一种针对运载火箭\导弹的在线单发推力辨识方法与流程

文档序号:17557591发布日期:2019-04-30 18:44阅读:229来源:国知局
一种针对运载火箭\导弹的在线单发推力辨识方法与流程

本发明涉及一种针对运载火箭\导弹的在线单发推力辨识方法,属于飞行器控制技术领域。



背景技术:

运载火箭\导弹系统组成复杂且飞行环境恶劣,可能出现各种未知故障,影响运载火箭\导弹飞行性能和控制性能。在弹道导弹众多的故障模式中,动力系统故障是运载火箭\导弹发生几率高、也是造成后果最严重的故障源。飞行过程中运载火箭\导弹因涡轮泵故障、推力室故障和管路阀门故障等情况直接影响发动机正常工作,造成某个单发发动机出现推力损失或直接关机。一方面,运载火箭\导弹动力系统出现单发发动机故障后影响总体推力,实际实际输出推力低于预定值,可能影响发射任务;另一方面,单发推力出现故障后导致导弹发动机布置不对称,产生极大干扰力矩破坏运载火箭\导弹稳定性能,严重可能引发导弹失稳情况发生,因此亟需研究一种辨识速度快、结果准确的运载火箭\导弹单发推力辨识方法,对增强运载火箭\可靠性,提高发射、打击任务成功率有重要的研究意义。

通过对已有技术文献进行检索分析,目前没有直接利用运载火箭\导弹动力学特性开展发动机单发推力辨识的研究,对动力系统研究主要集中在发动机故障诊断和总推力估计两个方面。在发动机故障诊断方面,现有方法是将云模型与bp神经网络以串联方式有机结合,首先利用云变换方法进行网络的结构辨识和云模型的特征提取,同时通过在输出层引入单位延时环节描述发动机工作过程动态特性,研究提出了基于动态云bp网络的液体火箭发动机故障诊断方法,实现对发动机故障模式诊断然而该方法的辨识速度较慢且无法精确获得运载火箭\导弹单发推力,不具有工程实践意义。在导弹总推力估计方面,现有方法主要通过建立运载火箭的数学模型,成功应用基于强跟踪滤波器的状态和参数联合估计方法,实现对运载火箭推力参数的正确估计,但该方法只能实现对发动机总推力估计,无法应对单发发动机故障模式的迅速诊断与定位需求。



技术实现要素:

本发明目的是为了解决飞行过程中运载火箭\导弹在线推力辨识问题,提出了一种针对运载火箭\导弹的在线单发推力辨识方法。所述一种针对运载火箭\导弹的在线单发推力辨识方法是一种结合伺服机构—摆角映射关系和极大似然准则的单发推力辨识方法,所采取的技术方案如下:

一种针对运载火箭\导弹的在线单发推力辨识方法,所述在线单发推力辨识方法包括:

步骤一:建立运载火箭\导弹健康工作模型,描述无故障情况下的运载火箭\导弹飞行状态,通过动力学积分预测未来时刻状态信息和伺服机构摆角信息,为发动机单发推力故障辨识奠定基础;其中,所述运载火箭\导弹健康工作模型包括:导弹系统状态方程,导弹系统动力学积分器和导弹控制系统;

步骤二:进行运载火箭\导弹推力损失故障初步诊断,在运载火箭\导弹实时飞行过程中,通过分析实际伺服机构摆角与无故障模式下的伺服机构摆角初步实现故障定位,确定故障发动机并初步得到故障损失系数,为推力损失系数修正提供初值;

步骤三:进行推力损失系数修正,记录每个δt时段内的姿态信息作为观测量,以推力损失系数为待辨识量,利用极大似然估计对推力损失系数进行修正,获取准确的推力损失系数,最终完成单发推力辨识。

进一步地,所述健康工作模型的建立过程包括:

第一步、根据导弹质心动力学方程和质心运动学方程建立导弹系统状态方程,所述导弹质心动力学方程和质心运动学方程分别为:

建立的所述导弹系统状态方程的形式为:

其中,来源于导弹系统当前时刻传感器信息,即导弹发动机健康工作状态下系统状态向量;

第二步、根据预先存储的导弹气动参数模型、结构参数模型和发动机模型结合第一步所述导弹系统状态方程获取导弹系统向量的导数,结合所述导弹系统动力学积分器对导弹系统向量进行动力学积分,获取未来时刻发动机健康工作状态下的导弹系统向量;

第三步、利用导弹控制系统根据动力学积分对未来时刻导弹速度、姿态和姿态角速度信息进行解算,获得维持所述导弹控制系统姿态稳定的虚拟发动机摆角。

进一步地,所述导弹控制系统包括pid控制器和摆角分配控制器;所述pid控制器与导弹实际装载的控制器的结构和参数相同,所述摆角分配控制器与导弹实际装载的摆角分配控制器的结构和参数相同。

进一步地,步骤二所述运载火箭\导弹推力损失故障初步诊断的具体过程包括:

第1步、离线建立损失推力—摆角偏差模型库;

第2步、在导弹系统健康工作情况下,利用运载火箭\导弹健康工作模型结合损失推力—摆角偏差模型库仿真计算出未来时刻的发动机虚拟摆角,并利用发动机虚拟摆角与导弹系统飞行至相应时刻时导弹实际控制系统计算得到的发动机摆角的比较初步判断导弹在相应时刻是否出现推力损失故障;

第3步、在无故障情况下的任意飞行过程中,导弹通过当前飞行状态计算未来时刻飞行状态并通过导弹控制系统计算未来工作时刻发动机虚拟摆角;同时将此时刻发动机摆角与上一时刻健康工作仿真模型计算得到的虚拟摆角进行比较,获得摆角比较结果;根据所述摆角比较结果进行初步的发动机故障诊断。

进一步地,步骤三所述推力损失系数修正的过程包括:

步骤1、记录导弹从t=t1秒到t=t1+δt秒内的姿态角和姿态角速度信息作为观测量实测值;

步骤2、不考虑过程噪声,将导弹六自由度分型动力学方程转化为一般形式,所述一般形式如下:

其中,k表示推力损失系数,是待辨识量;

是导弹六自由度飞行的状态量;

步骤3、根据一般形式确定用于描述观测矢量和状态矢量关系式的观测方程,所述观测方程表示为:

y(ti)=h(x(ti),k;ti)+ε(ti)i=1,2...n(5)

其中,y(ti)为观测矢量,并且将所述姿态角和姿态角速度作为观测矢量,即

步骤4、将辨识准则取为似然准则函数,获得如下判据函数为:

其中,v(i)为输出误差:

v(i)=ym(ti)-h(x(ti),k;ti)(7)

ym(i)为观测量的实测值;r为观测噪声的协方差矩阵,当观测噪声的统计特性未知时,采用r的最优估计,所述r的最优估计为:

步骤5、采用newton-raphson迭代算法求解待辨识参数k的估计值使判据函数j(k)达最小值,最终获取准确的推力损失系数,完成单发推力辨识。

本发明有益效果:

本发明提出了一种针对运载火箭\导弹的在线单发推力辨识方法。该方法首先建立运载火箭\导弹健康工作模型,用于描述无故障情况下的运载火箭\导弹飞行状态,并通过动力学积分预测未来时刻状态信息和伺服机构摆角信息,为发动机单发推力故障辨识奠定基础;然后建立单发推力故障—摆角映射关系,通过离线数学仿真分析不同单发发动机出现故障后的伺服机构变化关系,建立模型库,紧接着在运载火箭\导弹实时飞行过程中,通过分析实际伺服机构摆角与无故障模式下的伺服机构摆角初步实现故障定位,确定故障发动机并初步得到故障损失系数,为推力损失系数修正提供初值。最后开展推力损失系数修正研究,记录每个δt时段内的姿态信息作为观测量,以推力损失系数为待辨识量,利用极大似然估计对推力损失系数进行修正,获取准确的推力损失系数,最终完成单发推力辨识。该辨识方法只利用了运载火箭\导弹系统姿态角、姿态角速度信息,基于运载火箭\导弹的动力学特性和伺服机构摆角输出值完成了单发推力辨识,无需添加多余的监测元件,具有结构简单、设计过程简洁的特点;初步判定系统故障后每隔δt时刻开展一次推力损失系数修正,辨识结果具有较高精度,满足工程实际需求;因此在运载火箭\导弹单发推力辨识中具有广阔的应用前景。

附图说明

图1为发动机摆角生成过程框图;

图2为运载火箭\导弹健康工作模型图;

图3为导弹推力损失初步诊断过程图;

图4为推力故障模式下摆角生成过程图;

图5为推力损失系数修正流程图;

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明做进一步说明,但本发明不受实施例的限制。

实施例1:

一种针对运载火箭\导弹的在线单发推力辨识方法,如图1至图5所示,所述在线单发推力辨识方法包括:

步骤一:建立运载火箭\导弹健康工作模型,描述无故障情况下的运载火箭\导弹飞行状态,通过动力学积分预测未来时刻状态信息和伺服机构摆角信息,为发动机单发推力故障辨识奠定基础;其中,所述运载火箭\导弹健康工作模型包括:导弹系统状态方程,导弹系统动力学积分器和导弹控制系统;

步骤二:进行运载火箭\导弹推力损失故障初步诊断,在运载火箭\导弹实时飞行过程中,通过分析实际伺服机构摆角与无故障模式下的伺服机构摆角初步实现故障定位,确定故障发动机并初步得到故障损失系数,为推力损失系数修正提供初值;

步骤三:进行推力损失系数修正,记录每个δt时段内的姿态信息作为观测量,以推力损失系数为待辨识量,利用极大似然估计对推力损失系数进行修正,获取准确的推力损失系数,最终完成单发推力辨识。

其中,所述运载火箭\导弹健康工作模型的建立原理和过程如下:

系统未发生故障时,发动机健康工作,此时控制系统通过弹体传感器输出获取弹体姿态角、姿态角速度等弹体实时数据进行解算。通过控制算法计算相应的发动机等效摆角,然后采用控制分配原则将等效摆角分配至四个发动机的实际摆角中,控制发动机喷管摆动,保持弹体姿态稳定。

为实时获取发动机健康工作情况下的发动机摆角,与发动机故障情况下的摆角进行对比参照,需在导弹飞行过程中建立系统健康工作仿真模型。运载火箭\导弹健康工作模型包括导弹系统状态方程、导弹系统动力学积分器和导弹控制系统,那么,所述运载火箭\导弹健康工作模型的建立过程包括:

第一步、根据导弹质心动力学方程和质心运动学方程建立导弹系统状态方程,所述导弹质心动力学方程和质心运动学方程分别为:

建立的所述导弹系统状态方程的形式为:

其中,来源于导弹系统当前时刻传感器信息,即导弹发动机健康工作状态下系统状态向量;

第二步、根据预先存储的导弹气动参数模型、结构参数模型和发动机模型结合第一步所述导弹系统状态方程获取导弹系统向量的导数,结合所述导弹系统动力学积分器对导弹系统向量进行动力学积分,获取未来时刻发动机健康工作状态下的导弹系统向量;

第三步、利用导弹控制系统根据动力学积分对未来时刻导弹速度、姿态和姿态角速度信息进行解算,获得维持所述导弹控制系统姿态稳定的虚拟发动机摆角。

导弹控制系统的作用是根据动力学积分中计算出的未来时刻导弹速度、姿态等信息进行解算,所述导弹控制系统包括pid控制器和摆角分配控制器;所述pid控制器与导弹实际装载的控制器的结构和参数相同,所述摆角分配控制器与导弹实际装载的摆角分配控制器的结构和参数相同。

步骤二所述运载火箭\导弹推力损失故障初步诊断的具体过程包括:

第1步、离线建立损失推力—摆角偏差模型库;

第2步、在导弹系统健康工作情况下,利用运载火箭\导弹健康工作模型结合损失推力—摆角偏差模型库仿真计算出未来时刻的发动机虚拟摆角,并利用发动机虚拟摆角与导弹系统飞行至相应时刻时导弹实际控制系统计算得到的发动机摆角的比较初步判断导弹在相应时刻是否出现推力损失故障;

第3步、在无故障情况下的任意飞行过程中,导弹通过当前飞行状态计算未来时刻飞行状态并通过导弹控制系统计算未来工作时刻发动机虚拟摆角;同时将此时刻发动机摆角与上一时刻健康工作仿真模型计算得到的虚拟摆角进行比较,获得摆角比较结果;根据所述摆角比较结果进行初步的发动机故障诊断。

步骤二所述运载火箭\导弹推力损失故障初步诊断的工作原理为:在导弹系统健康工作情况下,虚拟仿真模型计算了未来时刻的发动机虚拟摆角,若系统未发生故障,则导弹系统飞行至相应时刻时实际控制系统计算得到的发动机摆角与计算产生虚拟摆角相同,说明导弹系统在健康工作;当导弹系统中因发动机故障造成推力损失后,则实际导弹在相应时刻由控制系统计算得到的发动机摆角与健康工作仿真模型获取的发动机摆角之间将出现偏差,初步判断导弹出现推力损失故障。

在无故障情况下的任意飞行过程中,导弹通过当前飞行状态计算未来时刻飞行状态并通过虚拟控制系统计算未来工作时刻发动机虚拟摆角,同时将此时刻发动机摆角与上一时刻健康工作仿真模型计算得到的虚拟摆角进行比较。根据摆角结果进行初步的发动机故障诊断。

因发动机推力损失对系统造成的干扰可分为两部分,一部分是由于因喷管推力损失造成的推力不对称性,此时与故障发动机中心对称的发动机推力大于故障发动机,出现恒值干扰力矩影响弹体姿态稳定性;另一部分体现为因推力损失造成控制力矩偏差引起的干扰力矩项,因发动机推力损失造成控制力矩系数减小,影响控制系统结构系数。

由于推力损失造成的控制力矩系数变化会造成发动机摆角变化,但其对发动机实际摆角变化影响较小,故在导弹初步推力辨识过程中先忽略此项影响。此时,与健康状态下导弹系统相比,故障模式下的导弹系统受到一个恒定的干扰力矩,为维持弹体姿态稳定,发动机额外偏转角度产生控制力矩,抵消干扰力矩的影响。

为了根据健康状态下发动机摆角与故障状态下发动机摆角偏差计算推力损失,需离线建立损失推力—摆角偏差模型库,在动力学积分中,分别进行不同单发发动机损失不同推力情况下的仿真,获取故障情况下的发动机摆角,与无故障情况下动力学积分中获取的摆角做差即可得到摆角偏差。建立故障情况下的仿真条件与摆角偏差之间的映射关系,即可完成推力损失——摆角偏差模型库。在实际飞行过程中,可由摆角偏差反映射出故障单发发动机和单发发动机损失的推力,初步完成推力辨识。

但是由于上述计算中忽略掉了因推力损失造成的控制力矩系数变化会造成发动机摆角变化影响,所以推力损失系数k的估计值不准确,为得出较为准确的发动机喷管推力观测值,需将推力损失系数值进行进一步修正,所述修改正即为步骤三所述的推力损失系数修改正,具体的,步骤三所述推力损失系数修正的过程包括:

步骤1、假设在时间t=t1秒时通过推力—摆角映射关系检测到导弹动力系统出现故障,并初步对故障发动机进行定位,即可开展基于极大似然估计的推力损失系数修正设计。记录导弹从t=t1秒到t=t1+δt秒内的姿态角和姿态角速度信息作为观测量实测值;

步骤2、不考虑过程噪声,将导弹六自由度分型动力学方程转化为一般形式,所述一般形式如下:

其中,k表示推力损失系数,是待辨识量;

是导弹六自由度飞行的状态量;

步骤3、根据一般形式确定用于描述观测矢量和状态矢量关系式的观测方程,所述观测方程表示为:

y(ti)=h(x(ti),k;ti)+ε(ti)i=1,2...n(5)

其中,y(ti)为观测矢量,并且将所述姿态角和姿态角速度作为观测矢量,即

步骤4、将辨识准则取为似然准则函数,获得如下判据函数为:

其中,v(i)为输出误差:

v(i)=ym(ti)-h(x(ti),k;ti)(7)

ym(i)为观测量的实测值;r为观测噪声的协方差矩阵,当观测噪声的统计特性未知时,采用r的最优估计,所述r的最优估计为:

步骤5、采用newton-raphson迭代算法求解待辨识参数k的估计值使判据函数j(k)达最小值,最终获取准确的推力损失系数,完成单发推力辨识。

其中,所述δt时段具体为根据工程实际应用决定。

采用以上方法,以导弹六自由度飞行动力学方程进行动力学积分,仿真从t=t1秒到t=t1+δt时段内的导弹飞行过程,并以t=t1秒到t=t1+δt秒内导弹实际的姿态信息作为观测量的实测值对发动机推力损失系数进行修正,获取准确的推力损失系数。

为防止推力损失系数辨识不准确、推力损失系数变化等情况发生,从t=t1时刻开始记录每个δt时段内的姿态信息作为观测量,每隔δt时刻进行一次极大似然估计对推力损失系数进行一次修正

每隔δt时间对推力损失系数进行修正,保证了系数的准确性和实时性,可根据实际任务需求和精度要求取定合适的δt,该估计对象中仅有一个待辨识参数,模型具有极快的收敛速度和抗干扰性,具有极强的工程实践意义。

本发明提出的一种针对运载火箭\导弹的在线单发推力辨识方法,首先建立运载火箭\导弹健康工作模型,用于描述无故障情况下的运载火箭\导弹飞行状态,并通过动力学积分预测未来时刻状态信息和伺服机构摆角信息,为发动机单发推力故障辨识奠定基础;然后建立单发推力故障—摆角映射关系,通过离线数学仿真分析不同单发发动机出现故障后的伺服机构变化关系,建立模型库,紧接着在运载火箭\导弹实时飞行过程中,通过分析实际伺服机构摆角与无故障模式下的伺服机构摆角初步实现故障定位,确定故障发动机并初步得到故障损失系数,为推力损失系数修正提供初值。最后开展推力损失系数修正研究,记录每个δt时段内的姿态信息作为观测量,以推力损失系数为待辨识量,利用极大似然估计对推力损失系数进行修正,获取准确的推力损失系数,最终完成单发推力辨识。该辨识方法只利用了运载火箭\导弹系统姿态角、姿态角速度信息,基于运载火箭\导弹的动力学特性和伺服机构摆角输出值完成了单发推力辨识,无需添加多余的监测元件,具有结构简单、设计过程简洁的特点;初步判定系统故障后每隔δt时刻开展一次推力损失系数修正,辨识结果具有较高精度,满足工程实际需求;因此在运载火箭\导弹单发推力辨识中具有广阔的应用前景。

虽然本发明已以较佳的实施例公开如上,但其并非用以限定本发明,任何熟悉此技术的人,在不脱离本发明的精神和范围内,都可以做各种改动和修饰,因此本发明的保护范围应该以权利要求书所界定的为准。

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