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反步法与神经网络融合的平流层飞艇轨迹鲁棒控制方法

2021-03-31杨希祥杨晓伟邓小龙

宇航学报 2021年3期
关键词:模型

杨希祥,杨晓伟,邓小龙

(国防科技大学空天科学学院,长沙 410073)

0 引 言

平流层飞艇是典型的低速临近空间飞行器,依靠浮力驻空,采用太阳电池和储能电池构成循环能源系统,采用电机驱动螺旋桨抗风,可实现月量级的区域超长航时驻留,也被形象的称为“平流层卫星”,在对地观测、通信广播、移动互联网、防灾减灾等领域具有巨大应用潜力[1-2]。

有效的飞行轨迹控制是实现区域长期驻留的核心挑战之一[3]。平流层飞艇总体布局、飞行原理、工作模式显著不同于飞机等飞行器,轨迹控制技术难度很高,主要表现在:属于大尺度柔性体(长度超100 m),囊体气动外形变化等引起的未知因素多,非线性强,导致建立的动力学模型存在很大不确定性;飞行速度与环境风速在一个量级(一般不超过20 m/s),受环境风场干扰影响大,且环境风速风向短期内存在多变特征;体积/惯量巨大(体积达几十万立方米),执行机构控制力/力矩相对较小,具有明显的大惯量、长时延特征。

国内外学者针对平流层飞艇及具有部分相似特征的浮空飞行器轨迹控制问题开展了系列研究[4],文献[5]对平流层飞艇姿态控制、轨迹控制等研究现状和难点挑战进行了综述分析,特别指出了不确定、参数摄动、风场影响等耦合因素制约。总体来看,现有研究方法大致可分为三类:基于线性化模型的轨迹控制方法、非线性轨迹控制方法和智能轨迹控制方法。

基于线性化模型的轨迹控制方法,往往是针对某一特征点的标称状态,将平流层飞艇动力学模型按纵向和横侧向解耦分离设计,采用线性化方法将非线性动力学模型线性化,然后设计线性控制系统[6]。……

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