张艳霞，张安，王强

（西北工业大学电子信息学院，西安710129）

基于模糊控制的UAV操控引导自主攻击系统*

张艳霞，张安，王强

（西北工业大学电子信息学院，西安710129）

针对无人机操控引导自主攻击系统，采用模糊控制原理，实现将任务系统解算出的瞄准偏差转化为控制无人机飞行的三通道控制指令。采用Vega Prime和VS 2005对整个攻击过程进行三维视景仿真，应用蒙特卡洛法对多次仿真结果进行处理，得到火控攻击精度。最后对影响攻击精度的两个误差源进行分析，定量地给出了各误差源对攻击精度的影响。仿真结果表明，该系统满足设计要求。

操控引导，自主攻击，模糊控制，视景仿真，蒙特卡洛法

0 引言

在现代化战争中，无人机受到各国越来越多的关注。在无人机对地攻击模式下，目前大部分国家无人机的攻击过程往往需要地面控制人员的参与，虽然这种设计结构简单，但由于数据链数据传输有延迟，导引控制信号并不能及时有效地控制无人机的飞行，当条件恶劣，一旦数据链路不再可靠和畅通，后果将不堪预料［1-2］。所以研究无人机的操控引导自主攻击系统，最大程度地给无人机赋予智能，实现其自主飞行、自主攻击，就显得尤为重要。

文献［3］提出了无人机自主控制技术，文献［4］对自主攻击型无人机的导引技术进行了研究，本文在其基础上利用模糊控制设计无人机操控引导自主攻击系统，实现从探测目标信息到投放炸弹整个攻击过程的自主完成。

1 操控引导自主攻击系统分析

无人机操控引导自主攻击系统组成框图如下页图1所示。无人机通过机载雷达或地面指挥站获得目标信息、本机信息，火控解算出瞄准偏差，把瞄准偏差分别输入综合显示器和火控/飞控耦合器，由火控/飞控耦合器产生3个通道的飞行控制指令，并将控制指令送给飞控系统，飞控系统产生相应操纵指令，操纵无人机飞行，使瞄准偏差趋近于零，当瞄准偏差小于允许值时，实施攻击和武器投放。

图1 无人机操控引导自主攻击系统组成框图

无人机任务系统根据传感器得到地信息及当前选择的攻击模式，根据CCRP瞄准原理解算出无人机当前的瞄准偏差［5］。无人机的操控引导自主攻击系统根据无人机当前瞄准偏差解算出无人机3个通道的飞行控制指令，即3个方向的过载。其中：切向过载nx可以控制无人机速度大小，作为推力控制信号；法向过载ny可以控制无人机的航向，作为方向舵控制信号；俯仰通道中，竖直方向过载nz可以控制无人机的高度，作为升降舵控制信号。在之后的仿真过程中假设无人机的速度大小不变，故对推力矢量控制通道不作研究。

模糊控制不需要掌握被控对象的数学模型，特别适合非线性控制，它对过程参数的变化具有很强的适应性，并可以加入一些人为经验参数，使控制可以按照人的要求来实现。所以本文将选用模糊控制，来设计无人机的操控引导自主攻击系统［6］，使得无人机的操控引导自主攻击系统对复杂环境具有很强地适应性。

基于模糊控制的无人机操控引导自主攻击过程流程图如图2所示。无人机任务系统根据当前信息解算出的瞄准偏差，判断无人机当前瞄准偏差是否大于允许值时，如果大于，则利用模糊控制解算出相应的控制指令，否则，相应的控制指令设为0，将控制指令传送给飞控系统，控制无人机飞行，直至无人机到达预定投弹点，投放武器，计算攻击精度。

图2中：ΔK、ΔD、ΔH分别为方向瞄准偏差、距离瞄准偏差、高度瞄准偏差；ΔKmin、ΔDmin、ΔHmin分别为方向瞄准偏差、距离瞄准偏差、高度瞄准偏差的最大允许值；ny、nz分别为方位通道、俯仰通道控制信号。

2 操控引导自主攻击系统设计

2.1 模糊火控/飞控耦合器设计

模糊控制器的设计主要包括3个部分：变量模糊化、模糊规则的制定以及控制量的去模糊化［8］。其结构如图3所示。

图2 无人机操控引导自主攻击过程流程图

图3 模糊控制器结构图

本文利用模糊控制原理设计的操控引导自主攻击系统包括方位和俯仰两个通道的控制，其中方位通道以方向偏差ev、方向偏差变化率ev'作为输入信号，以方向舵控制信号ny作为输出，来消除方向瞄准偏差；俯仰通道以高度偏差eu、高度偏差变化率eu'作为输入信号，升降舵控制信号nz作为输出，来消除高度偏差。

无人机俯仰通道的控制过程与方位通道控制相似，所以下面仅对方位通道控制过程进行详细分析研究。

根据模糊控制原理，设计出的无人机方位通道控制系统如图4所示［8-9］，从图中可以看出，要实现整个控制过程，就要解决输入值的模糊化、模糊规则的制定、输出值的去模糊化等问题。

图4 无人机方位通道控制过程流程图

为了兼顾系统的快速性、稳定性和鲁棒性，对输入信号模糊化选用的隶属函数为三角函数，瞄准偏差的模糊子集选择7个等级，分别为“负大（NB）”、“负中（NM）”、“负小（NS）”、“零（0）”、“正小（PS）”、“正中（PM）”、“正大（PB）”，瞄准偏差变化率的模糊子集选择5个等级。分别为“负大（NB）”、“负小（NS）”、“零（0）”、“正小（PS）”、正大（PB）”。其分布如图5、图6所示。

图5 ev论域的模糊子集分布

图6 ev'论域的模糊子集分布

根据以下2条原则：①当方向瞄准偏差较大时，选择控制量以尽快消除方向瞄准偏差为主要目的；②当方向瞄准偏差较小时，选择控制量主要防止超调，以系统的稳定性为主要目的，再根据无人机的一般性控制规则及专家经验和先验知识制定的方位通道的模糊规则表如表1所示。

表1 无人机方位通道模糊控制规则表

本文采用面积重心法去模糊化，输出控制方向舵信号的法向过载ny选取5个模糊子集，所对应的语言值为NB，NM，0，PM，PB。其隶属函数都选用高斯分布函数，分布如图7所示。

图7 ny论域的模糊子集分布

当输入值变化不大时，输出变化也不是很多，所以可以将输入变量离散化，计算出其对应地输出值，对应输入输出关系如图8所示。该方法将复杂模糊计算离散化，省去大量的计算时间，并使控制变得简单明确。从图中可以看出设计出的模糊控制器符合设计要求。

图8 方位通道输入输出对照图

2.2 无人机飞行控制过程

方位通道模糊控制器根据当前方向瞄准偏差及其变化率解算出无人机方向舵控制信号ny。根据式（1）可以由ny计算出无人机每一时刻的航向旋转角速度，根据式（2）可以计算出无人机每个步长（ΔT）应调整的航向角φ，当方向瞄准偏差的绝对值小于允许值时，无人机航向旋转角速度为0，航向不变，无人机直飞。

俯仰通道控制器根据当前高度偏差解算出无人机升降舵控制信号nz。根据式（3）可由nz计算出每一时刻的俯仰角旋转角速度，根据式（4）可以计算出无人机每个步长应调整的航向角θ，根据式（5）解算出由当前俯仰角θ以一定过载n开始恢复平飞时所需要地调整高度。当该高度与高度偏差相差不大时（绝对值小于允许值），无人机开始恢复平飞。

3 三维视景仿真及误差分析

3.1 三维视景仿真

采用Vega Prime和VS 2005对整个攻击过程进行三维视景仿真。

仿真过程中利用北东地地理坐标系进行计算，开始仿真时，设定无人机携带某型炸弹，设定要求飞行高度为1 500 m，设定风速为10 m/s，风向为30 °，选择轰炸模式（水平轰炸、俯冲轰炸、俯冲拉起轰炸、水平拉起轰炸）。获取无人机信息：初始位置为（118.96°，27.21°），速度为300 m/s。无人机获取目标位置为（119.69°，26.96°），速度为0 m/s。

当无人机实际飞行高度2 000 m时，无人机实际飞行高度高于要求飞行高度，无人机高度调节过程如图9、图10所示。从图9、图10中可以看出在高度调节的同时无人机也进行方位调节。

图9 无人机向下俯冲以调节自身高度

仿真开始时需要选择轰炸方式，根据所选择地轰炸方式，无人机在投弹前作相应地姿态调节，调节过程分别如图11～图14所示。

图11 水平轰炸调节过程

图12 俯冲轰炸调节过程

图13 俯冲拉起轰炸调节过程

图14 水平拉起轰炸调节过程

无人机到达预定投弹点，投放炸弹，投放炸弹后无人机恢复平飞，安全返航，过程如图15所示。

图15 轰炸完成后返航

3.2 误差分析

3.2.1 仿真结果分析

在水平轰炸模式下，对整个轰炸过程进行100次仿真，在地理坐标系下，得到每次仿真的横向偏差［10］如图16所示，纵向偏差如图17所示。从图中可以看出在这100次仿真试验中横向偏差分布在-40～-15范围内，纵向偏差分布在-20～-10范围内。

利用蒙特卡洛法，求得炸弹弹着点的相应统计量如表2所示［10］。从统计结果可以看出轰炸过程是有效的。

图16 每次仿真的横向偏差

图17 每次仿真的纵向偏差

表2 弹着点统计量

3.2.2 影响攻击精度的误差源分析

在无人机整个轰炸过程中影响最终轰炸精度的误差源有很多，本文主要考虑两个误差源：一是传感器探测误差（只研究目标相对无人机的距离误差）；二是时间延迟误差。两个误差源误差增大时引起攻击精度的变化情况分别如图18、图19所示。两个图纵轴均表示μx和Ex的变化情况。其中μx为横向偏差的数学期望，Ex为横向概率偏差，Ex不仅表示弹着点的散布程度，而且表示在x方向上半数落点的着陆范围［11］。

从图18，图19可以看出两个误差源误差增大时，横向概率偏差基本不变，但横向偏差的数学期望都有不同程度的增大，从图18可以看出横向偏差的数学期望随着传感器误差的增大近似线性增大，所以要提高最终的攻击精度就要采用精度更高的传感器，降低传感器的探测误差；从图19可以看出很小的时间延迟就会引起较大的投弹误差，而且时间延迟越长，对投弹误差的影响越大。所以要提高最终攻击精度就要减小时间延迟，最大程度地提高无人机的自主攻击能力，减小无人机与地面控制站之间的信息交互；如果必须进行数据传输时，也应尽量提高数据链路数据传输效率和抗干扰能力，以求尽量缩短延迟时间。

图18 攻击精度随传感器误差变化图

图19 攻击精度随时间延迟的变化

4 结束语

通过建模仿真及最后误差分析可知，利用模糊控制设计的无人机操控引导自主攻击系统，可以通过两个通道的模糊控制器对无人机整个攻击过程进行控制，实现无人机在多种攻击模式下的自主攻击，最终使轰炸精度符合系统要求。而且自主攻击过程减少数据链的时间延迟，大大提高攻击精度，所以整个系统具有一定的可行性。同时也为今后无人机自主攻击系统设计提供一定参考价值。

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Research on Unmanned Aircraft Controlled and Autonomous Attack System Based on Fuzzy Control Theory

ZHANG Yan-xia，ZHANG An，WANG Qiang
（School of Electrical Information，Northwestern Polytechnical University，Xi’an 710129，China）

A new system using Fuzzy Control Algorithm is designed with regard to UAV controlled and autonomous attack system，which can converts the aiming deviation calculated by mission system to overloads of three channels which is the UAV flight control commands.The whole bombing process is simulated by Vega Prime and Visual 2005 with three-dimensional.Then bombing error is obtained by dealing with several simulation results through Monte Carlo method.At last，the error sources which influencethebombingprecisionareanalyzed，andtheerrorsourceinfluencesareobtained quantificationally.Simulation results show that the system meet the design requirements.

manipulation guide，autonomous attack，fuzzy control，visual simulation，Monte Carlo method

V249

A

1002-0640（2015）12-0044-04

2014-12-13

2015-02-19

国家自然科学基金资助项目（61573283）

张艳霞（1989-），女，河南开封人，硕士研究生。研究方向：先进控制理论与应用。