[发明专利]基于数据分析的飞行器通道耦合协调控制方法

权利要求书

1.一种基于数据分析的飞行器通道耦合协调控制方法，其特征在于步骤如下：

步骤1：采用飞行器再入段动力学模型：

ω＝-J^-1ΩJω+J^-1M_c (2)

该动力学模型包含两个状态变量X＝[γ,ω]^T和一个控制输入M_c；其中，γ＝[σ,β,α]^T表示姿态角向量，σ表示倾斜角，β表示侧滑角，α表示攻角，ω＝[ω_x,ω_y,ω_z]^T表示飞行器的姿态角速率向量，ω_x表示滚转角速率，ω_y表示偏航角速率，ω_z表示俯仰角速率，M_c＝[M_x,M_y,M_z]^T表示系统的控制力矩，M_x表示滚转力矩，M_y表示偏航力矩，M_z表示俯仰力矩；表示惯量矩阵，

步骤2：定义姿态角跟踪误差信号为e_γ＝γ-γ_r和姿态角速率跟踪误差为e_ω＝ω-ω_r；设计参考模型为：

其中，γ_r＝[σ_r,β_r,α_r]^T表示参考姿态角，ω_r＝[ω_xr,ω_yr,ω_zr]^T表示参考姿态角速率，γ_c＝[σ_c,β_c,α_c]^T表示制导系统生成的制导指令，

步骤3：定义第一层滑模面为：

z＝e_ω+Ae_γ (4)

其中，为设计的正定矩阵，z＝[z₁,z₂,z₃]^T；

设计偏航通道的控制力矩需求为：

其中，表示神经网络最优权重的估计值，θ₂(ω)表示神经网络基函数向量，k_z1＞0和k_z2＞0为设计的参数；

考虑偏航通道内控制能力不足，实际提供的控制力矩为其中，0＜p＜1为控制力矩的效率；

根据Filippov等效理论，设计滚转和俯仰通道的等效力矩为：

其中，和表示神经网络最优权重的估计值，θ₁(ω)和θ₃(ω)表示神经网络基函数向量；

定义第二层滑模面为：

s₁＝z₁+h₁z₃ (8)

其中，h₁＝m₀sign(z₁z₃)，m₀＞0为设计的参数；

定义第三层滑模面为：

s₂＝s₁+h₂z₂ (9)

其中，h₂＝n₀sign(s₁z₂)，n₀＞0为设计的参数；

设计切换控制律为：

其中，k_s1＞0和k_s2＞0为设计的参数；

飞行器的控制力矩为：

其中，和

步骤4：设计预测误差为：

其中，τ_d＞0表示积分区间，Δu＝[u_s,u_d,u_s]^T，u_z＝[0,k_z1z₂+k_z2sign(z₂),0]^T；

设计神经网络自适应更新律为：

其中，λ，K_w和δ_ω为设计的正定参数矩阵；

步骤5：根据得到的M_c，返回到飞行器再入段的动力学模型(1)、(2)，对姿态角和姿态角速率进行跟踪控制。