范文鋒,許波,郝昀
(北京機(jī)電工程總體設(shè)計(jì)部,北京 100854)
近年來(lái),隨著臨近空間的利用逐漸受到重視,一種助推-滑翔式飛行器(boost-glide vehicle, BGV)得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注[1-6]。其特點(diǎn)是通過(guò)主動(dòng)段的快速助推使飛行器達(dá)到較大速度和高度,隨后在臨近空間以無(wú)動(dòng)力跳躍滑行的方式進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間機(jī)動(dòng)飛行,具有可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程快速精確攻擊、覆蓋區(qū)域大、機(jī)動(dòng)性能好及突防能力較強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。本文擬對(duì)助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制問(wèn)題進(jìn)行研究。
目前求解此類彈道優(yōu)化問(wèn)題主要有間接法和直接法兩大類[7]。間接法是根據(jù)Pontryagin極小值原理將約束最優(yōu)控制問(wèn)題轉(zhuǎn)化為Hamiltonian邊值問(wèn)題(Hamiltonian boundary value problem, HBVP)進(jìn)行求解,其特點(diǎn)是解的精度較高且滿足一階最優(yōu)性必要條件,然而收斂半徑小且協(xié)態(tài)變量初值難以給定等問(wèn)題成為此類方法廣泛應(yīng)用的主要困難。直接法采用參數(shù)化方法將連續(xù)空間的最優(yōu)控制問(wèn)題離散轉(zhuǎn)化為非線性規(guī)劃(non-linear programming, NLP)問(wèn)題,進(jìn)而使用成熟的NLP求解方法得到最優(yōu)彈道,由于直接法不必推導(dǎo)一階最優(yōu)必要條件,收斂半徑大,無(wú)需協(xié)態(tài)變量的初始值,因此直接法比間接法應(yīng)用更為廣泛。
本文以助推-滑翔飛行器為研究對(duì)象,建立無(wú)量綱化的彈道動(dòng)力學(xué)模型并提煉出總體設(shè)計(jì)參數(shù),考慮飛行中的實(shí)際約束,以射程最優(yōu)為目標(biāo)建立BGV彈道最優(yōu)控制模型;采用Radau偽譜方法將約束最優(yōu)控制問(wèn)題轉(zhuǎn)化為非線性規(guī)劃問(wèn)題,通過(guò)引入連接點(diǎn)概念處理多階段不連續(xù)問(wèn)題,并使用序列二次規(guī)劃方法(sequential quadratic programming, SQP)進(jìn)行求解;最后給出數(shù)值優(yōu)化算例,說(shuō)明彈道最優(yōu)控制設(shè)計(jì)特點(diǎn)以及文中方法的實(shí)用性和有效性。
本文以助推-滑翔飛行器為研究對(duì)象,僅限于均勻重力場(chǎng)中的縱向飛行彈道,考慮地球形狀,忽略地球自轉(zhuǎn)及扁率的影響。
借鑒文獻(xiàn)[8]中擬合得到的高精度氣動(dòng)模型,其結(jié)果如下:
CD=0.000 68Ma4-0.014 1Ma3+0.110 21Ma2-
0.408 38Ma+0.822 73α+0.174 92,
(1)
CL=2.423 9×10-6Ma5-1.895×10-5Ma4+
1.863 910-5Ma3-0.000 48Ma2+0.003 94Ma-
0.000 93α2+α+69.656.
(2)
假設(shè)大氣密度遵循指數(shù)變化規(guī)律,其表達(dá)式為
ρ=ρ0exp-βH,
(3)
式中:ρ0為海平面大氣密度,1.225 kg/m3;β=1/7 200。
當(dāng)發(fā)動(dòng)機(jī)工作結(jié)束后開(kāi)始被動(dòng)段飛行,此時(shí)僅考慮動(dòng)力學(xué)方程組中前4項(xiàng)即為被動(dòng)段動(dòng)力學(xué)方程組。
綜上可知:助推-滑翔飛行器的主要設(shè)計(jì)參數(shù)可歸納為tb,μt,Kfg,Kgs,CD和CL,由于tb=Ispμt/Kfg,因此最大射程可表示為
Lmax=fIsp,μt,Kfg,Kgs,CD,CL.
(5)
助推-滑翔飛行器飛行彈道經(jīng)歷嚴(yán)酷的力、熱環(huán)境,需要考慮氣動(dòng)加熱、結(jié)構(gòu)承載以及姿態(tài)穩(wěn)定的需求,提出如下過(guò)程約束以確保飛行正常。
駐點(diǎn)熱流密度約束:
(6)
總過(guò)載約束:
(7)
動(dòng)壓約束:
(8)
此外,為保證對(duì)目標(biāo)的打擊效果,對(duì)落點(diǎn)狀態(tài)提出如下終端約束:
Θtf=Θf,
(9)
(10)
在以上工作基礎(chǔ)上,本文研究的助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制問(wèn)題可以描述為求解飛行攻角α,使得如下目標(biāo)函數(shù)最大:
(11)
且滿足狀態(tài)方程組(4)、過(guò)程約束(6)~(8)以及終端約束(9)~(10)。
偽譜法也稱正交配點(diǎn)法,主要包括Legendre偽譜法(Legendre pseudo-spectral method, LPM)、Gauss偽譜法(Gauss pseudo-spectral method, GPM)以及Radau偽譜法(Radau pseudo-spectral method, RPM)。這些方法相同之處都采用Lagrange多項(xiàng)式對(duì)狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行全局逼近,區(qū)別在于配點(diǎn)的選取不同。文獻(xiàn)[9]對(duì)以上3種偽譜方法特點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)討論,指出采用GPM 和RPM得到的NLP問(wèn)題KKT(Karush-Kuhn-tucker)條件與原HBVP一階最優(yōu)性必要條件等價(jià)。由于RPM配點(diǎn)包含初始點(diǎn),容易得到協(xié)態(tài)變量高精度初始值,本文采用RPM對(duì)助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制問(wèn)題進(jìn)行求解。
Radau偽譜法將約束最優(yōu)控制問(wèn)題的狀態(tài)變量和控制變量在Legendre-Gauss-Radau(LGR)配點(diǎn)處進(jìn)行離散,采用全局插值的Lagrange多項(xiàng)式對(duì)狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行全局逼近,通過(guò)對(duì)多項(xiàng)式求導(dǎo)來(lái)近似狀態(tài)方程中的導(dǎo)數(shù),且在一系列配點(diǎn)上滿足控制方程中右函數(shù)的約束,從而將狀態(tài)方程轉(zhuǎn)化為代數(shù)形式的等式約束;目標(biāo)函數(shù)中的積分項(xiàng)由Gauss-Radau積分近似計(jì)算;至此可將約束最優(yōu)控制問(wèn)題轉(zhuǎn)化為非線性規(guī)劃問(wèn)題[10]。
3.2.1 連續(xù)最優(yōu)控制問(wèn)題的一般格式
不失一般性,考慮如下Bolza最優(yōu)控制問(wèn)題。求解控制函數(shù)ut及相應(yīng)的狀態(tài)函數(shù)xt,使得如下目標(biāo)函數(shù)最小:
(12)
滿足狀態(tài)方程:
(13)
過(guò)程約束:
gxt,ut,t≤0,
(14)
邊界約束:
ψxt0,t0,xtf,tf=0.
(15)
3.2.2 離散轉(zhuǎn)換的主要內(nèi)容
(1) 時(shí)域轉(zhuǎn)換
Radau偽譜法的求解時(shí)域?yàn)?[-1,1],因此需要將實(shí)際求解時(shí)域[t0,tf]進(jìn)行轉(zhuǎn)化:
(16)
(2) 狀態(tài)變量與控制變量的近似
Radau偽譜法采用全局正交的Lagrange插值多項(xiàng)式分別對(duì)狀態(tài)變量與控制變量進(jìn)行逼近。
狀態(tài)變量的近似公式為
(17)
(18)
式中:τjj=1,…,N為L(zhǎng)GR配點(diǎn),對(duì)應(yīng)LN-1τ+LNτ的根,LNτ表示N階Legendre多項(xiàng)式;τN+1不屬于LGR配點(diǎn)但參與狀態(tài)變量離散近似過(guò)程,其取值為1。
控制變量只在LGR配點(diǎn)處進(jìn)行離散近似,其近似公式為
(19)
(20)
(3) 狀態(tài)方程轉(zhuǎn)換
將式(17)對(duì)τ進(jìn)行微分,可得到LGR配點(diǎn)處的狀態(tài)變量導(dǎo)數(shù)為
(21)
式中:Dkj為N×N+1階Radau偽譜微分矩陣分量。
(22)
在此基礎(chǔ)上,可將LGR配點(diǎn)處狀態(tài)方程轉(zhuǎn)化為代數(shù)形式的等式約束:
k=1,2,…,N.
(23)
(4) 積分項(xiàng)的近似
最優(yōu)控制問(wèn)題中的積分項(xiàng)采用Gauss-Radau積分進(jìn)行處理。不失一般性,其轉(zhuǎn)換格式為
(24)
式中:ωk為Gauss-Radau積分權(quán)重。
3.2.3 轉(zhuǎn)換后的非線性規(guī)劃問(wèn)題
基于以上離散處理可將最優(yōu)控制問(wèn)題式(12)~(15)轉(zhuǎn)換為如下形式:
J=HxNτ1,τ1,xNτN+1,τN+1+
(25)
滿足約束:
k=1,2,…,N.
顯然式(25),(26)構(gòu)成一個(gè)非線性規(guī)劃問(wèn)題,即求解離散點(diǎn)處的狀態(tài)變量xNτk(k=1,2,…,N+1)、LGR配點(diǎn)處的控制變量uNτk(k=1,2,…,N)以及終端時(shí)刻tf(若未給定),使式(25)在滿足式(26)的約束下最小,可采用成熟的SQP方法求解。
對(duì)于助推-滑翔飛行器,主動(dòng)段及被動(dòng)段動(dòng)力學(xué)模型存在差別,其彈道優(yōu)化本質(zhì)上是一個(gè)多階段不連續(xù)最優(yōu)控制問(wèn)題。通過(guò)引入連接點(diǎn)的概念形成多階段偽譜方法[11-12],即根據(jù)不同階段動(dòng)力學(xué)模型及約束條件變化特點(diǎn)將最優(yōu)控制問(wèn)題劃分成若干子區(qū)間,在每個(gè)子區(qū)間上分別對(duì)狀態(tài)變量和控制變量進(jìn)行離散配點(diǎn),同時(shí)對(duì)相鄰子區(qū)間連接點(diǎn)加入約束條件,以處理多階段不連續(xù)的最優(yōu)控制問(wèn)題。
假設(shè)在某一點(diǎn)τ1∈[τ0,τ2]存在不連續(xù),記
則連接點(diǎn)約束條件為
φ(x-(τ1),x+(τ1))≤0.
(27)
當(dāng)τ1為不定時(shí),可將其作為優(yōu)化變量,同時(shí)加入不等式約束條件:
τ1-τ0τ1-τ2≤0.
(28)
優(yōu)化過(guò)程中根據(jù)計(jì)算精度需求及彈道特點(diǎn)選取配點(diǎn)數(shù),其中主動(dòng)助推段LGR配點(diǎn)數(shù)取75個(gè),被動(dòng)滑翔段LGR配點(diǎn)數(shù)取105個(gè)。總體設(shè)計(jì)參數(shù)取值如表1所示,過(guò)程約束及終端約束指標(biāo)如表2所示。以助推-滑翔飛行器總射程最大為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,結(jié)果如圖1~7所示。
表1 總體設(shè)計(jì)參數(shù)值Table 1 Parameters for overall design
表2 約束指標(biāo)Table 2 Specifications for constraints
圖1 縱向平面彈道Fig.1 Planar trajectory
圖2 當(dāng)?shù)貜椀纼A角Fig.2 Flight path angle
圖3 飛行攻角Fig.3 Angle of attack
圖4 總速度與動(dòng)壓Fig.4 Total velocity and dynamic pressure
優(yōu)化結(jié)果表明:各狀態(tài)及控制變量曲線過(guò)渡光滑,且滿足過(guò)程及終端約束。由圖3飛行攻角曲線可知:采用2次攻角轉(zhuǎn)彎的策略進(jìn)行主動(dòng)段飛行程序設(shè)計(jì),有利于精細(xì)調(diào)節(jié)主動(dòng)段能量損失;被動(dòng)滑翔段采用波浪式攻角變化規(guī)律,而非采用最大升阻比狀態(tài)定常攻角飛行策略,更有利于提高射程。
由圖6可知與飛行距離相關(guān)的協(xié)態(tài)變量值恒為-1,由圖7可知Hamiltonian函數(shù)在主動(dòng)助推段和被動(dòng)滑翔段均保持為常值,基于助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制模型特點(diǎn),可知圖6~7結(jié)果從側(cè)面說(shuō)明了采用的多階段Radau偽譜方法得到的KKT條件與原HBVP一階最優(yōu)性必要條件等價(jià),計(jì)算結(jié)果與理論最優(yōu)解一致。
圖5 駐點(diǎn)熱流密度與總過(guò)載Fig.5 Heat flux at the stagnation point and total overload
圖6 飛行距離相關(guān)的協(xié)態(tài)變量Fig.6 Co-state about flight range
圖7 哈密頓函數(shù)Fig.7 Time history for Hamiltonian
本文從多階段多約束最優(yōu)控制的角度對(duì)助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制問(wèn)題進(jìn)行研究,得到結(jié)論如下:
(1) 通過(guò)無(wú)量綱化方法得到助推-滑翔飛行器無(wú)量綱化動(dòng)力學(xué)方程組,可提取出Isp,μt,Kfg,Kgs,CD和CL作為BGV總體設(shè)計(jì)的主要參數(shù)。
(2) 建立了助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制模型,采用Radau偽譜方法將最優(yōu)控制問(wèn)題轉(zhuǎn)化為NLP問(wèn)題并使用SQP方法求解;通過(guò)數(shù)值優(yōu)化算例驗(yàn)證了模型及方法實(shí)用有效,優(yōu)化結(jié)果滿足一階最優(yōu)性必要條件。
(3) 助推-滑翔飛行器彈道包括主動(dòng)助推段和被動(dòng)滑翔段2部分,其彈道優(yōu)化是典型的多階段不連續(xù)最優(yōu)控制問(wèn)題;通過(guò)引入連接點(diǎn)的概念處理多階段不連續(xù)問(wèn)題,可避免以往彈道分段優(yōu)化的缺陷,以全射程最優(yōu)直接處理助推-滑翔飛行器彈道最優(yōu)控制問(wèn)題。
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