m基于simulink的六自由度高超声速飞行器内外环飞行控制器设计与仿真实现

简介: m基于simulink的六自由度高超声速飞行器内外环飞行控制器设计与仿真实现

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:
1.png
2.png
3.png
4.png
5.png
6.png
7.png

2.算法涉及理论知识概要

    高超声速飞行器是指飞行马赫数大于5的飞行器,它是一种近空间飞行器。“近空间”可简单理解为:现有飞机飞行的最高高度(约20Km)和卫星运行轨道的最低高度(约100Km)间的空域。近空间飞行器可定性描述为:能持久稳定运行于近空间执行特定任务的各种飞行器。近空间飞行器的发展涉及国家安全与和平利用空间,是目前国际竞相争夺空间技术的焦点之一,是综合国力的体现。近空间飞行器的出现将促生新的作战样式,改写联合作战理论,并对未来技术局部战争产生重大影响。
   高超声速飞行器与常规的飞行器相比其整体布局采用机身发动机一体化设计,这使得各个子系统之间具有更强的耦合性和非线性。为了满足高超声速飞行器在复杂的飞行条件下仍然拥有稳定的飞行性能和良好的飞行品质,必须采用全新的控制手段。

     高超声速飞行器是指飞行马赫数大于5的飞行器,它是一种近空间飞行器。“近空间”可简单理解为:现有飞机飞行的最高高度(约20Km)和卫星运行轨道的最低高度(约100Km)间的空域。高超声速飞行器与常规的飞行器相比其整体布局采用机身发动机一体化设计,这使得各个子系统之间具有更强的耦合性和非线性。为了满足高超声速飞行器在复杂的飞行条件下仍然拥有稳定的飞行性能和良好的飞行品质,必须采用全新的控制手段。

4d3d957329a886d45862f1127a6d7976_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

   上面五个式子之间呈强非线性耦合关系,任何变量的改变都将引起其它量的变化,从而导致整个系统的状态发生改变,因此,需要设计非线性控制器来实现解耦协调控制。多平衡点非线性解耦控制方法,基于的是经典反馈控制理论,采用内外环结合的设计思想,具体为:在给定的飞行段内,控制器的结构是相同的,理论上对于某一飞行段,存在着无数个飞行平衡点,应该为每一个平衡点,选取一组控制参数,但实际设计过程中,只需要选取具有典型意义的平衡点来进行研究,得到相应的控制参数,并在飞行段内基于这些参数进行插值计算,即可现实高超声速飞行器多平衡点非线性解耦控制。 

55d17e3f20ae05529b13baf8228e3313_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

   如上图中的结构可以看到,高超声速飞行器控制系统主要包括飞行高度控制和飞行速度控制两部分,飞行高度控制系统是以姿态控制作为控制内环,以达到稳定姿态的目的。而外环采用的是基于高度和高度微分信号的反馈控制;飞行速度控制系统是通过改变发动机推力来控制速度,并在设计过程中结合了姿态信号,以保证速度调整初始阶段的稳定性。

0e296e7013b255a9cfbc85b880254c4a_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

   由于高超声速飞行器的飞行和推进系统之间采用一体化设计,该设计方法引起的耦合作用对飞行动态特性和发动机动态特性都有影响,而重点在于飞行控制,故只考虑发动机对飞行动态特性的影响。那么对于一个平衡点,高超声速飞行器纵向线性模型为 

0e296e7013b255a9cfbc85b880254c4a_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

   高超声速飞行器控制系统主要包括飞行高度控制和飞行速度控制两部分,飞行高度控制系统是以姿态控制作为控制内环,以达到稳定姿态的目的。而外环采用的是基于高度和高度微分信号的反馈控制;飞行速度控制系统是通过改变发动机推力来控制速度,并在设计过程中结合了姿态信号,以保证速度调整初始阶段的稳定性。 

3.MATLAB核心程序

00cde6480da3dee27f9c3b2a5badcd4f_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

% x'= Ax+Bu
% y = Cx+Du
A=[-1.4225e-13  -9.9688  -16.641   0       -5.2784e-22; 
    9.7346e-7    0        0.086872 0        5.8625e-10;  
   -9.7346e-7    0       -0.086872 1       -5.8625e-10;
   -1.6167e-15   0        0.78031 -0.076265 0;
   -1.6645e-16   4525.6   0        0        0];
%--------------------------------------------------------
B=[16.219      0 ;
    6.1181e-5  0 ;
    -6.1181e-5 0 ;
    0          3.6619;
    0          0];
%--------------------------------------------------------
C=[1 0 0 0 0;
   0 0 0 0 1];
%--------------------------------------------------------
D=0;
%=================================================================
..................................................................
  
C1 =[1 0 0 0 0;
     0 1 0 0 0;
     0 0 1 0 0;
     0 0 0 1 0;
     0 0 0 0 1;
     0 0 0 0 0;
     0 0 0 0 0];
 
r    = 1.4;              
R3   = B*B'-(1/r^2)*B1*B1';
Q3   = C1'*C1
[p31,p32,lamp,perr,wellposed,P3] =aresolv(A,Q3,R3)
K3   = B'*P3;  
A1   = A-B*K1         % 原系统
A2   = A-B*K3         % H无穷设计A
y1   = ss(A,B,C,D)   % 原系统
y2   = ss(A2,B1,C,D)% H无穷设计后系统
figure;
bode(y1,'b');hold on
bode(y2,'r')    
grid on
title('原系统伯德图(蓝) & H无穷设计后原系统伯德图(红)');
xlabel('频率');
ylabel('相位');
相关文章
|
监控 算法 自动驾驶
m基于内外环PD控制算法的四旋翼无人机飞行控制simulink仿真
m基于内外环PD控制算法的四旋翼无人机飞行控制simulink仿真
228 0
|
Web App开发 算法
m基于SVPWM控制器的三轴直交机械臂轨迹控制simulink仿真
m基于SVPWM控制器的三轴直交机械臂轨迹控制simulink仿真
165 0
|
2天前
|
传感器
基于SVPWM矢量控制的无速度传感器电机控制系统simulink建模与仿真
本课题基于SVPWM矢量控制,构建无速度传感器电机控制系统Simulink模型,涵盖电机、SVPWM模块及矢量控制器。通过电流闭环反馈实现精确磁场定向和转矩控制,利用SVPWM生成高精度调制波形,适用于永磁同步电机(PMSM)。系统无需物理速度传感器,通过电压和电流反馈估计电机速度,广泛应用于电动车驱动、工业自动化等领域。模型版本:MATLAB2022a。
|
8月前
|
传感器
基于PI控制和六步逆变器供电的无刷直流电动机控制系统simulink建模与仿真
该文介绍了基于PI控制和六步逆变器的无刷直流电动机(BLDC)控制系统。BLDC因高效、长寿用于各类产品,其控制需结合逆变器与精确的PI控制器。六步逆变器将直流转换为三相交流电,PI控制器负责速度和位置控制。系统包括速度、位置传感器,PI控制器,PWM发生器和逆变器,通过闭环控制实现电机稳定运行。MATLAB2022a用于仿真验证。参数优化对系统性能关键,常通过实验或仿真确定。
风储微网虚拟惯性控制系统simulink建模与仿真
风储微网虚拟惯性控制系统通过集成风力发电、储能系统等,模拟传统同步发电机的惯性特性,提高微网频率稳定性。Simulink建模与仿真结果显示,加入虚拟惯性控制后,电压更平缓地趋于稳定。该系统适用于大规模可再生能源接入,支持MATLAB2022a版本。
|
2月前
|
算法
基于双PI控制器和三电平SVPWM交流同步直线电机矢量控制系统的simulink建模与仿真
本课题基于PSO粒子群优化算法,对PV光伏发电系统进行Simulink建模与仿真,实现最大功率跟踪。通过MATLAB2022a版本,构建了完整的仿真模型,并展示了详细的系统原理和核心程序。光伏系统的输出功率受光照强度、环境温度等因素影响,具有非线性和不确定性。PSO算法通过随机初始化粒子群的位置和速度,定义适应度函数为输出功率P=V×I,迭代更新粒子位置,最终收敛到最大功率点,从而最大化能量捕获效率。仿真结果验证了该方法的有效性。
基于PI控制的PMSM永磁同步电机控制系统simulink建模与仿真
该文探讨了基于PI控制的PMSM永磁同步电机Simulink建模与仿真,采用矢量控制策略,不依赖Simulink内置模型。在MATLAB2022a环境下,建立了电机数学模型,简化了复杂的电磁关系。PI控制器用于实现电流解耦控制,提高动态响应。控制系统通过PI调节直轴和交轴电流,经坐标变换和PWM调制驱动电机运行,实现高性能闭环控制。
基于模糊PID控制器的汽车电磁悬架控制系统simulink建模与仿真
本课题基于MATLAB2022a,利用Simulink建模与仿真,研究了基于模糊PID控制器的汽车电磁悬架控制系统。该系统融合了模糊逻辑的非线性处理能力和PID控制器的稳定性与快速响应特性,以提高车辆行驶的舒适性和操控性能。通过动态调整悬架刚度和阻尼系数,适应不同路面条件和驾驶需求。仿真结果显示,模糊PID控制器显著优于无控制器和LQG控制器,在复杂路况下表现出更好的自适应控制能力,提升了车辆平稳性和应对紧急工况的能力。
基于双PI结构FOC闭环控制的永磁同步电机控制系统simulink建模与仿真
本课题基于双PI结构的FOC闭环控制,对永磁同步电机(PMSM)进行Simulink建模与仿真。系统通过坐标变换、电流环和速度环控制及SPWM调制,实现对电机电流和速度的精确调节。使用MATLAB2022a进行建模,仿真结果显示了系统的高效性和精确性。该控制系统提高了PMSM的动态响应速度、稳态精度和效率,并降低了噪声。
|
4月前
|
vr&ar
基于PID控制器的四旋翼无人机控制系统的simulink建模与仿真,并输出虚拟现实动画
本项目基于MATLAB2022a的Simulink平台,构建了四旋翼无人机的PID控制模型,实现了无人机升空、下降及再次升空的飞行仿真,并生成了VR虚拟现实动画。通过调整PID参数,优化了无人机的姿态控制性能,展示了无人机在三维空间中的动态行为。

热门文章

最新文章