本发明涉及飞行器控制技术领域，具体涉及一种基于滑模控制的飞行器控制方法。
背景技术：
飞行器的飞行控制是飞行器的核心技术之一。飞行器在空间的运动是非常复杂的，为了使飞行器的控制得以简化，通常情况下，可以将飞行器在空间的飞行姿态划分为俯仰、滚动和偏航。从而通过对飞行器的飞行角度进行控制，实现飞行器的飞行姿态的控制。
滑模控制也被称为变结构控制，属于一种特殊的非线性控制。与其它控制方式不同，这种控制策略的系统结构并不固定，而是可以在动态过程中，根据系统的当前状态有目的的不断变化，迫使系统按照预定滑动模态的状态轨迹运动。由于滑动模态可以进行设计且与对象参数及扰动无关，这就使滑动控制具有快速响应、对应参数变化及扰动不灵敏、无需系统在线辨识、物理实现简单等优点。
然而，对于飞行控制中的有界干扰而言，在实际的工程设计中，常常会对集总干扰进行大幅度简化。即通过令与系统状态有关的项的干扰系数为零，从而可以将集总干扰简化到与系统状态无关。这种简化的飞行控制方式常常会带来飞行器的控制精度下降，飞行器的自适应能力减弱等问题。
技术实现要素：
针对飞行器的飞行控制技术中的上述技术问题，本发明提出一种基于滑模控制的飞行控制方法。该飞行控制方法通过使干扰系数与控制变量相关联，从而使扰动量更接近飞行器的真实飞行状态，进而提高飞行器的控制精度。
本发明的一个方面提供了一种基于滑模控制的飞行器控制方法，其用于集总干扰值存在上限的飞行扰动控制。该飞行控制方法包括：建立干扰系数与滑模面的关联函数；将所述干扰系数引入至滑模控制的控制律函数，以及根据所述控制率函数控制飞行器飞行。
在一个实施例中，所述干扰系数包括第一干扰系数、第二干扰系数和第三干扰系数；集总干扰的上限值为由所述第一干扰系数导致的第一干扰量、所述第二干扰系数导致的第二干扰量以及所述第三干扰系数导致的第三干扰量之和；并且在所述集总干扰中，所述第一干扰量与系统状态无关，所述第二干扰量和所述第三干扰量与系统状态有关。
在一个实施例中，所述第二干扰量为控制变量的一次函数，且所述第三干扰量为控制变量的二次函数。
在一个实施例中，所述第二干扰量2＝d1||x||，所述第三干扰量3＝d2||x||2；其中d1为第二干扰系数，d2为第三干扰系数。
在一个实施例中，集总干扰满足：||Δ||≤d0+d1||x||+d2||x||2；其中d0为第一干扰系数。
在一个实施例中，所述第一干扰系数d0、所述第二干扰系数d1和所述第三干扰系数d2与滑模控制变量s满足如下条件：其中d0，d1，d2，均为常数，且满足：且c0，p0，c1，p1，c2，p2均为常数。
在一个实施例中，所述控制律函数为：其中且u为控制律，x是被控对象的状态集合，s是针对被控对象选取的滑模面，f0,g0是系统的标称值，Δ称为集总干扰，k是自适应参数，而v*是与干扰系数有关辅助控制量。
在一个实施例中，所述辅助控制量v*满足如下条件：其中α为正常数。
在一个实施例中，例如
本发明的实施例的飞行器控制方法，通过使干扰系数与飞行控制变量相关联，可以提高飞行器的飞行控制精度。
在阅读具体实施方式并且在查看附图之后，本领域的技术人员将认识到另外的特征和优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，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是根据本发明实施例的飞行控制方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。诸如“下面”、“下方”、“在…下”、“低”、“上方”、“在…上”、“高”等的空间关系术语用于使描述方便，以解释一个元件相对于第二元件的定位，表示除了与图中示出的那些取向不同的取向以外，这些术语旨在涵盖器件的不同取向。另外，例如“一个元件在另一个元件上/下”可以表示两个元件直接接触，也可以表示两个元件之间还具有其他元件。此外，诸如“第一”、“第二”等的术语也用于描述各个元件、区、部分等，并且不应被当作限制。类似的术语在描述通篇中表示类似的元件。
在飞行器的飞行控制领域，一般仿射非线性系统形式为：
在考虑各种扰动的情况下，可以认为有f＝f0+Δf，g＝g0+Δg，其中的f0,g0是系统的标称值，而Δf,Δg是系统的扰动或者不确定性项，
所以系统的状态方程(1)可以变为：
如果令Δ＝Δf(x)+Δg(u)u，那么有以下常用形式：
此时的Δ称为集总干扰，一般的控制律设计都是基于此形式展开。
假设1系统状态方程(1)中的g0(u)是可逆的，即存在逆函数
假设2集总干扰Δ是有界的，且满足如下形式：
||Δ||≤d0+d1||x||+d2||x||2 (4)
在式子(4)中，如果令d1＝0,d2＝0，那么式(4)变为通常使用的干扰有界形式，即认为干扰项与系统状态无关。
集总干扰不等式(4)代表的干扰约束形式更为一般，且符合飞行器受扰动时的一般情况。如果采用通常的常值界限的形式，即 ||Δ||≤d，那么其实是隐含着d0+d1||x||+d2||x||2≤d。这样的话，如果在设计飞行控制律时单独考虑d0,d1,d2，那么设计出来的控制律会减小了保守性(比如针对滑模控制)，也就是会使飞行器的飞行控制精度及自适应性下降，从而不利于飞行器飞行的精确控制。
通常情况下，集总干扰不等式(4)将控制输入的不确定性Δg(u)u 考虑在d0当中。
工程实际中，干扰上界往往是未知的且无法给出的，通过自适应的方法对其进行估计，进而将估计值补偿进滑模控制中，可以使得控制律适应性更强。
本发明的一个方面提供了一种基于滑模控制的飞行器控制方法，其用于集总干扰值存在上限的飞行扰动控制。该飞行控制方法包括：
建立干扰系数与滑模面的关联函数；
将所述干扰系数引入至滑模控制的控制律函数，以及
根据所述控制率函数控制飞行器飞行。
本发明的飞行器控制方法，通过将干扰系数与滑模面相关联，并将干扰系数引入滑模控制的控制律函数，使控制律的适应性更强，从而提高了飞行器的飞行控制精度与可靠性。
在一个实施例中，所述干扰系数包括第一干扰系数、第二干扰系数和第三干扰系数。集总干扰的上限值为由所述第一干扰系数导致的第一干扰量、所述第二干扰系数导致的第二干扰量以及所述第三干扰系数导致的第三干扰量之和。在所述集总干扰中，所述第一干扰量与系统状态无关，所述第二干扰量和所述第三干扰量与系统状态有关。例如，第一干扰量可以等于第一干扰系数。第二干扰量随着系统的控制变量的增加而增大。同样，第三干扰量随着系统的控制变量的增加而增大。例如，第二干扰量随控制变量增加的增大速度可以小于第三干扰量随控制变量的增大速度。
需要说明的是，由于飞行器的扰动可以向两个方向发生，因此第一干扰量、第二干扰量和第三干扰量应该同正或同负。
在该实施例中，例如，所述第二干扰量为控制变量的一次函数，且所述第三干扰量为控制变量的二次函数。
在该实施例中，例如，所述第二干扰量2＝d1||x||，所述第三干扰量3＝d2||x||2；其中d1为第二干扰系数，d2为第三干扰系数。即集总干扰满足：||Δ||≤d0+d1||x||+d2||x||2；其中d0为第一干扰系数。
在一个实施例中，所述第一干扰系数d0、所述第二干扰系数d1和所述第三干扰系数d2与滑模控制变量s满足如下条件：其中d1，d2，均为常数，且满足：且c0，p0，c1，p1，c2，p2均为常数。例如p0，p1，和p2的至少之一不为零，从而干扰系数分别为与滑模控制的平面s相关联的函数。本发明的实施例通过设定干扰系数与滑模控制变量s的关系函数，可以显著提高控制律的适应能力，从而提高飞行器的控制精度。
在该实施例中，c0，p0，c1，p1，c2，p2分别为权重值，对于不同的被控对象，这些权重值的差别很大，可以根据实际被控对象的情况具体确定。
在一个实施例中，所述控制律函数为：其中且u为控制律，x是被控对象的状态集合，s是针对被控对象选取的滑模面，f0,g0是系统的标称值，Δ称为集总干扰，k是自适应参数，而v*是与干扰系数有关辅助控制量。
在一个实施例中，所述辅助控制量v*满足如下条件：其中α为正常数。
在一个实施例中，例如相当于控制结果恰好为滑模面的情况，从而达到理想的控制效果。
本发明的实施例的飞行器控制方法，通过使干扰系数与飞行控制变量相关联，可以提高飞行器的飞行控制精度。
本发明的上述实施例可以彼此组合，且具有相应的技术效果。
如前所述，设滑模为s＝x，那么取控制律形式为
其中，
其中，k是自适应参数，而v*是辅助控制量，且与干扰系数有关。而由下面给出：
本发明的实施例的飞行控制方法的具体形式及稳定性证明如下：
定理1对于系统的状态方程(3)，如果取
其中α＞0，γ＞0，ω＞0，θ＞0是正常数，其中参数根据式获得，那么系统将有限时间收敛到s＝0邻域中。
证取Lyapunov函数为
其中，
将式和式代入系统方程中，可得
对Lyapunov函数求导，并代入式可得
由Young’s不等式，对项进行放缩可得
其中，
将式带入到Lyapunov函数求导式中，进一步处理可得：
根据常用的不等式
(x2+y2+z2)1/2≤|x|+|y|+|z|
用于式可得
其中，ξ＝min{α,ω,ri},i＝0,1,2所以有
其中，
情况1：k＞km时
当时，有
所以，系统收敛到邻域内。
情况2：k≤km时
当时，参数k一直在增大，而滑模s则在减小；当滑模进入|s|≤μ时，参考Yuri的分析，滑模仍然会稳定在某个半径大于μ的区域内。
所以系统必然收敛到某邻域内。
注4如果将自适应律修改为
那么邻域Q→0，而滑模面也会逐渐趋于零，即s→0。但实际中，滑模面难以精确达到s＝0，所以只要系统尚未收敛到s＝0，参数k始终在增大。
本发明的自适应滑模控制方法都实现了滑模控制参数的自适应性，并降低了控制的保守性。如果需要，在k≤km时也可以再设计趋近律，但本质上系统仍将收敛到某小邻域中。
本发明的控制律可以应用于干扰未知且无法确定其上限情况中，如战术导弹在高速机动运动过程中的控制，可以提高控制律的稳定性与适应性，从而提高飞行试验的可靠性和命中精度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。