【CN110187713A】一种基于气动参数在线辨识的高超声速飞行器纵向控制方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910294878.3

(22)申请日 2019.04.12

(71)申请人 浙江大学

地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘

路866号

(72)发明人 杨华　陈丽华　罗鹏　陈加政　

(74)专利代理机构 杭州求是专利事务所有限公

司 33200

代理人 万尾甜　韩介梅

(51)Int.Cl.

G05D 1/04(2006.01)

G05B 13/04(2006.01)

(54)发明名称一种基于气动参数在线辨识的高超声速飞行器纵向控制方法(57)摘要本发明公开了一种基于气动参数在线辨识的高超声速飞行器纵向控制方法。该方法是首先采用结合了扩展卡尔曼滤波算法和迭代滤波理论的迭代扩展卡尔曼滤波算法对气动参数进行在线辨识，为后续的控制提供较精确的模型；然后基于辨识得到的气动参数，设计自适应滤波反步控制器对高超声速飞行器的纵向方程进行精确控制。本发明采用的迭代扩展卡尔曼滤波算法相比传统的扩展卡尔曼滤波算法具有更高的精度，能够更加准确地辨识出气动参数。本发明提出的控制策略能有效克服“天地参数不一致”的现象，通过在线辨识提高模型的准确性，减轻控

制系统的压力。权利要求书3页 说明书12页 附图9页CN 110187713 A 2019.08.30

C N 110187713

A

1.一种基于气动参数在线辨识的高超声速飞行器纵向控制方法，其特征在于，该方法是先采用结合了扩展卡尔曼滤波算法和迭代滤波理论的迭代扩展卡尔曼滤波算法对气动参数进行在线辨识；再采用自适应滤波反步控制器对高超声速飞行器进行精确控制。

2.根据权利要求1中所述的基于气动参数在线辨识的高超声速飞行器纵向控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤(1)针对高超声速飞行器纵向方程，将待辨识参数作为系统状态得到扩展的状态方程，

并将量测方程进行线性化得到扩展卡尔曼滤波算法进行辨识得到实时的状态值

步骤(2)在上述状态估计点对量测方程进行泰勒级数展开来降低线性化误差，从而得到更好的状态的估计值，并迭代多步，得到迭代扩展卡尔曼滤波算法，对气动参数进行在线辨识；

步骤(3)基于步骤(2)辨识得到的气动参数，得到较为精确的高超声速飞行器纵向方程，针对该方程，采用自适应滤波反步控制器进行控制。

3.根据权利要求2所述的基于气动参数在线辨识的高超声速飞行器纵向控制方法，其特征在于，步骤(2)采用的迭代扩展卡尔曼滤波算法，是在扩展卡尔曼滤波算法的基础上结合迭代滤波理论，通过在扩展卡尔曼滤波算法得到的状态估计点对量测方程进行泰勒级数展开得到更好的状态估计值，从而得到更精确的辨识结果。

4.根据权利要求2所述的基于气动参数在线辨识的高超声速飞行器纵向控制方法，其特征在于，基于迭代扩展卡尔曼滤波算法进行在线辨识得到气动参数后，即可以得到较为精确的高超声速飞行器纵向方程；由于飞行器的速度主要通过发动机的油门开度η改变推力来控制，高度则通过舵偏角δe 改变俯仰力矩来控制，

因此，将高超声速飞行器的纵向运动分为高度子系统和速度子系统；

则高度子系统的动力学方程为：

速度子系统的方程表示为：

其中：V为飞行器的速度，h为飞行高度，γ表示航迹角，α为迎角，ωy 为俯仰角速度，这五个状态构成了纵向的状态变量；m表示飞行器的质量，μ表示引力常数，I y 为转动惯量，r为飞行器质心到地心的距离，T为发动机提供的推力，D ,L ,M分别为在线辨识具体参数后的阻力、升力和俯仰力矩，其具体的表达式为：

权　利　要　求　书1/3页2CN 110187713 A