高 璇,周徐昌,潘 遜
?
基于BTT的反魚雷魚雷偏航角速率控制器設(shè)計
高 璇,周徐昌,潘 遜
(海軍工程大學(xué) 兵器工程系, 湖北 武漢, 430033)
反魚雷魚雷(ATT)的機(jī)動性對于其成功攔截來襲魚雷的概率有著重要作用, 而隨著ATT機(jī)動性的提高, 對其控制的難度也越來越大, 這就對ATT的控制器設(shè)計提出了更高的要求??梢赃x用傾斜轉(zhuǎn)彎(BTT)控制方式來提高ATT的機(jī)動性。研究了常規(guī)的比例-積分-微分(PID)控制, 智能PID控制, 預(yù)測函數(shù)控制(PFC)和模糊自適應(yīng)PID控制, 并將它們分別應(yīng)用于ATT的偏航角速率控制。仿真結(jié)果表明, 相對常規(guī)PID控制, 智能PID控制、PFC和模糊PID控制時, 系統(tǒng)控制過程平滑、無超調(diào), 系統(tǒng)響應(yīng)快速、穩(wěn)定、準(zhǔn)確, 且結(jié)果簡單, 實(shí)用性強(qiáng)。相比較而言, PFC相對智能PID控制和模糊PID控制響應(yīng)速度更快, 而且計算量小, 更適應(yīng)ATT偏航角速率控制系統(tǒng)的快速響應(yīng)要求。
反魚雷魚雷; 傾斜轉(zhuǎn)彎; 機(jī)動性; 偏航角速率; 控制器
傾斜轉(zhuǎn)彎(bank to turn, BTT)技術(shù)是飛機(jī)常用的控制方式, 現(xiàn)代導(dǎo)彈也采用了這種控制方式。在導(dǎo)彈截?fù)裟繕?biāo)的過程中, 隨時繞其縱軸轉(zhuǎn)動, 使其所要求的法向過載矢量始終落在導(dǎo)彈對稱面上或者中間對稱軸上[1-3]。導(dǎo)彈在尋的過程中保持彈體相對縱軸穩(wěn)定不動, 控制其在俯仰和偏航平面上產(chǎn)生相應(yīng)的法向過載, 其總的法向力指向控制率所要求的方向上, 這種控制方式稱為側(cè)滑轉(zhuǎn)彎(skid to turn, STT)技術(shù)。
現(xiàn)代魚雷普遍采用STT控制方式, STT控制技術(shù)對于中近程、小機(jī)動的魚雷較為適宜, 但對超大機(jī)動魚雷和遠(yuǎn)程攔截魚雷, 尤其是反魚雷魚雷(anti-torpedo torpedo, ATT)要求魚雷阻力小、機(jī)動過載大, STT方式則不適用。因此, 有必要采用更有效的控制策略, 以提高ATT的機(jī)動性, BTT控制技術(shù)可以作為ATT控制方式的一個選擇[4]。
BTT控制技術(shù)與STT控制技術(shù)的根本區(qū)別就在于, 在截?fù)裟繕?biāo)的過程中, 采用STT控制方式的魚雷利用側(cè)滑轉(zhuǎn)彎實(shí)現(xiàn)對目標(biāo)的跟蹤和導(dǎo)引, 而采用BTT控制方式的魚雷則利用傾斜轉(zhuǎn)彎實(shí)現(xiàn)。魚雷采用傾斜轉(zhuǎn)彎的BTT控制方式, 就是先使魚雷滾動一定的角度, 使其法向過載矢量與其中心對稱軸重合, 這樣魚雷可以獲得更大的轉(zhuǎn)彎力矩, 從而達(dá)到更小的轉(zhuǎn)彎半徑和更大的轉(zhuǎn)彎角速度, 以提高其機(jī)動能力[5-6]。
魚雷的空間運(yùn)動數(shù)學(xué)模型可由6個動力學(xué)方程和9個運(yùn)動學(xué)方程描述, 在雷體坐標(biāo)系下, 文獻(xiàn)[7]給出了魚雷空間運(yùn)動方程的基本形式。方程組中包含了復(fù)雜的粘性力非線性項(xiàng), 但是在魚雷的初始設(shè)計和研究階段, 不需要花費(fèi)大量的人力物力去獲得粘性力的具體形式, 粘性力的線性項(xiàng)就可以滿足設(shè)計要求。因此, 為研究方便, 需作一定假設(shè): 1) 魚雷為剛體, 其外形關(guān)于縱平面平面對稱; 在附加質(zhì)量的計算中, 忽略不計魚雷外形可能存在的關(guān)于平面的不對稱性; 2) 魚雷完全浸沒在流體介質(zhì)中, 并處于全沾濕狀態(tài), 且流體介質(zhì)為理想流體; 3) 坐標(biāo)系為原點(diǎn)在魚雷浮心的雷體坐標(biāo)系; 4) 流體動力位置力及阻尼力滿足線性條件; 5) 不考慮地球的自轉(zhuǎn)和地球的曲率, 近似認(rèn)為地球坐標(biāo)系為慣性坐標(biāo)系; 6) 魚雷質(zhì)量恒定, 且不計魚雷的慣性積。
則位置力大小為
因此, 魚雷的側(cè)向空間運(yùn)動方程組變?yōu)?/p>
式(2)~式(5)為基于BTT的ATT側(cè)向運(yùn)動動力學(xué)方程式, 與原STT模型運(yùn)動學(xué)方程一起組成基于BTT的ATT側(cè)向運(yùn)動數(shù)學(xué)模型。
2.1.1 智能比例-積分-微分控制器
魚雷作為控制對象具有非線性和時變的特性, 采用定參數(shù)比例-積分-微分(proportion integration differentiation, PID)控制方法很難在魚雷追蹤目標(biāo)過程中獲得很好的穩(wěn)定性。因此, 智能PID控制器的設(shè)計思想是將參數(shù)K用時變的K()代替, 改善PID控制器的品質(zhì)[8-11]。智能PID控制器的輸出應(yīng)為
智能PID控制的關(guān)鍵是利用人工智能方法來設(shè)計時變的K()函數(shù)。為了提高控制系統(tǒng)的控制精度, 根據(jù)單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器設(shè)計方法, 引入單神經(jīng)元控制。單神經(jīng)元的適應(yīng)性是通過學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的, 學(xué)習(xí)方式可分為無監(jiān)督學(xué)習(xí)和監(jiān)督學(xué)習(xí)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)是在缺乏外界所提供的任何形式的反饋條件下所進(jìn)行的學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)又稱有導(dǎo)師學(xué)習(xí), 通過逐步調(diào)整權(quán)值減少實(shí)際輸出向量和預(yù)期輸出向量之間的差異。對于有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則為
2.1.2 PFC控制器
預(yù)測函數(shù)控制(predictive functional control, PFC)在保持模型預(yù)測控制優(yōu)點(diǎn)的同時, 通過引入基函數(shù)的概念, 增強(qiáng)了輸入控制量的規(guī)律性, 提高了快速性和準(zhǔn)確性, 可有效地減少算法的在線計算量[12]。圖1所示為PFC控制基本原理框圖。
圖1 預(yù)測函數(shù)控制基本原理方框圖
PFC把控制輸入的結(jié)構(gòu)視為確??刂葡到y(tǒng)性能的關(guān)鍵, 新加入的控制作用可表示為若干個已知從函數(shù)的線性組合, 即
2.1.3 模糊PID控制器
圖2 模糊自適應(yīng)比例-積分-微分控制器結(jié)構(gòu)
由某種導(dǎo)引率算出魚雷的法向加速度, 實(shí)際上等價于求出的是魚雷的偏航角速率, 這個角速率就是魚雷按照理論彈道航行所希望的偏航加速率。而對于魚雷的偏航控制系統(tǒng)來說, 這個偏航角速率也就是魚雷所希望的參考輸入。該角速率也確定了魚雷的偏航舵角, 以此來控制魚雷, 使其實(shí)際的偏航角速率趨于這個參考輸入。所以, 不管采用何種方式對魚雷進(jìn)行導(dǎo)引, 魚雷水平面內(nèi)的控制就是偏航角速率的控制。ATT在水平面內(nèi)的機(jī)動也是由其偏航角速率控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的, 在基于BTT的ATT側(cè)向運(yùn)動數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上建立的ATT偏航角速率控制系統(tǒng)的SIMULINK模型如圖3所示。
圖3 反魚雷魚雷偏航角速率控制系統(tǒng)SIMULINK模型
設(shè)魚雷的偏航角速率回路的開環(huán)傳遞函數(shù)為
系統(tǒng)是一個穩(wěn)定的零型系統(tǒng), 對于階躍輸入存在較大的穩(wěn)態(tài)誤差, 首先采用常規(guī)PID控制方法對其進(jìn)行控制。
根據(jù)控制系統(tǒng)的性能指標(biāo), 可求出PID控制器的參數(shù)
由仿真結(jié)果可知, 在偏航角速率控制器設(shè)計中, 常規(guī)的PID控制系統(tǒng)存在著振蕩、超調(diào)。和常規(guī)PID控制相比, 采用智能PID控制、PFC控制和模糊PID控制時, 系統(tǒng)控制過程平滑、無超調(diào), 系統(tǒng)響應(yīng)快速、穩(wěn)定、準(zhǔn)確, 且結(jié)果簡單, 實(shí)用性強(qiáng)。相比較而言, PFC控制相對智能PID控制和模糊PID控制響應(yīng)速度更快, 且計算量小, 能適應(yīng)ATT偏航角速率控制系統(tǒng)的快速響應(yīng)要求。
[1] 劉興堂. 導(dǎo)彈制導(dǎo)控制系統(tǒng)分析、設(shè)計與仿真[M]. 西安: 西北工業(yè)大學(xué)出版社, 2006: 33-135.
[2] 張靖南, 趙興鋒, 鄭志強(qiáng). BTT導(dǎo)彈的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J]. 飛航導(dǎo)彈, 2006, 36(10): 37-43.
[3] 孟秀云. 導(dǎo)彈制導(dǎo)與控制系統(tǒng)原理[M]. 北京: 北京理工大學(xué)出版社, 2003.
[4] 高璇, 周徐昌, 潘遜. 基于BTT的反魚雷魚雷控制技術(shù)[J]. 兵工自動化, 2010, 29(10): 79-81. Gao Xuan, Zhou Xu-chang, Pan Xun. Control Technologies of Anti-Torpedo Torpedo Based on BTT[J]. Ordnance Industry Automation, 2010, 29(10): 79-81.
[5] 高璇, 周徐昌, 沈建森, 等. 基于BTT的反魚雷魚雷橫向-橫滾操縱性研究[J]. 艦船科學(xué)技術(shù), 2011, 33(5): 94-97. Gao Xuan, Zhou Xu-chang, Shen Jian-sen, et al. Research on Roll Maneuverability of ATT Based on BTT[J]. Ship Science and Technology, 2011, 33(5): 94-97.
[6] Gao X, Zhou X C, Pan X. Roll Stability of ATT Based on BTT[C]//2011 3rd International Workshop on Intelligent System and Applications. 2011(1): 98-101.
[7] 嚴(yán)衛(wèi)生. 魚雷航行力學(xué)[M]. 西安: 西北工業(yè)大學(xué)出版社, 2005.
[8] 邱道尹, 張健, 謝俊明, 等. 基于單神經(jīng)元的自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)設(shè)計及仿真[J]. 華北水利水電學(xué)院學(xué)報, 2011, 32(1): 58-60. Qiu Dao-yin, Zhang Jian, Xie Jun-ming, et al. Design and Simulation of Self-adaptive PID Control System Based on Single Neuron[J]. Journal of North China Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power, 2011, 32(1): 58-60.
[9] 陶永華. 新型PID控制及其應(yīng)用[M]. 北京: 機(jī)械工業(yè)出版社, 2003.
[10] 劉金琨. 先進(jìn)PID控制MATLAB仿真[M]. 北京: 電子工業(yè)出版社, 2004.
[11] 王亦平, 杜一平, 劉影, 等. 基于智能PID的魚雷控制算法探討[J]. 魚雷技術(shù), 2005, 13(4): 26-28. Wang Yi-ping, Du Yi-ping, Liu Ying, et al. A Torpedo Control Algorithm Based on Intelligent Proportional Integrative Derivative[J]. Torpedo Technoloty, 2005, 13(4): 26-28.
[12] 劉超, 夏英華, 何海斌, 等. 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)預(yù)測函數(shù)控制研究[J]. 黑龍江工程學(xué)院學(xué)報, 2010, 24(3): 53-57. Liu Chao, Xia Ying-hua, He Hai-bin, et al. Research on Predictive Function Control of Nonlinear System Based on Fuzzy Neural Network[J]. Journal of Heilongjiang Institute of Technology, 2010, 24(3): 53-57.
[13] 吳艷敏, 關(guān)英姿, 王福生, 等. 基于模糊自適應(yīng)PID的轉(zhuǎn)臺位置控制系統(tǒng)設(shè)計[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù), 2008, 32(19): 102-104. Wu Yan-min, Guan Ying-zi, Wang Fu-sheng, et al. Design on Position Control in the Turntable System Based on Fuzzy Self-adaptive PID[J]. Modern Electronics Technique, 2008, 32(19): 102-104.
Design of Yaw Angular Velocity Controller for Anti-Torpedo Torpedo Based on Bank-to-Turn
GAO Xuan, ZHOU Xu-chang, PAN Xun
(Department of weaponry Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China )
To enhance maneuverability of anti-torpedo torpedo(ATT), a new yaw angular velocity controller for ATT is designed by analyzing and adopting conventional PID control, intelligent PID control, predictive functional control(PFC), and fuzzy adaptive PID control, respectively based on bank-to-turn(BTT) control mode. Simulation results show that, compared with conventional PID control, intelligent PID control, PFC and fuzzy adaptive PID control make system control process smoother, faster and more accurate without overshoot. Particularly, PFC is more suitable for yaw angular velocity control of ATT because of its fastest response and least calculation.
anti-torpedo torpedo(ATT); bank-to-turn(BTT); maneuverability; yaw angular velocity; controller
TJ630.33
A
1673-1948(2012)05-0359-04
2012-02-28;
2012-04-26.
高 璇(1980-), 男, 博士, 主要研究方向?yàn)橹茖?dǎo)與控制技術(shù).
(責(zé)任編輯: 楊力軍)