法、神經網絡、模糊控制、預測控制和人工智能等許多控制方法都已成功地嘗試和應用。本文在綜述國內外研究成果的基礎上，對高超聲速飛行器面向控制建模及線性或非線性控制理論進行了分類討論，分析了待解決的問題及不足。最后，結合高超聲速飛行器控制器設計中魯棒性、自適應性、容錯性及智能化等需求，指出了未來可能的研究方向。

1 控制器設計面臨的問題

與傳統飛行器相比，高超聲速飛行器采用機體推進一體化結構設計，使其彈性機體、推進系統和結構動態之間存在高度非線性和強耦合性[3-4]。另外，高超聲速飛行器飛行速度和高度跨度范圍大，飛行器的氣熱特性、氣動特性和飛行參數變化劇烈，不確定影響因素多。加之高超聲速飛行器由于采用輕質材料和細長體幾何外形，在飛行過程中因氣流作用極易發生氣動彈性變形和振動，各種復雜力學過程引起的未建模動態增加了控制系統對魯棒性設計的要求[5-6]。高超聲速飛行器飛行速度極快，因此對控制系統的響應速度和指令跟蹤精度要求較高，而復合執行機構的物理輸出限制和執行機構與飛行狀態之間的耦合性增加了控制系統設計的難度[7]。此外，復雜的動力學特性、未知的飛行環境和嚴格的控制要求導致飛行器控制系統既要有靈活的操縱性，又要有必要的魯棒性與適應性。

2 高超聲速飛行器控制方法研究進展

2.1 高超聲速飛行器面向控制建模

高超聲速飛行器動力學模型的建立過程是一個不斷完善和發展的過程，早在1990年，美國NASA蘭利研究中心的Shaughnessy等就建立了一個六自由度模型[3]，成為許多控制系統設計人員的研究基礎。1994年，Chavez和Schmidt利用第一性原理建立了一類三自由度的高超聲速飛行器動態模型[4]。但是上述兩類模型中的剛體假設及對高超聲速飛行器的結構動態、氣動耦合缺乏足夠考慮，不能完全反映高超聲速飛行器的特點及飛行特性。2005年和2007年，Bolender和Doman進一步考慮了空氣、熱、彈性和推進系統之間的耦合，基于第一性原理建立了一個非線性3自由度動力學模型[8-9]。2007年，Parker等忽略了該模型的某些弱耦合和慢時變動態特征，利用曲線擬合的方法得到了飛行器的力和力矩方程，從而提出了一種面向控制的吸氣式高超聲速飛行器模型[10]，極大地適應了控制器設計的需要。近幾年來，國內外學者也做了許多關于近空間高超聲速飛行器建模的工作，但是以目前來看Parker等提出的模型在控制器研究過程中占據主流方向，文獻[8-10]對該模型及參數進行了詳細描述，并基于上述模型設計了一種基于微分幾何理論的反饋線性化控制策略。

2.2 高超聲速飛行器典型控制方法

從系統與控制的角度看，高超聲速飛行器是一個高動態、非線性、多變量、強耦合、具有不確定性和約束的高階控制對象。目前，根據飛行器特點及控制需求，在飛行控制領域中研究和應用最廣泛的主要有如下幾種控制方法。

2.2.1 線性控制方法

雖然非線性控制技術已經逐步發展起來，但當前飛行控制系統的設計采用較多的仍是經典線性控制理論和增益調度(Gain Scheduling，GS)技術[11]。其基本思路為：首先將飛行包線劃分成多個獨立的飛行條件或者操作區域，針對各個飛行條件或者操作區域，采用小擾動線性化原理，分別用一個近似的線性模型對飛行器的運動進行描述，并以經典線性控制理論為基礎，設計滿足閉環系統性能要求的控制器。然后采用插值方法將各個獨立的控制器進行切換，從而形成在整個飛行包線內的非線性控制策略。針對這一問題，2000年，著名學者Rugh和Shamma在Automatica上發表的文章《Research on Gain-Scheduling》中，聲稱一切能夠在陸地上、水中和太空中運動的機器都是通過變增益控制實現的[12]。

但是，增益預置控制方法的局限性在于控制器參數是按開環方式改變的，沒有來自閉環系統性能的反饋作用，當過程動態特性和擾動特性過于顯著時此法就得不到滿意的控制效果，不能從理論上保證系統在整個工作區間內的魯棒穩定性和魯棒性能。針對這一問題，文獻[13-15]等將標準的線性變參數(Linear Parameter-Varying，LPV)控制問題擴展到對時變參數、動態不確定性和飽和非線性具有結構攝動的魯棒框架內，提出了基于LPV系統的魯棒變增益控制方法，極大地改善了控制器性能。

文獻[16-17]根據高超聲速飛行器縱向運動方程在配平點的線性化模型，分別利用μ分析和L1自適應控制方法設計高超聲速飛行器魯棒控制系統。文獻[3]利用線性矩陣不等式(LinearMatrixInequality，LMI)技術，針對巡航條件下的線性化縱向模型，給出了一種保性能的線性控制律設計方法。針對高超聲速飛行器巡航機動條件下控制系統設計問題，文獻[18]提出了基于正切線性化方法的LPV輸出反饋控制與實現一體化框架，設計了高超聲速飛行器剛性模型巡航狀態下的非線性姿態跟蹤控制系統。基于LPV系統的魯棒變增益控制方法是基于LMI的線性時變不確定系統魯棒控制理論在LPV系統上的推廣，是一種具有保證系統穩定性和動態性能的變增益技術，但在具有多胞形結構的LPV系統控制、LPV系統的故障診斷與容錯控制、多飽和LPV系統控制及時滯LPV系統控制等方面仍存在許多待解決的問題。

2.2.2 非線性控制方法

臨近空間高超聲速飛行條件下，由于不確定的氣動影響、推進系統、結構動態及彈體之間的強耦合，系統的非線性特性十分明顯。現有的高超聲速非線性控制方法中，變結構控制(VariableStructureControl，VSC)、反饋線性化(FeedbackLinearization)方法以及反步法(Backstepping)等先進控制技術得到廣泛應用。這些方法有一個共同的優點：避免了復雜耗時的增益調度過程，在處理模型變化和非標準飛行狀態時靈活性更佳。

基于反饋線性化控制方法實際上是用期望的動態去消除或取代系統中存在的不完整或不期望的動態，通過適當的非線性反饋和坐標變換，將原始的非線性系統轉化為線性系統，然后采用成熟的線性系統理論進行控制器的設計。不同于傳統的基于小擾動線性化，反饋線性化是將非線性系統精確線性化，包括了泰勒公式的高階項，是一種精確的完備的線性化方法，常見的方法有微分幾何法和動態逆方法。但該方法過分依賴于被控對象的精確模型，對建模誤差敏感且不能處理動態系統的未知變化[1]，許多學者對此展開了研究。文獻[19]針對一種升力體再入飛行器，設計了非線性動態逆控制器。文獻[20]設計了一個神經網絡動態逆補償控制方法，采用神經網絡補償逆誤差，克服了非線性動態逆方法需要精確數學模型的缺點，改善了整個控制系統的性能。文獻[21]提出了一種基于干擾觀測器的高超聲速飛行器動態逆跟蹤控制方法，通過設計非線性干擾觀測器來補償不確定參數及外界干擾對指令跟蹤的影響，具有較好的魯棒性。文獻[22]針對高超聲速飛行器的非最小相位特性，利用反饋線性化的方法將穩態逆與模糊控制器設計結合起來，提出了基于模糊穩態逆的非線性非最小相位控制器設計方法。王鵬[23]等針對近空間飛行器在無動力滑翔階段的運動方程，利用動態逆方法設計了內環控制器，外環則采用最優調節器，驗證了該方法對不確定參數和干擾的魯棒性。

滑模變結構控制理論是20世紀六七十年代由前蘇聯學者Emelyanov和Utkin等建立和發展起來的。文獻[24]最早將滑模控制應用于高超聲速飛行器控制系統設計中，而后Xu和Mirmirani等以反饋線性化方法得到的線性模型為基礎，再利用自適應滑模控制和滑模觀測器方法設計了滑模控制器，實現了系統的鎮定控制[25]。Nambisan[26]對基于飛行器模型高增益矩陣SDU分解的自適應滑模控制進行了研究；Shima[27]等采用單一滑模面的滑模控制進行了防空導彈制導控制一體化設計研究；扈曉翔[28]等針對高超聲速飛行器執行機構可能存在的輸入非線性與幅值飽和等問題，結合模糊控制與滑模控制的優點，設計了模糊滑模控制器，對匹配不確定性與不匹配不確定性問題都具有較好的魯棒性。變結構控制存在的主要問題是系統抖振抑制，雖然已有不少的研究提出了各自的解決辦法，但都或多或少地存在一定的局限性，如何在不降低系統魯棒性的前提下削弱抖振仍需進一步深入研究。

反步法也可以稱為回歸遞推法，是20世紀90年代提出的一種將微分幾何理論與Lyapunov穩定性理論結合起來，且不依賴于求逆的非線性系統自適應控制方案。其基本思想是將復雜的非線性系統分解成不超過系統階數的子系統，然后為每個子系統設計部分Lyapunov函數和中間虛擬控制律，一直反推到整個系統，從而實現整體系統的全局穩定或跟蹤，達到預期的設計目標。該方法的優點是不要求非線性系統中的非線性必須滿足增長性約束條件，對于匹配條件不滿足的系統同樣適用；不足之處在于每一步都需要對虛擬控制律進行重復求導，可能會引起方程項數呈指數增長膨脹，增加了控制器設計的復雜性甚至難以實現[1,29-30]。針對上述問題的一個重要改進是動態面控制方法，通過在每一步使用一階積分濾波器來估計虛擬控制輸入的導數，避免了項數膨脹的問題，同時可以對傳感器噪聲進行濾波進而改善系統的動態特性[31]。文獻[32]針對高超聲速這一非線性不確定MIMO系統設計了一種基于CMAC神經網絡和動態面方法的控制器，證明了該方法的Lyapunov穩定性，并驗證了其良好的跟蹤性能。文獻[33]將動態面反步法與神經網絡和模糊自適應技術分別結合，為高超聲速飛行器設計了姿態控制系統，仿真結果表明該方法對氣動參數不確定性和外界干擾具有良好的魯棒性。文獻[34]將高超聲速飛行器縱向模型分解為速度、高度與航跡偏角、攻角與俯仰角速率三個子系統，并分別設計控制器，將反步法和滑模控制結合起來，保證了整體系統的魯棒穩定性及良好的指令跟蹤性能。針對模型存在較大突變時，自適應反步法的出現給飛行控制帶來了機遇。Farrell[35]與Sonneveldt[36]等利用在線自適應積分型反步控制解決氣動導數變化的問題。文獻[37]針對帶有冗余舵面的高超聲速飛行器縱向模型，分別設計了基于Backstepping的高度容錯控制器與基于動態逆的速度跟蹤控制器。此外，文獻[38-40]還設計了基于反步法的模糊自適應控制器、基于滑模觀測器的反步法控制器和模型參考Backstepping控制器等。

2.2.3 其他控制方法

高超聲速飛行器的控制問題復雜多樣，是目前控制理論應用研究的重要方向。在現有的研究文獻中，高超聲速飛行器控制器設計除了涵蓋以傳統增益預置方法、LPV魯棒變增益控制方法為主的線性控制方法和以滑模變結構控制方法、反饋線性化方法、反步法等為主的非線性控制方法外，許多新興的或者跨學科領域的綜合控制理論，如容錯控制[41]、智能控制[42]及預測控制[43]等，都陸續在高超聲速飛行器控制領域得到成功推廣和使用。文獻[44]很好地綜述了近年來非線性容錯控制(NonlinearFault-TolerantControl，NFTC)在近空間飛行器控制中的應用，重點回顧了基于學習的主動NFTC、基于自適應反演法的NFTC和基于滑模變結構的NFTC。上述理論方法雖然大大提高了控制器的精度、魯棒性和適用性，但也不可避免地帶來了額外控制參數的引入、算法復雜程度的提高及實時性的損失。在以后的研究中，如果能將智能控制、容錯控制及預測控制等與面向控制建模技術、多源信息融合技術和先進計算方法等結合，提高高超聲速飛行器控制的自主性、可靠性及智能化，勢必會為高超聲速飛行器的工程應用提供更廣闊的發展空間。

3 高超聲速飛行器控制研究發展趨勢

高超聲速飛行器控制系統設計涉及到飛行力學、空氣動力學、材料力學、自動控制理論、計算機及人工智能等多個學科，具有巨大的工程意義，同時也充滿挑戰性。當前在高超聲速飛行器控制的研究領域雖然投入了大量的人力、物力和財力，也取得了許多實質性的進展，但研究的重點集中在提高控制系統的魯棒性和自適應性，而且絕大多數研究成果僅僅停留在實驗仿真的階段，真正在實踐中得到檢驗的極少。高超聲速飛行器控制器設計面臨的難題[45]概括起來包括：輸入/輸出耦合、非最小相位、參數變化、彈性模態、控制約束、發動機機身一體化結構、未知氣動/氣熱效應及缺乏飛行/地面數據等。魯棒性、自適應性和智能化始終是高超聲速飛行器控制的目標，同時還有許多問題需要進一步研究和完善。

3.1 全飛行包線機動控制

針對高超聲速飛行器的控制問題，目前主要集中在巡航平飛狀態下的控制方法設計，且很少考慮傾斜轉彎機動、縱向與橫向耦合以及全飛行包線內的長航程、多任務、高機動性的飛行控制等問題。因此，綜合考慮氣動力、結構、動力裝置和任務需求的全飛性包線機動飛行是一個開放的問題，除了需要改進或設計新的飛行器布局、完善動力裝置結構等硬件配置外，全飛行包線內統一建模、實時高性能魯棒控制器設計也是當下亟需解決的問題。

3.2 高可靠可重構容錯控制

使用可靠性低的部件/器件構建高可靠系統是當前控制界面臨的重大挑戰之一。為保證系統的高可靠性，目前主要采用的容錯控制技術包括：冗余、應急備份、隔離和動態重構等[46]。但上述技術同時也帶來了額外的成本、體積、重量及結構復雜度，而且仍然難以保證足夠的系統安全性。因此，在保留傳統容錯技術的基礎上，提高飛行器建模精度，并結合智能算法(模糊理論、神經網絡和極端學習機等)的非線性逼近能力或多模型方法，利用復合控制原理設計出高可靠可重構容錯控制器，具有重大的應用價值。

3.3 多飛行器協同自主控制

高超聲速飛行器控制在非結構化環境下和復雜任務下的自主性反映了飛行器的智能化水平，而多飛行器協調自主控制是一項群體性的高級智能活動，涉及分散化決策、分布式敏感和信息融合等環節，缺乏完備理論指導，難度系數更大，是一項挑戰性極強的技術。但是，隨著群智能的研究深入，高超聲速飛行器的多機協同自主控制由于具有突防性好、態勢感知能力強、容錯性和可重構性強等優勢，開始展現出廣泛應用前景。同時，高超聲速飛行器飛行環境和飛行模式的特殊性也會帶來協同自主控制器設計的大膽創新，將極大地促進現有控制科學理論的革新。

3.4 約束控制

由于飽和、時滯和狀態切換等現象廣泛存在于航空、化工和網絡傳輸等實際系統中，是造成系統性能變差，甚至不穩定的重要因素。對于高超聲速飛行器而言，也不例外。因此，從設計實際可用、魯棒性好的控制器角度出發，充分考慮飽和、時滯和狀態切換等實際約束因素，必然會提高飛行器的控制性能。

4 結論

高超聲速飛行器具有軍民兩用價值，開辟了新的近空間快速運輸通道和新的信息傳遞空間，必將成為航空航天領域新的研究熱點。與此同時，高超聲速飛行器所面臨的特殊飛行環境和高機動任務需求，對飛行器的系統控制、結構控制和氣動控制等提出了新的挑戰。本文圍繞高超聲速飛行器發展現狀，從線性控制方法、非線性控制方法及其他先進控制理論三個方面綜述了高超聲速飛行器控制研究現狀，分析了現有方法的優缺點及應用情況。最后，圍繞魯棒性、自適應性、可靠性和智能化目標，對高超聲速飛行器控制技術未來的發展進行了探討與展望。

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[46] 陳宗基，張汝麟，張平，等.飛行器控制面臨的機遇與挑戰[J]. 自動化學報，2013,39(6)：703-710. (ChenZongji,ZhangRulin,ZhangPing,etal.FlightControl：ChallengesandOpportunities[J].ActaAutomaticaSinica, 2013,39(6)：703-710.)

Control Approaches Progress for Air-Breathing Hypersonic Vehicles

Jiang Wei, Wang Hongli, Lu Jinghui, Feng Lei

The Second Artillery Engineering University, Xi’an 710025, China

Thecontrolsystemisthekeypointofthedesignofair-breathinghypersonicvehicles(AHVs).TheAHVs’dynamicmodelhasthefollowingcharacteristicssuchasnonlinearity,quicktime-variance,uncertainty,strongcouplingsandnon-minimumphase,etal,whichmakethecontrollerdesignofAHVchallengeable.Basedonreviewingthedomesticandforeignresearches,thecontrol-orientedmodelingforAHVisanalyzedandseveralcontrolapproachesrelatedwiththisissuearediscussedparticularlybyclassification,whichpointoutsomeshortagesandunsolvedproblemsforfurthermodifications.Finally,regardingtherequirementsofrobustness,adaptability,fault-toleranceandintellectualityofAHV,thefutureofdevelopmentisdissussedandsuggested.

Air-breathinghypersonicvehicle；Control；Robustness；Adaptability

*國家自然科學基金青年科學基金(61203007;61304239;61503391;61503392);陜西省自然科學基金(2013JM8045;2015JQ6213)

2015-07-06

姜 偉 (1989-)，男，河南信陽人，博士，助教，主要研究方向為非線性控制、飛行器自主控制和線性變參數控制；王宏力(1965-)，男，陜西寶雞人，博士，教授，主要研究方向為導航制導與控制、先進控制理論、故障診斷與維修；陸敬輝(1983-)，男，江蘇徐州人，博士，講師，主要研究方向為導航制導與控制、星光制導、智能控制；馮 磊(1983-)，男，河北新集人，博士，講師，主要研究方向為故障診斷、壽命預測及健康管理、容錯控制。

V249.1

A

1006-3242(2016)01-0090-07