藺璽坤，梁曉龍，任寶祥，侯岳奇，張志浩，齊 鐸

(1.空軍工程大學(xué)空管領(lǐng)航學(xué)院，西安 710051； 2.陜西省電子信息系統(tǒng)綜合集成重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 西安 710051)

1 引言

空中加油技術(shù)是飛機(jī)在飛行過程中以管道形式對(duì)接，實(shí)現(xiàn)飛機(jī)間燃油輸送，以增加受油機(jī)航程、航時(shí)的技術(shù)?？罩屑佑透拍钭钤缬诙兰o(jì)初提出，至今經(jīng)歷近一個(gè)世紀(jì)的發(fā)展。通過空中加油，可延長(zhǎng)受油機(jī)滯空時(shí)間，大幅提高作戰(zhàn)半徑，增強(qiáng)作戰(zhàn)效能。在朝鮮戰(zhàn)爭(zhēng)中，空中加油技術(shù)首次應(yīng)用于實(shí)戰(zhàn)，并在海灣戰(zhàn)爭(zhēng)、伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)中發(fā)揮重要作用，例如爭(zhēng)奪制空權(quán)、情報(bào)偵察、目標(biāo)跟蹤等任務(wù)都需要空中加油技術(shù)作為支撐。近年來，隨著無人機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，無人機(jī)在實(shí)際作戰(zhàn)中的運(yùn)用愈發(fā)廣泛，以無人機(jī)代替有人機(jī)執(zhí)行長(zhǎng)時(shí)間偵察、監(jiān)視任務(wù)已是常態(tài)。但無人機(jī)體積小、攜帶燃油少的缺點(diǎn)限制其進(jìn)一步發(fā)揮，通過空中加油，能彌補(bǔ)無人機(jī)在航程、滯空時(shí)間和起飛重量等方面的短板，提升其作戰(zhàn)效能?，F(xiàn)階段，無人機(jī)空中加油技術(shù)主要分為無人機(jī)加油-有人機(jī)受油，有人機(jī)加油-無人機(jī)受油，無人機(jī)加油-無人機(jī)受油3種場(chǎng)景。2021年6月，美國(guó)海軍利用MQ-25“黃貂魚”實(shí)現(xiàn)無人機(jī)向有人機(jī)進(jìn)行空中加油，這也標(biāo)志著無人機(jī)空中加油技術(shù)初步形成作戰(zhàn)能力。

現(xiàn)階段對(duì)無人機(jī)空中加油對(duì)接段的控制問題主要為約束條件下滿足無人機(jī)性能的制導(dǎo)律設(shè)計(jì)或航跡跟蹤問題。Ochi將導(dǎo)彈制導(dǎo)律與降落引導(dǎo)方法引入無人機(jī)對(duì)接過程，將比例導(dǎo)引法與視線角結(jié)合處理問題，基于加油機(jī)與受油機(jī)對(duì)接時(shí)速度相同的約束條件，提出相應(yīng)的控制方法。Burn利用Dubins曲線，以最短對(duì)接時(shí)間為性能指標(biāo)，在速度、加速度等動(dòng)力學(xué)約束條件下，采用動(dòng)態(tài)逆法設(shè)計(jì)對(duì)接控制率。Smith基于已知的加油機(jī)飛行航線，利用狀態(tài)估計(jì)器預(yù)測(cè)對(duì)接點(diǎn)，提出在線更新的自適應(yīng)調(diào)節(jié)控制率。但文獻(xiàn)[6-7]存在控制率設(shè)計(jì)復(fù)雜、在線頻繁更新等問題，可能導(dǎo)致受油機(jī)出現(xiàn)信號(hào)延遲、滯后等現(xiàn)象。郭軍通過修改固定目標(biāo)終端碰撞角約束，采用反步法設(shè)計(jì)控制率來實(shí)現(xiàn)對(duì)階段跟蹤。張吉璇等基于地面全站儀高精度標(biāo)定技術(shù)，利用差分GPS解算加受油機(jī)的坐標(biāo)定位，算法簡(jiǎn)單、快捷，但其僅依靠GPS坐標(biāo)轉(zhuǎn)換，對(duì)地面全站儀基準(zhǔn)標(biāo)定有較高要求。鮮煒嘉在分析航路融合式與定點(diǎn)式空中加油會(huì)合策略后，基于非線性導(dǎo)引律通過設(shè)置目標(biāo)路徑上的虛擬目標(biāo)迭代計(jì)算受油機(jī)的前置受控角，實(shí)現(xiàn)受油機(jī)加速度控制，可滿足不同航向角條件下的會(huì)合控制。張博連設(shè)計(jì)改進(jìn)了LQR-PI控制器，具有較好的抗干擾能力。李華東基于制導(dǎo)回路與控制回路分離的設(shè)計(jì)理念，利用制導(dǎo)、控制一體化方法設(shè)計(jì)受油機(jī)飛控系統(tǒng)，采用相對(duì)視線角模型完成受油機(jī)的精確跟蹤，但對(duì)非線性控制考慮不足。華藝欣通過分析“有人-無人”與“無人-無人”加受油策略，采用經(jīng)典PID控制建立空中加油控制率，但存在一定的超調(diào)、振蕩現(xiàn)象。

本文中通過對(duì)無人機(jī)空中加油流程分析，基于狀態(tài)-事件-條件-動(dòng)作(SECA)規(guī)則提出無人機(jī)空中加油自主決策規(guī)則，針對(duì)空中加油過程中對(duì)接軌跡跟蹤階段，提出了基于模糊PID控制的軌跡跟蹤方法，降低無人機(jī)的速度超調(diào)量，提高飛行穩(wěn)定性，進(jìn)而保障無人機(jī)空中加油安全完成。

2 無人機(jī)空中加油軌跡跟蹤問題建模

2.1 四旋翼無人機(jī)動(dòng)力學(xué)模型

由于四旋翼無人機(jī)具有強(qiáng)耦合、非線性的特點(diǎn)，為了便于建立數(shù)學(xué)模型，將其視為均勻?qū)ΨQ的剛體，幾何中心與重心重合，并忽略空氣阻力。則四旋翼無人機(jī)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和動(dòng)力學(xué)模型可描述為：

(1)

式中：=[,,]，=[,,]表示無人機(jī)在北東地坐標(biāo)系中的位置、速度，=[,,]表示無人機(jī)的歐拉角，即橫滾角，俯仰角，俯仰角；=[,,]表示無人機(jī)在機(jī)體坐標(biāo)系中的角速度；=[,,]為無人機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；=[0,0,1]為單位矩陣；與為重力加速度與無人機(jī)的質(zhì)量；=+++為無人機(jī)4個(gè)電機(jī)產(chǎn)生的總拉力；為四旋翼模型的不確定性；為無人機(jī)總轉(zhuǎn)矩，即=++，為陀螺轉(zhuǎn)矩，為氣動(dòng)轉(zhuǎn)矩，=[,,]為旋翼對(duì)無人機(jī)的扭矩；機(jī)體坐標(biāo)系到北東地坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換矩陣與歐拉矩陣為：

(2)

(3)

根據(jù)四旋翼無人機(jī)的飛行特點(diǎn)，其飛行過程中的俯仰角和滾轉(zhuǎn)角較小，因此可將歐拉矩陣簡(jiǎn)化為單位矩陣。用(,,,)表示無人機(jī)所受的總擾動(dòng)，即：

(,,,)=[,,]

(4)

則四旋翼無人機(jī)模型可簡(jiǎn)化為：

(5)

2.2 無人機(jī)軌跡跟蹤控制系統(tǒng)

四旋翼無人機(jī)分層控制系統(tǒng)可以看作是以位置速度控制系統(tǒng)為外環(huán)，以姿態(tài)控制系統(tǒng)為內(nèi)環(huán)，二者耦合的級(jí)聯(lián)系統(tǒng)，位置速度控制外環(huán)的輸出就是姿態(tài)控制內(nèi)環(huán)的輸入，如圖1所示。

圖1 無人機(jī)分層控制原理框圖Fig.1 UAV layered control schematic diagram

將位置速度控制外環(huán)輸出的控制向量設(shè)為：

=[,,]

(6)

(7)

=-T/m+

(8)

姿態(tài)控制內(nèi)環(huán)的輸入為期望拉力，期望歐拉角=[,,]。那么可用非線性解耦方程將外環(huán)與內(nèi)環(huán)進(jìn)行連接。

(9)

(10)

(11)

姿態(tài)控制內(nèi)環(huán)根據(jù)輸入量計(jì)算真實(shí)輸出的控制量[,,,]，其與電機(jī)轉(zhuǎn)速[,,,]的關(guān)系為：

(12)

3 基于模糊PID的無人機(jī)控制器設(shè)計(jì)

傳統(tǒng)PID控制方法具有算法簡(jiǎn)潔、修改快捷、性能穩(wěn)定等特點(diǎn)，但傳統(tǒng)PID控制方法的參數(shù)恒定，抗干擾能力較弱，對(duì)于無人機(jī)飛行過程中振蕩、擾動(dòng)等情況響應(yīng)能力存在一定的局限性。模糊PID控制方法具有較好的抗干擾能力，可以根據(jù)反饋信息進(jìn)行系統(tǒng)參數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整，提高系統(tǒng)響應(yīng)速度、魯棒性等。

3.1 模糊控制原理

模糊控制根據(jù)模糊規(guī)則與模糊推理算法對(duì)系統(tǒng)輸入量依次進(jìn)行模糊化處理，確定隸屬度，規(guī)則推理，解模糊處理等步驟，最終輸出相應(yīng)參數(shù)。如圖2所示。

模糊PID控制是將模糊控制器與PID控制器相結(jié)合，利用模糊控制器根據(jù)傳感器反饋信息對(duì)PID控制器的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，解決傳統(tǒng)PID控制參數(shù)恒定的缺點(diǎn)。在模糊控制中的差值與差值變化率由加油機(jī)、無人機(jī)的定位坐標(biāo)解算而來：

(13)

(14)

式中:=[,,]為模糊控制器輸入差值；=[,,]為無人機(jī)在北東地坐標(biāo)系中的期望位置；=[,,]為無人機(jī)在北東地坐標(biāo)系中的當(dāng)前位置；=[,,]為模糊控制器輸入差值變化率。

圖2 模糊控制流程框圖Fig.2 Fuzzy control principle block diagram

當(dāng)加油機(jī)與受油機(jī)建立通信連接后，受油機(jī)機(jī)載計(jì)算機(jī)接收加油機(jī)發(fā)出的軌跡信息，解析當(dāng)前位置與期望位置的差值與差值變化率，輸入模糊控制器內(nèi)對(duì)PID控制參數(shù)進(jìn)行修正，同時(shí)對(duì)飛控計(jì)算機(jī)發(fā)出機(jī)動(dòng)指令；飛控計(jì)算機(jī)根據(jù)機(jī)動(dòng)指令輸出電機(jī)控制指令，無人機(jī)做出機(jī)動(dòng)動(dòng)作快速靠攏期望位置，并根據(jù)模糊控制器輸出的修正參數(shù)調(diào)整控制率。其原理如圖3所示。

圖3 無人機(jī)跟蹤流程框圖Fig.3 UAV trackingprinciple block diagram

在模糊控制器內(nèi)部，對(duì)差值與差值變化率，將其模糊化后進(jìn)行模糊規(guī)則推理，再對(duì)結(jié)果進(jìn)行解模糊處理得到修正后的，，參數(shù)。如圖4所示。

圖4 模糊PID控制流程框圖Fig.4 Fuzzy PID control principle block diagram

3.2 模糊PID控制器設(shè)計(jì)

1) 模糊化處理

模糊PID控制器的輸入量為差值與差值變化率，輸出量為修正后的、、參數(shù)，將其分為七個(gè)模糊子集域：負(fù)大(NB)，負(fù)中(NM)，負(fù)小(NS)，零(ZO)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PB)。根據(jù)無人機(jī)控制特點(diǎn)，采用三角隸屬度函數(shù)：

(15)

式中:、表示所在隸屬度函數(shù)區(qū)間的左端點(diǎn)值與右端點(diǎn)值；表示隸屬度函數(shù)區(qū)間內(nèi)隸屬度為1時(shí)的區(qū)間值，即最大區(qū)間值。

2) 模糊規(guī)則表構(gòu)建

模糊控制規(guī)則表是實(shí)現(xiàn)模糊控制的核心，在實(shí)際運(yùn)用中大多根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)模糊控制規(guī)則。結(jié)合PID控制中比例、積分、微分等參數(shù)意義，制定如下調(diào)整原則：

① 當(dāng)期望值與實(shí)際值的差值||較大時(shí)，為使無人機(jī)快速到達(dá)對(duì)接位置，選取較大的參數(shù)；同時(shí)避免其變化率突變、積分飽和等問題，選取較小的和參數(shù)。

② 當(dāng)差值||和差值變化率||為中等大小時(shí)，為了防止超調(diào)過大等問題，選取較小的，參數(shù)；同時(shí)兼顧無人機(jī)的響應(yīng)速度選取合適的參數(shù)。

③ 當(dāng)期望值與實(shí)際值的差值||較小時(shí)，為了無人機(jī)達(dá)到的穩(wěn)定跟蹤狀態(tài)，選取較小的，參數(shù)；同時(shí)為了防止無人機(jī)振蕩、擾動(dòng)，提高其抗干擾能力，當(dāng)差值變化率||較小時(shí)，選取較大的參數(shù)，當(dāng)差值變化率||較大時(shí)，選取較小的參數(shù)。

結(jié)合上述3條參數(shù)調(diào)整原則，得到模糊參數(shù)調(diào)整公式：

(16)

式中:(+1)，(+1)，(+1)為下一狀態(tài)的無人機(jī)PID參數(shù)；()，()，()為當(dāng)前無人機(jī)的PID參數(shù)；Δ，Δ，Δ為經(jīng)過模糊規(guī)則推理得到的PID修正參數(shù)。

Δ，Δ，Δ的模糊規(guī)則表如表1～表3所示。

3) 模糊規(guī)則推理與解模糊處理

模糊規(guī)則推理通過If-Then語句進(jìn)行，每一個(gè)If-Then語句表示一個(gè)模糊推理關(guān)系，則Δ、Δ、Δ的模糊規(guī)則推理可表示為：

(17)

(18)

(19)

表1 ΔKP模糊規(guī)則Table 1 ΔKP fuzzy rule table

表2 ΔKI模糊規(guī)則Table 2 ΔKI fuzzy rule table

表3 ΔKD模糊規(guī)則Table 3 ΔKD fuzzy rule table

在得到模糊控制輸出的模糊值后還需將其進(jìn)行解模糊處理，最終得到精確的控制量。采用面積重心法進(jìn)行解模糊處理：

(20)

式中： u表示輸出的精確PID參數(shù)值；u表示輸出的模糊值； f(u)表示模糊輸出u所在模糊子集的隸屬度函數(shù)。

4 無人機(jī)空中加油自主決策模型

4.1 無人機(jī)空中加油流程分析

無人機(jī)空中加油可視為編隊(duì)中多個(gè)無人機(jī)單機(jī)按照既定序列與加油機(jī)進(jìn)行對(duì)接加油，涉及會(huì)合、對(duì)接、加油、分離等階段，因此在單機(jī)空中加油的基礎(chǔ)上，不僅需要考慮無人機(jī)編隊(duì)內(nèi)部的飛行軌跡控制、速度控制、防相撞控制等，還需要合理優(yōu)化加油策略，縮短等待時(shí)間，進(jìn)而提高無人機(jī)編隊(duì)加油速度。無人機(jī)空中加油流程如圖5所示。

圖5 無人機(jī)空中加油流程框圖Fig.5 UAV aerial refueling process block diagram

1) 會(huì)合階段。無人機(jī)編隊(duì)接收空中加油指令后，飛行至指定加油空域，并調(diào)整飛行編隊(duì)為空中加油對(duì)接編隊(duì)。

2) 對(duì)接階段。無人機(jī)以對(duì)接編隊(duì)接近加油機(jī)至等待對(duì)接位置，根據(jù)編隊(duì)內(nèi)部對(duì)接序列，依次進(jìn)入對(duì)接位置與加油機(jī)進(jìn)行加油對(duì)接。

3) 加油階段。無人機(jī)與加油機(jī)對(duì)接成功后，兩機(jī)保持平穩(wěn)飛行并開始加油，直至完成加油過程。

4) 分離階段。加油完成后無人機(jī)斷開連接，離開對(duì)接位置。其余無人機(jī)依次重復(fù)上述過程，當(dāng)全部無人機(jī)完成空中加油后，無人機(jī)編隊(duì)脫離加油機(jī)。

加油隊(duì)列按照無人機(jī)在對(duì)接編隊(duì)中的順序進(jìn)行初始化設(shè)置，當(dāng)1號(hào)無人機(jī)進(jìn)行加油對(duì)接時(shí)，持續(xù)更新發(fā)布當(dāng)前加油隊(duì)列信息，其他無人機(jī)只接收1號(hào)無人機(jī)發(fā)布的加油隊(duì)列信息。當(dāng)1號(hào)無人機(jī)完成空中加油后，由2號(hào)無人機(jī)更新發(fā)布加油隊(duì)列信息，其余無人機(jī)接收信息。無人機(jī)的狀態(tài)判斷、轉(zhuǎn)進(jìn)在3.2節(jié)中進(jìn)行說明。加油隊(duì)列更新原理如圖6所示。

圖6 加油隊(duì)列更新原理示意圖Fig.6 Refueling queue update principle diagram

4.2 基于SECA的無人機(jī)空中加油自主決策規(guī)則

無人機(jī)空中加油包含多個(gè)任務(wù)剖面，需要對(duì)無人機(jī)狀態(tài)多次判斷、多次轉(zhuǎn)進(jìn)，對(duì)控制方法的靈敏性、全面性提出較高的要求。依靠傳統(tǒng)的If-Else規(guī)則進(jìn)行邏輯判斷，其智能化水平較低、算法冗余度較多，不適用于靈活多變的無人機(jī)空中加油任務(wù)場(chǎng)景。因此，將有限狀態(tài)機(jī)(finite state machine,FSM)和事件-條件-動(dòng)作(event condition action, ECA)決策機(jī)制結(jié)合，基于狀態(tài)-事件-條件-動(dòng)作(state ECA，SECA)決策機(jī)制設(shè)計(jì)無人機(jī)對(duì)接自主決策規(guī)則。

有限狀態(tài)機(jī)主要描述目標(biāo)自身狀態(tài)及對(duì)外界輸入的狀態(tài)響應(yīng)，表示為：

={,,,}

(21)

式中:為狀態(tài)的非空有限集合，={,,…,}；為判斷條件的非空有限集合，={,,…,}；為執(zhí)行動(dòng)作的非空有限集合，={,,…,}；:×→×,(,)=(,′)為狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，其意義為：當(dāng)目標(biāo)處于狀態(tài)且滿足判斷條件時(shí)，系統(tǒng)將選擇是否執(zhí)行動(dòng)作，是否轉(zhuǎn)移至新狀態(tài)′。有限狀態(tài)機(jī)中存在滿足判斷條件轉(zhuǎn)移狀態(tài)但不執(zhí)行動(dòng)作的情況，同理也存在執(zhí)行動(dòng)作后不改變目標(biāo)狀態(tài)的情況，此類情況都需要根據(jù)具體任務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行判斷。

有限狀態(tài)機(jī)將無人機(jī)空中加油問題劃分為狀態(tài)決策與動(dòng)作決策，狀態(tài)決策是根據(jù)外部信息輸入判斷無人機(jī)轉(zhuǎn)移至何種任務(wù)狀態(tài)；動(dòng)作決策是指在當(dāng)前狀態(tài)下根據(jù)判斷條件執(zhí)行何種動(dòng)作。但在面對(duì)復(fù)雜任務(wù)時(shí)，其判斷條件將迅速?gòu)?fù)雜化，不利于清晰表達(dá)。

事件-條件-動(dòng)作決策機(jī)制是由事件驅(qū)動(dòng)，根據(jù)條件判斷執(zhí)行動(dòng)作的邏輯規(guī)則。ECA規(guī)則將判斷條件拆分為事件與條件，進(jìn)一步細(xì)化判斷條件，根據(jù)觸發(fā)的事件匹配相應(yīng)的判斷條件，減少規(guī)則復(fù)雜度。但ECA規(guī)則沒有設(shè)定目標(biāo)狀態(tài)，而是將其耦合在規(guī)則內(nèi)部，不利于目標(biāo)具體決策。

因此，將有限狀態(tài)機(jī)與ECA規(guī)則相結(jié)合，采用狀態(tài)-事件-條件-動(dòng)作(state ECA，SECA)規(guī)則。利用ECA規(guī)則拆解有限狀態(tài)機(jī)中的判斷條件，減少規(guī)則復(fù)雜度；利用有限狀態(tài)機(jī)將ECA規(guī)則中的目標(biāo)狀態(tài)與其他內(nèi)容解耦。SECA規(guī)則可表示為：

={,,,,}

(22)

式中:為事件的非空有限集合，={,,…,}；:××→×,(,,)=(,′)為狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，其意義為：當(dāng)目標(biāo)處于狀態(tài)，觸發(fā)事件且滿足判斷條件時(shí)，系統(tǒng)將選擇是否執(zhí)行動(dòng)作，是否轉(zhuǎn)移至新狀態(tài)′。

基于SECA規(guī)則，并結(jié)合無人機(jī)空中加油任務(wù)流程，將任務(wù)決策的狀態(tài)集合、事件集合、條件集合和動(dòng)作集合表述如下：

狀態(tài)集合：

事件集合：

條件集合：

動(dòng)作集合：

無人機(jī)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程可用包含自環(huán)的有向圖表示，稱其為狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖。圖7表示了無人機(jī)在空中加油流程中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移，圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示無人機(jī)的一個(gè)狀態(tài)；有向邊表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移方向；節(jié)點(diǎn)自環(huán)表示執(zhí)行動(dòng)作不進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)移。

圖7 無人機(jī)空中加油自主決策狀態(tài)轉(zhuǎn)移示意圖Fig.7 UAV aerial refueling autonomous decision state transfer diagram

上述無人機(jī)空中加油自主決策規(guī)則包含6種狀態(tài)，每個(gè)狀態(tài)有其相對(duì)應(yīng)的SECA規(guī)則，主要規(guī)則表達(dá)如下：

1) 等待加油狀態(tài)自主決策規(guī)則

SECA規(guī)則：等待加油狀態(tài)

State〈:等待加油〉[〈〉, 〈〉, 〈,〉, 〈,〉]

Rule1 〈等待加油規(guī)則〉

Execute Action:

End Rule

Rule2 〈跟蹤接近規(guī)則〉[〈參數(shù)1:加油次序列表〉]

WHEN〈〉

IF〈〉，

THEN Execute Action:,Switch State:

End Rule

Update State

2) 跟蹤接近狀態(tài)自主決策規(guī)則

SECA規(guī)則：跟蹤接近狀態(tài)

State〈: 跟蹤接近〉[〈〉, 〈〉, 〈,〉, 〈,〉]

Rule3〈持續(xù)跟蹤規(guī)則〉

Execute Action:

End Rule

Rule4〈精確對(duì)接規(guī)則〉

WHEN〈〉

IF〈〉，

THEN Execute Action:,Switch State:

End Rule

Update State

3) 精確對(duì)接狀態(tài)自主決策規(guī)則

SECA規(guī)則：精確對(duì)接狀態(tài)

State〈: 精確對(duì)接〉[〈,,〉, 〈,〉, 〈,,〉, 〈,,,〉]

Rule5 〈持續(xù)對(duì)接規(guī)則〉

Execute Action:

End Rule

Rule6〈未進(jìn)入對(duì)接范圍〉

Switch State:

End Rule

Rule7〈加油規(guī)則〉

WHEN〈〉

IF〈〉，

THEN Execute Action:,Switch State:

End Rule

Rule8〈失效返航規(guī)則〉

WHEN〈〉

IF〈〉，

THEN Execute Action:,Switch State:

End Rule

Update State

4) 加油狀態(tài)自主決策規(guī)則

SECA規(guī)則：加油狀態(tài)

State〈: 加油中〉[〈,〉, 〈〉, 〈,〉, 〈,〉]

Rule9〈持續(xù)加油規(guī)則〉

Execute Action:

End Rule

Rule10〈對(duì)接失敗〉

Switch State:

End Rule

Rule11〈加油完成規(guī)則〉

WHEN〈〉

IF〈〉，

THEN Execute Action:,SwitchState:

End Rule

Update State

5 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為比較傳統(tǒng)PID控制與模糊PID控制在無人機(jī)空中加油軌跡跟蹤中的性能，使用MATLAB軟件進(jìn)行仿真驗(yàn)證。仿真背景根據(jù)2021年第二屆“無人爭(zhēng)鋒”智能無人機(jī)系統(tǒng)挑戰(zhàn)賽中，科目四“空中自主對(duì)接”進(jìn)行設(shè)置，無人機(jī)通過與加油機(jī)拖拽的模擬加油管依次對(duì)接完成空中加油任務(wù)，主要驗(yàn)證無人機(jī)任務(wù)規(guī)劃能力、飛行控制等技術(shù)。無人機(jī)任務(wù)自主決策、軌跡跟蹤、對(duì)接控制、視覺識(shí)別等方面具有較好的可移植性與通用性，可應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景；對(duì)于固定翼與四旋翼無人機(jī)的飛行控制技術(shù)，現(xiàn)階段已較為成熟，不屬于實(shí)際應(yīng)用中的難點(diǎn)問題。選取四旋翼無人機(jī)作為研究平臺(tái)，主要驗(yàn)證任務(wù)自主決策、軌跡跟蹤等通用性關(guān)鍵技術(shù)的可行性，降低真機(jī)試飛階段的驗(yàn)證難度并提高安全性。

加油機(jī)的飛行高度為550 m，飛行速度為5.5 m/s，沿直線飛行；無人機(jī)飛行高度為500 m，在加油機(jī)后方200 m的等待區(qū)內(nèi)伴飛待命，利用自主決策規(guī)則與模糊PID控制進(jìn)行軌跡跟蹤?！盁o人爭(zhēng)鋒”競(jìng)賽主要驗(yàn)證方法可行度及方案的成熟度，同時(shí)為了保證比賽安全，條件設(shè)置可能與空中加油真實(shí)場(chǎng)景存在不同。仿真實(shí)驗(yàn)跟蹤過程如圖8所示。

圖8 空中加油仿真實(shí)驗(yàn)跟蹤過程曲線Fig.8 Aerial refueling simulation experiment tracking process diagram

仿真實(shí)驗(yàn)中4架受油無人機(jī)在初始階段以編隊(duì)形式尾隨加油機(jī)飛行；1號(hào)機(jī)監(jiān)測(cè)到加油隊(duì)列為空，則依據(jù)Rule2轉(zhuǎn)入跟蹤接近狀態(tài)；經(jīng)過約35 s的軌跡跟蹤后，無人機(jī)進(jìn)入精確對(duì)接位置，并依據(jù)Rule4轉(zhuǎn)入精確對(duì)接狀態(tài)；依據(jù)視覺引導(dǎo)成功對(duì)接后依據(jù)Rule7轉(zhuǎn)入加油中狀態(tài)；約120 s后完成加油，無人機(jī)與加油機(jī)脫離并轉(zhuǎn)入狀態(tài)，經(jīng)過60 s飛抵安全區(qū)域等待其他無人機(jī)加油完成。其余無人機(jī)決策規(guī)則與1號(hào)機(jī)相同，各無人機(jī)在仿真實(shí)驗(yàn)中的狀態(tài)如圖9所示。

圖9 無人機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)狀態(tài)示意圖Fig.9 UAV simulation experiment state diagram

針對(duì)受油無人機(jī)從編隊(duì)等待位置跟蹤進(jìn)入精確對(duì)接位置這一過程，分別利用模糊PID控制，傳統(tǒng)PID控制與基礎(chǔ)模糊控制進(jìn)行仿真，在三軸位置、速度控制方面的有關(guān)結(jié)果，如表4和圖10所示。

表4 模糊PID與傳統(tǒng)PID、基礎(chǔ)模糊控制跟蹤速度、時(shí)間Table 4 Fuzzy PID with conventional PID, basic fuzzy control tracking speed interval,time comparison

圖10 模糊PID與傳統(tǒng)PID、基礎(chǔ)模糊控制跟蹤性能曲線Fig.10 Fuzzy PID with conventional PID, basic fuzzy control tracking performance comparison curve

通過對(duì)比可以看到，對(duì)基礎(chǔ)模糊控制根據(jù)3.2節(jié)提出3條調(diào)整原則，并根據(jù)式(16)—式(20)利用模糊規(guī)則對(duì)PID控制參數(shù)進(jìn)行修正后，無人機(jī)在三軸速度控制方面，與傳統(tǒng)PID控制相比變化率更加平滑，三軸位置跟蹤有效減少超調(diào)現(xiàn)象；完成速度與基礎(chǔ)模糊控制相比，可在26 s內(nèi)完成跟蹤，顯著縮短跟蹤時(shí)間?；谀：齈ID的控制方法，可以使無人機(jī)在較短時(shí)間內(nèi)到達(dá)期望位置，過程中可使無人機(jī)平穩(wěn)飛行并保持機(jī)體穩(wěn)定，提高對(duì)接效率，減少無人機(jī)空中加油時(shí)間。

6 結(jié)論

1) 基于模糊PID控制方法可以有效降低無人機(jī)超調(diào)量，快速完成跟蹤任務(wù)，同時(shí)保持飛行穩(wěn)定，縮短無人機(jī)空中加油總體時(shí)間，提高無人機(jī)任務(wù)效能。

2) 基于SECA規(guī)則的無人機(jī)空中加油自主決策規(guī)則明確無人機(jī)狀態(tài)判定、轉(zhuǎn)進(jìn)邏輯，限制無人機(jī)不同狀態(tài)下的動(dòng)作空間，規(guī)范了無人機(jī)自主空中加油流程，為無人化、智能化作戰(zhàn)提供一種可行的方法。

3) 無人自主系統(tǒng)智能決策將不同任務(wù)階段進(jìn)行狀態(tài)、事件、條件、動(dòng)作解構(gòu)，分析相應(yīng)的動(dòng)作空間與轉(zhuǎn)進(jìn)邏輯，可為無人機(jī)空中加油技術(shù)提供理論支撐。在已有的研究基礎(chǔ)上，將進(jìn)一步擴(kuò)展SECA規(guī)則適用性，面對(duì)更加復(fù)雜的任務(wù)，驗(yàn)證規(guī)則的完備性。