机载空间激光通信终端的自抗扰视轴稳定控制研究_彭小峰

收稿日期：2015－07－23基金项目：国家自然科学基金（61205106）；中国博士后科学基金（2014M552329）；重庆教委科学技术项目（KJ120827）。

作者简介：彭小峰，男，实验师，硕士，主要从事自由空间激光通信技术方面的研究。

E－mail ：pxf@cqut．edu．cn 。

·光纤信息与网络信息·机载空间激光通信终端的自抗扰视轴稳定控制研究彭小峰1，曹阳1，21．重庆理工大学电子信息与自动化学院，重庆400054；2．电子科技大学物理电子学院，成都()610054摘要：机载空间激光通信系统的视轴稳定是保持通信链路的前提，高品质的控制方法是实现视轴稳定的关键。

针对激光通信终端易受到载体运动、参数变化和各种扰动的影响，基于非线性跟踪微分器、非线性状态误差反馈控制器和扩张状态观测器，设计了针对视轴稳定两轴伺服平台的自抗扰控制器，将模糊理论和自抗扰控制方法相结合，完成了自抗扰控制器的关键参数自适应整定。

仿真实验结果表明，该方法既可以实现阶跃响应快速、无超调，与其它控制方法相比，对载体运动、不确定扰动和系统参数变化具有明显比较优势，改进的自抗扰方法提高了视轴稳定伺服系统的稳定性和适应性，具备良好的工程应用价值。

关键词：机载空间激光通信；视轴稳定；自抗扰控制；模糊理论中图分类号：TN911．25文献标识码：ADOI 编码：10.14016/j．cnki．jgzz.2015.10.117Line of Sight Stability Baesd on ADＲC for Airborne Space Optical Communication TerminalPENG Xiao－feng 1，CAO Yang 1，21．School of Electronic Information ＆Automation ，Chongqing University of Technology ，Chongqing 400054，China ；2．School of Physical Electronics ，University of Electronic Science and Technology of China ，Chengdu 610054，()ChinaAbstract ：In the airborne laser communication ，there is a prerequisite for optical axis stabilization to keep laser communication link ，optical axis stabilization mainly depends on effective control method．Because laser communication terminal is susceptible to airborne motion ，various disturbances and electrical parameters change ，active disturbance re-jection control （ADＲC ）is designed to apply in two axis servo platform ，fuzzy theory is introduced into the ADＲC meth-od ，which realizes the adaptive setting of parameters．The simulation results show that the improved ADＲC method not only can achieve a higher response without overshoot ，but also adapt to airborne environment ，so the method improves the stability and adaptability for optical axis stabilization．Key words ：Airborne laser communication ；Optical axis stabilization ；ADＲC ；Fuzzy theory 空间激光通信因具有传输速率高和保密性好等一系列优点而被广泛研究和应用，其中机载空间激光通信由于其在科学探测和军事侦察方面的独特优势而成为近几年的研究热点［1－2］。

机载空间平台包括飞机、无人机、高动态飞行器和临近空间平台这类在空间进行运动的平台，机载空间激光通信是将激光通信应用到机载平台上，在硬件表现形式上表现为吊舱，它充分利用了激光通信的大通信容量率、高隐蔽性、高抗电磁干扰能力及机载平台灵活性等优点［3］。

由于激光光束窄、发散角小，同时机载空间激光通信终端工作环境恶劣，载机的角运动和质心运动以及风、气流引起的扰动力矩会以多种方式耦合到激光通信终端，严重影响激光通信链路视轴稳定，因此如何提高视轴稳定系统对扰动的抑制能力和参数变化适应能力，是提高系统视轴稳定精度的关键［4－5］。

在空间激光通信视轴稳定的控制技术方面，传统视轴稳定的控制方式主要有经典PID 及其改进控制方法，其实现方法简单，但该方法控制性能不理想；现代智能控制理论如神经网络、鲁棒控制、最优控制、模糊控制、自适应控制等虽然可以有效的提高视轴稳定711《激光杂志》2015年第36卷第10期LASEＲJOUＲNAL （Vol．36．No.10.2015）系统的扰动隔离度和跟踪性能，但计算复杂和设计难度高［6－9］。

上述算法都无法较好的解决视轴稳定系统的非线性和扰动模型等未知难点，因此要在工程上寻求一种适用的高品质的控制器设计方法仍然是一个研究重点。

本文拟采用自抗扰控制器（ADＲC ）来进行设计，自抗扰控制器采用跟踪微分器（TD ）处理参考输入，扩张状态观测器（ESO ）估计系统状态和总扰动，非线性状态误差反馈控制器（NLSEF ）实现对被控对象的良好控制［10］。

该方法存在参数适应性广，在被控对象参数发生变化或有未知外扰作用时都能得到很好的控制效果，以补偿视轴稳定平台受到的各种扰动。

1视轴稳定系统结构光学天线与稳定平台内框固联，稳定平台框架运动改变光轴指向角，如果信标光在瞬时视场内，图像处理后可以得到信标光在探测器（CCD ）平面上的位置，再根据探测器尺寸和焦距参数可以解算出视线失调角，可以得对方终端的视线失调角。

完整的机载激光通信视轴稳定控制系统如图1所示。

图1机载视轴稳定系统原理框图2自抗扰控制器设计视轴稳定包括内框（方位角）和外框（俯仰角）的控制，自抗扰控制器在输入、反馈和前向通道中分别引入了几个不同于经典控制的环节，ADＲC 包括TD 、NLSEF 和ESO 。

方位角和俯仰角原理相一致，本文以方位角控制为例进行分析，基于ADＲC 的方位角制如图2所示，图中Ｒ表示电枢电阻，L /Ｒ（T e ）表示电气时间常数，C m 表示力矩系数，C e 表示反电动势。

图2的工作过程如下：（1）根据视线闭环原理，通过图像处理和坐标合成算法，计算像点在全像平面上的绝对坐标（x t ，y t ）；（2）利用（x t ，y t ）解算框架偏转角度；（3）利用TD ，对内、外框通道进行滤波、预测，形成相应的角速度和角度指令数据；（4）ESO 对载体耦合扰动和其它未知扰动进行估计，并进行补偿，用于跟踪控制；（5）NLSEF 保证系统跟踪的平衡性和快速性。

图2自抗扰控制原理框图2．1TD 设计TD 是一个微分方程组，它不但可以对输入信号进行滤波跟踪，在不放大噪声的情况下，还可以对输入信号进行微分，可以兼顾跟踪快速性和过渡过程平稳性，其算法的离散形式表示如下［11］：θ1（k +1）=θ1（k ）+h θ2（k ）θ2（k +1）=θ2（k +1）－h．fst （θ1－θ0，θ2，r ，h ）（1）式中，k 为当前时刻，θ0为参考信号，θ1为参考信号的估计，θ2为参考信号微分的估计，h 为迭代步长，r 为速度因子，δ为决定过渡过程快慢的因子。

其中fst （）为非线性函数，定义如下：fst （x 1，x 2，δ，h ）=δsgn （a ）a ＞d δada ≤{da =x 2（k ）+［sgn （γ）d 2+8槡r y －d ］/2γ＞d 0x 2（k ）+γ/hγ≤d {（2）y =x 1（k ）+hx 2（k ）d =rh d 0=dh为获得较好的滤波效果，通常选择较大的参数δ和h 。

2．2ESO 设计ESO 的核心思想是将所有影响系统稳定输出的因素作为一个整体，统称为总和扰动，并将其扩张成为一个新的状态变量，然后按照传统状态观测器的思想设计扩张状态观测器，对系统中的各个状态变量以及“总和扰动”进行观测，其数学表达式为［12］：e （k ）=Z 1（k ）－θ（k ）Z 1（k +1）=Z 1（k ）+h ［Z 2（k ）－β01fal （e （k ），α1，δ）］Z 2（k +1）=Z 2（k ）+h ［Z 3（k ）－β02fal （e （k ），α2，δ）+b 0u （k ）］Z 3（k +1）=Z 3（k ）－h β03fal （e （k ），α3，δ）（3）其中fal（e，α，δ）为非线性函数，定义如下：fal（e，α，δ）=eδα－1e≤δe sgn（e）e＞{δ（4）扩张状态观测器的参数包括β0i和αi（i=1，2，3），根据分离性原则进行各部分设计，应用方献［13］提出的免疫遗传算法对上述参数进行寻优［13］。

2．3NLSEF设计NLSEF可被定义如下：e 1（k）=θ1（k）－Z1（k）e 2（k）=θ2（k）－Z2（k）U0（k）=β1fal（∑e1（k），a，h1）+β2fal（e1（k），a1，h1）+β3fal（e2（k），a2，h1）（5）式中h1为精度因子，最后形成扰动补偿控制量可被表示为：U（k）=（U（k）－Z3）b（6）式（5）与传统的PID控制非常相似，其区别仅在于采用非线性函数fal（），这就意味借鉴采用传统PID控制的模糊参数整定方法，对于被整定的参数β2（i=1，2，3）分别对应于PID控制中的积分、微分和比例系数，以相当于微分系数的β2为例进行说明，系统输入输出模糊集分别定义如下［14－15］：e1=｛NB NM ZO PM PB｝e2=｛NB NM ZO PM PB｝其中，NB为负大，NM为负中，ZO为零，PM为负中，PB为正大。

模糊设计规则如表1所示。

表1β2模糊设计规则e2e1NB NS ZO PS PB NB PB PS PS PS ZONS PS PS PS ZO NSZO PS PS ZO NS NSPM PS Z0NS NS NMPB ZO NS NS NS NB采用加权平均法将模糊输出精确化，可以得到加权平均法求得的：U（k）=∑ni=1xiui∑ni=1ui（7）其中，x i和μi分别为各对称隶属度函数的质心和隶属度值。