《控制科學與工程學科前沿技術(shù)講座》SZ1603072蔣耿乾_第1頁
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文檔簡介

1、 5/5控制科學與工程學科前沿技術(shù)講座SZ1603072蔣耿乾 綜述報告 非經(jīng)典飛行控制技術(shù)的發(fā)展與前景學號姓名分數(shù) 南京航空航天大學自動化學院 2016 年12 月 目錄 1 緒論(10 分) (1) 2 問題描述(10 分) (1) 3 發(fā)展現(xiàn)狀(50 分) (1) 4 未來展望(15 分) (1) 6 結(jié)論(5 分) (1) 7 對本課程的意見和建議(10 分) (1) 1緒論 本文綜述了飛控技術(shù)的研究背景和意義,總結(jié)了近年來飛行控制技術(shù)研究的現(xiàn)狀,闡述了重構(gòu)控制與非經(jīng)典控制技術(shù)的特點,并且在此基礎(chǔ)上總結(jié)了部分研究中所存在的主要問題,包括近年來出現(xiàn)的飛控算法的一些不足之處,并針對不足之處

2、展望了改進建議,展望了飛行控制未來的研究方向。 2問題描述 飛行控制系統(tǒng)的研究源于為了保障一個平穩(wěn)、安全的飛行過程,使飛行系統(tǒng)可以代替人來做出精確的操縱與指令,即使發(fā)生了故障,也可以自動恢復到正常飛行狀態(tài)或是可接受的飛行狀態(tài),從而提高飛行安全性和可靠性。經(jīng)過長足的發(fā)展,經(jīng)典控制技術(shù)已經(jīng)相對較為成熟,然而在國內(nèi)外科研學者的不懈努力下,非經(jīng)典的智能控制技術(shù)也有了日新月異的發(fā)展。利用智能控制技術(shù)可以有效的解決諸如非線性問題等經(jīng)典控制技術(shù)較難解決的困難,因此智能控制技術(shù)有著巨大的發(fā)展?jié)摿Α?3發(fā)展現(xiàn)狀 1飛行控制系統(tǒng)介紹及其研究意義 在航空領(lǐng)域的不斷發(fā)展中,由于在飛行過程中會出現(xiàn)一些飛機的飛行系統(tǒng)故障

3、或損傷的飛行事例,從而導致飛機無法正常飛行而失事,一旦出現(xiàn)這類情況,便會造成巨大的人員傷亡與經(jīng)濟損失。雖然在某些情況下,飛行員憑借其豐富的飛行經(jīng)驗及應(yīng)變能力,可以進行正確的操控來使飛機穩(wěn)定降落,從而避免發(fā)生不必要的災(zāi)難,但是這就需要飛行員具有高超的飛行技術(shù)以及豐富的飛行經(jīng)驗,然而并不是每一位飛行員都可以完成這些任務(wù)。因此人們越來越認識到控制系統(tǒng)在航空領(lǐng)域中具有不可替代的作用,飛行控制系統(tǒng)可以使飛機在出現(xiàn)各種不正常的飛行狀態(tài)的時候可以自動恢復到正常飛行狀態(tài),例如在飛行系統(tǒng)出現(xiàn)故障時啟動備用的機械系統(tǒng),或者對飛行系統(tǒng)的控制律進行重構(gòu)等操作, 將飛機處于異常狀態(tài)時所存在的危險降低到可接受的水平。基于

4、此,故障診斷、重構(gòu)控制和智能控制等飛行控制方法便成為科研人員探索的方向。 2重構(gòu)控制技術(shù) 世界上對重構(gòu)控制的研究已經(jīng)有了近三十年的歷史,重構(gòu)飛行控制的概念 最先由美國提出,上世紀80 年代初期,美國開啟了SRFCS 研究計劃,1986 年 11 月進行首次試飛,隨后NASA 將一家F-15 改造為數(shù)字式電傳操縱系統(tǒng)的新 飛機,并在1989 與1990 年多次進行試飛,飛行結(jié)果表明飛行重構(gòu)系統(tǒng)工作良好。這標志著人類在重構(gòu)控制研究道路上邁出的第一步。我國在重構(gòu)控制方面 也進行了相應(yīng)的研究,葛彤與馮正平在2000 年提出了一種分段的重構(gòu)控制策略;同年唐小靜月張君昌提出了基于輸出反饋的重構(gòu)控制方法;2

5、007 年劉旭提出了以非線性動態(tài)逆方法為基本控制律并通過自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來補償出現(xiàn)故障時產(chǎn) 生的逆誤差的策略。 重構(gòu)控制方法主要分為兩大類,首先是被動重構(gòu),被動控制主要是魯棒控制,即把提前考慮好可能出現(xiàn)的故障的影響引入不確定集里設(shè)計控制律。第二 類就是主動重構(gòu)控制,包括偽逆法、多模型自適應(yīng)控制、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適 應(yīng)控制、線性二次型調(diào)節(jié)器和非線性調(diào)節(jié)器、模型預(yù)測控制和模型參考自適應(yīng)。重構(gòu)控制可以使控制系統(tǒng)不再依賴于故障診斷,也可以提高安全性和可靠性。 主動重構(gòu)控制主要包括下述幾類方法: (1)偽逆法 優(yōu)缺點明顯,優(yōu)點是結(jié)構(gòu)簡單、應(yīng)用方便;缺點是不能保證穩(wěn)定性,而且 需要精確的故障檢測和診斷系統(tǒng)來

6、打基礎(chǔ)。 (2)多模型自適應(yīng)控制 事先考慮好故障的可能并且設(shè)計好控制律,根據(jù)相應(yīng)的故障切換到相應(yīng)的 控制律,優(yōu)點是故障少的時候該方法快速穩(wěn)定,但是故障多的時候就會比較麻煩。 (3)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制 首先用標準數(shù)學模型對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練實現(xiàn)全包線內(nèi)的逆變換,用神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的自學習功能補償逆變換中的誤差,并且在一定條件下可用李雅普多夫方 法證明其穩(wěn)定性。在不確定知識不完備情況下,在線自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn) 逆近似。 (4)線性二次型調(diào)節(jié)器和非線性調(diào)節(jié)器 利用線性二次型調(diào)節(jié)控制器來實現(xiàn)對舵機故障的重構(gòu)控制,針對不同的舵機故障離線設(shè)計控制器,發(fā)生故障的時候在線切換到相應(yīng)的控制器。 (5)模型預(yù)測

7、控制 通過修改輸入限制和內(nèi)模型處理飛行器結(jié)構(gòu)與舵機故障。 (6)模型參考自適應(yīng) 設(shè)置理想的參考模型,實時調(diào)整控制律使真實對象跟蹤理想模型。要求系統(tǒng)參數(shù)變化較慢從而有足夠的時間來進行預(yù)估。 重構(gòu)控制在目前實際應(yīng)用方面還具有相當大發(fā)展空間,在這三十年的發(fā)展下,由于現(xiàn)有控制系統(tǒng)在正常工作的情況下已經(jīng)得到驗證,而重構(gòu)控制系統(tǒng)還缺乏充分的評估和確認,所以重構(gòu)控制目前仍然更多的停留在設(shè)計、仿真與試飛中,離實際應(yīng)用還有一段距離。 3 智能控制的發(fā)展 經(jīng)典控制技術(shù)經(jīng)過長期的發(fā)展已經(jīng)有了相當成熟與完整的體系,工業(yè)上應(yīng)用最多的是PID 控制,這種控制方法很簡單,易于用軟件或硬件來實現(xiàn),并且不需要精確的過程模型來啟

8、動或維持,因此PID 一直是過程控制中的中堅力量,然而現(xiàn)在控制領(lǐng)域的發(fā)展趨勢更傾向于使用智能控制技術(shù)。智能控制可能會有不同的定義,但主要還是將其理解為使用各種各樣的人工智能的控制范式(control paradigm),例如神經(jīng)網(wǎng)路控制、模糊控制、專家控制以及學習式控制等控制方法。 (1)學習式控制 學習式控制是使用模式識別技術(shù)來獲得控制回路的當前狀態(tài),然后根據(jù)回路狀態(tài)來做出相應(yīng)的控制決定,就像先前存儲好的只是和經(jīng)驗一樣,由于這種控制方式受限于存儲知識,所以其應(yīng)用并未流行。 (2)專家控制 專家控制是基于專家系統(tǒng)技術(shù),使用知識庫來做出控制決策,知識庫是由人類專家、在線獲得的系統(tǒng)數(shù)據(jù)和推理機設(shè)計

9、(inference machine designed)來 建立的,然而專家系統(tǒng)適合于生產(chǎn)計劃、調(diào)度和故障診斷方面的決策,并不適合于連續(xù)控制問題。 (3)模糊控制 模糊控制系統(tǒng)是人們?yōu)榱四M人機控制系統(tǒng)而設(shè)計的以模糊數(shù)學為基礎(chǔ)的控制系統(tǒng)。模糊控制實質(zhì)上是一種非線性控制,它是以模糊集合化、模糊語言變量及模糊推理為基礎(chǔ)的一種計算機數(shù)字控制系統(tǒng),其一大特點就是既有系統(tǒng)化的理論,又有大量的實際應(yīng)用背景。 (4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能控制中應(yīng)用最廣泛的并且發(fā)展最迅速的就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷與控制方面具有得天獨厚的優(yōu)勢,即它在解決高度非線性和嚴重不確定系統(tǒng)的控制方面擁有巨大的潛力,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),我們可以

10、充分逼近任意復雜的非線性關(guān)系;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習與適應(yīng)嚴重不確定性系統(tǒng)的動態(tài)特性;有高度的魯棒性和容錯能力,且由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中大量處理單元的廣泛連接,即使有少量單元或連接損壞,也并不會影響系統(tǒng)的整體功能。 各國學者均對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了相應(yīng)的研究,Calise等人在13中提出了使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性自適應(yīng)控制,在14中描述了針對重構(gòu)飛行控制問題的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接自適應(yīng)控制。Uchikado等人在15中針對改進的學習式飛行控制系統(tǒng)擬定了一份報告,該系統(tǒng)具有使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡單結(jié)構(gòu)以及使用輸入匹配的反饋功能。劉小河與李捷等人在16中提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究思路:將整個系統(tǒng)分解成為若干個相互聯(lián)系的子系

11、統(tǒng),每個子系統(tǒng)對應(yīng)一定的物理現(xiàn)象,互聯(lián)的方式應(yīng)盡可能為線性的。對每個子系統(tǒng)應(yīng)用李雅譜諾夫穩(wěn)定性理論,導出穩(wěn)定性判據(jù),使子系統(tǒng)為穩(wěn)定的。應(yīng)用大系統(tǒng)穩(wěn)定系理論,導出整個神經(jīng)自適應(yīng)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性判據(jù)。從前述得出的穩(wěn)定性的判據(jù), 可得出各個子系統(tǒng)的穩(wěn)定性條件。由此穩(wěn)定性條件出發(fā), 可分析得出對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的要求。根據(jù)這些要求, 可研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器結(jié)構(gòu)的確定原則、節(jié)點的個數(shù)及權(quán)值允許變化的范圍內(nèi)算法的收斂性。根據(jù)整個神經(jīng)自適應(yīng)控制系統(tǒng)穩(wěn)定性的條件對互聯(lián)結(jié)構(gòu)及相關(guān)參數(shù)的約束, 設(shè)計自適應(yīng)律滿足這種約束, 從而對神經(jīng)控制系統(tǒng)進行設(shè)計。 雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷領(lǐng)域中的應(yīng)用

12、顯示了明顯的優(yōu)越性,但是也存在 一些不足之處。現(xiàn)階段對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論研究嚴重滯后,一些重要的理論問題還沒有研究穩(wěn)定性判據(jù)等內(nèi)容,其穩(wěn)定性方法也是研究的關(guān)鍵及難點。另外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的對象多局限于仿射非線性系統(tǒng),然而工程上遇到的非線性系統(tǒng)大多都是非仿射的;最后,研究穩(wěn)定性的方法一般是先構(gòu)造一個自適應(yīng)律,然后再構(gòu)造一個李雅譜諾夫函數(shù)來證明自適應(yīng)控制系統(tǒng)是穩(wěn)定的,其中如何選擇合適的李雅譜諾夫函數(shù),現(xiàn)有的研究大多是建立在直覺及經(jīng)驗的基礎(chǔ)上且針對具體的對象進行反復分析而得出的,這樣的試湊方法在實際工程分析中是很難應(yīng)用的。 4 未來展望 控制技術(shù)經(jīng)過不斷的發(fā)展,已經(jīng)擁有了較為成熟的體系,PID 控制

13、等方法足以解決大量的控制問題,然而對于飛行控制系統(tǒng),由于其具有極其復雜的結(jié)構(gòu),對安全性和穩(wěn)定性要求也相對較高,因此傳統(tǒng)控制方法并不能完全滿足人們對飛行控制系統(tǒng)的要求,非經(jīng)典控制方法目前也仍然處于探索之中,仍然存在著大量的控制問題亟待解決。 (1)非線性問題 飛控系統(tǒng)是典型的復雜工程系統(tǒng),整個系統(tǒng)的元部件很多,結(jié)構(gòu)復雜;飛行控制系統(tǒng)具有很大的不確定性和時變性;此外,飛控系統(tǒng)具有很強的非線性,然而現(xiàn)有的研究方法,大多都是針對線性系統(tǒng)而進行研究,并且方法大多都很大程度上依賴于數(shù)學模型,對于強非線性系統(tǒng),目前仍然缺乏一般性的故障診斷與容錯控制的方法。 國際上的自修復控制方法常采用基于線性化模型方法、模

14、型跟隨自適應(yīng)方法等,但是因為小擾動線性化模型不能正確描述嚴重非線性而缺乏實用性。各國學者仍在積極探索解決非線性問題的方法。秦濱與韓志剛在1997 年提出了一種模型未知的多輸入多輸出非線性系統(tǒng)的動態(tài)線性逼近方法,在較弱的條件下給出MIMO 非線性系統(tǒng)動態(tài)線性化模型及相應(yīng)的控制律,利用帶遺忘因子的最小二乘法估計來得到自適應(yīng)控制律,并且證明了其收斂性。黃衛(wèi)和柴干在2001 年提出了使用模型參考自修復的方法,根據(jù)參考模型與被控模型狀態(tài)變量之間 的運動偏差來及時改變控制輸入進行消除偏差,這樣就不需要進行線性化和故障識別。王濤和佟紹成在2003 年提出了一種針對單輸入單輸出的非線性不確定系統(tǒng)的直接自適應(yīng)模

15、糊輸出反饋控制算法,可以不需要系統(tǒng)狀態(tài)變量可測,而是通過觀測器來獲得估計值。盡管在非線性方面已經(jīng)做出了大量的研究,并且得到了多種針對非線性的控制方法,但是仍然缺乏具有一般性的方法,這也成為未來需要研究的重點方向。 (2)非經(jīng)典控制方法的實用性問題及發(fā)展方向 健全的經(jīng)典控制技術(shù)在當前的應(yīng)用中仍在繼續(xù)廣泛使用,然而近些年來人們正在廣泛的研究各種非經(jīng)典方法,比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。遺憾的是由于智能控制方法的研究相對滯后,缺乏一些重要的理論問題的研究穩(wěn)定性判據(jù)等內(nèi)容。未來的研究方向不僅僅是探索具有一般性的有效的穩(wěn)定性判據(jù)等重要的理論研究,還可以探索一些諸如經(jīng)典控制與非經(jīng)典控制新舊結(jié)合的新領(lǐng)域,比如使用卡爾曼濾

16、波器來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法。 6結(jié)論 隨著時代的發(fā)展,人們對飛行安全性和可靠性的要求越來越高,重構(gòu)功能正在逐漸成為飛行控制系統(tǒng)的重要標準功能,同時重構(gòu)控制也正在向著自適應(yīng)和智能化的方向發(fā)展。然就當今的研究成果來看,重構(gòu)控制技術(shù)以及智能控制技術(shù)在飛行控制方面還存在著一定的缺陷與不足,其應(yīng)用仍然更多的停留在設(shè)計與仿真中,距離大面積的實際應(yīng)用仍有較大的距離,因此目前來看,重構(gòu)控制技術(shù)與智能控制技術(shù)擁有巨大的發(fā)展?jié)摿εc光明可觀的發(fā)展前景。對于個人來說,由于非線性方面的研究對于個人的數(shù)學水平與整體學術(shù)深入要求較高,故非線性理論研究并不是很適合于作為研究生期間的研究方向,而一些較為新穎的方法,例如經(jīng)典與非經(jīng)典控制方法的結(jié)合方面,或許值得進行一番探索,但是由于現(xiàn)在對課題研究較淺,該目標是否合適,目前來看難以定論。

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