《控制科學與工程學科前沿技術講座》SZ1603072蔣耿乾

1、 5/5控制科學與工程學科前沿技術講座SZ1603072蔣耿乾 綜述報告 非經(jīng)典飛行控制技術的發(fā)展與前景學號姓名分數(shù) 南京航空航天大學自動化學院 2016 年12 月 目錄 1 緒論(10 分) (1) 2 問題描述(10 分) (1) 3 發(fā)展現(xiàn)狀(50 分) (1) 4 未來展望(15 分) (1) 6 結論(5 分) (1) 7 對本課程的意見和建議(10 分) (1) 1緒論 本文綜述了飛控技術的研究背景和意義，總結了近年來飛行控制技術研究的現(xiàn)狀，闡述了重構控制與非經(jīng)典控制技術的特點，并且在此基礎上總結了部分研究中所存在的主要問題，包括近年來出現(xiàn)的飛控算法的一些不足之處，并針對不足之處

2、展望了改進建議，展望了飛行控制未來的研究方向。 2問題描述 飛行控制系統(tǒng)的研究源于為了保障一個平穩(wěn)、安全的飛行過程，使飛行系統(tǒng)可以代替人來做出精確的操縱與指令，即使發(fā)生了故障，也可以自動恢復到正常飛行狀態(tài)或是可接受的飛行狀態(tài)，從而提高飛行安全性和可靠性。經(jīng)過長足的發(fā)展，經(jīng)典控制技術已經(jīng)相對較為成熟，然而在國內(nèi)外科研學者的不懈努力下，非經(jīng)典的智能控制技術也有了日新月異的發(fā)展。利用智能控制技術可以有效的解決諸如非線性問題等經(jīng)典控制技術較難解決的困難，因此智能控制技術有著巨大的發(fā)展?jié)摿Α?3發(fā)展現(xiàn)狀 1飛行控制系統(tǒng)介紹及其研究意義 在航空領域的不斷發(fā)展中，由于在飛行過程中會出現(xiàn)一些飛機的飛行系統(tǒng)故障

3、或損傷的飛行事例，從而導致飛機無法正常飛行而失事，一旦出現(xiàn)這類情況，便會造成巨大的人員傷亡與經(jīng)濟損失。雖然在某些情況下，飛行員憑借其豐富的飛行經(jīng)驗及應變能力，可以進行正確的操控來使飛機穩(wěn)定降落，從而避免發(fā)生不必要的災難，但是這就需要飛行員具有高超的飛行技術以及豐富的飛行經(jīng)驗，然而并不是每一位飛行員都可以完成這些任務。因此人們越來越認識到控制系統(tǒng)在航空領域中具有不可替代的作用，飛行控制系統(tǒng)可以使飛機在出現(xiàn)各種不正常的飛行狀態(tài)的時候可以自動恢復到正常飛行狀態(tài)，例如在飛行系統(tǒng)出現(xiàn)故障時啟動備用的機械系統(tǒng)，或者對飛行系統(tǒng)的控制律進行重構等操作， 將飛機處于異常狀態(tài)時所存在的危險降低到可接受的水平?；?/p>

4、此，故障診斷、重構控制和智能控制等飛行控制方法便成為科研人員探索的方向。 2重構控制技術 世界上對重構控制的研究已經(jīng)有了近三十年的歷史，重構飛行控制的概念 最先由美國提出，上世紀80 年代初期，美國開啟了SRFCS 研究計劃，1986 年 11 月進行首次試飛，隨后NASA 將一家F-15 改造為數(shù)字式電傳操縱系統(tǒng)的新 飛機，并在1989 與1990 年多次進行試飛，飛行結果表明飛行重構系統(tǒng)工作良好。這標志著人類在重構控制研究道路上邁出的第一步。我國在重構控制方面 也進行了相應的研究，葛彤與馮正平在2000 年提出了一種分段的重構控制策略；同年唐小靜月張君昌提出了基于輸出反饋的重構控制方法；2

5、007 年劉旭提出了以非線性動態(tài)逆方法為基本控制律并通過自適應神經(jīng)網(wǎng)絡來補償出現(xiàn)故障時產(chǎn) 生的逆誤差的策略。 重構控制方法主要分為兩大類，首先是被動重構，被動控制主要是魯棒控制，即把提前考慮好可能出現(xiàn)的故障的影響引入不確定集里設計控制律。第二 類就是主動重構控制，包括偽逆法、多模型自適應控制、基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自適 應控制、線性二次型調(diào)節(jié)器和非線性調(diào)節(jié)器、模型預測控制和模型參考自適應。重構控制可以使控制系統(tǒng)不再依賴于故障診斷，也可以提高安全性和可靠性。 主動重構控制主要包括下述幾類方法： （1）偽逆法 優(yōu)缺點明顯，優(yōu)點是結構簡單、應用方便；缺點是不能保證穩(wěn)定性，而且 需要精確的故障檢測和診斷系統(tǒng)來

6、打基礎。 （2）多模型自適應控制 事先考慮好故障的可能并且設計好控制律，根據(jù)相應的故障切換到相應的 控制律，優(yōu)點是故障少的時候該方法快速穩(wěn)定，但是故障多的時候就會比較麻煩。 （3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應控制 首先用標準數(shù)學模型對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練實現(xiàn)全包線內(nèi)的逆變換，用神經(jīng) 網(wǎng)絡的自學習功能補償逆變換中的誤差，并且在一定條件下可用李雅普多夫方 法證明其穩(wěn)定性。在不確定知識不完備情況下，在線自適應神經(jīng)網(wǎng)絡可以實現(xiàn) 逆近似。 （4）線性二次型調(diào)節(jié)器和非線性調(diào)節(jié)器 利用線性二次型調(diào)節(jié)控制器來實現(xiàn)對舵機故障的重構控制，針對不同的舵機故障離線設計控制器，發(fā)生故障的時候在線切換到相應的控制器。 （5）模型預測

7、控制 通過修改輸入限制和內(nèi)模型處理飛行器結構與舵機故障。 （6）模型參考自適應 設置理想的參考模型，實時調(diào)整控制律使真實對象跟蹤理想模型。要求系統(tǒng)參數(shù)變化較慢從而有足夠的時間來進行預估。 重構控制在目前實際應用方面還具有相當大發(fā)展空間，在這三十年的發(fā)展下，由于現(xiàn)有控制系統(tǒng)在正常工作的情況下已經(jīng)得到驗證，而重構控制系統(tǒng)還缺乏充分的評估和確認，所以重構控制目前仍然更多的停留在設計、仿真與試飛中，離實際應用還有一段距離。 3 智能控制的發(fā)展 經(jīng)典控制技術經(jīng)過長期的發(fā)展已經(jīng)有了相當成熟與完整的體系，工業(yè)上應用最多的是PID 控制，這種控制方法很簡單，易于用軟件或硬件來實現(xiàn)，并且不需要精確的過程模型來啟

8、動或維持，因此PID 一直是過程控制中的中堅力量，然而現(xiàn)在控制領域的發(fā)展趨勢更傾向于使用智能控制技術。智能控制可能會有不同的定義，但主要還是將其理解為使用各種各樣的人工智能的控制范式（control paradigm），例如神經(jīng)網(wǎng)路控制、模糊控制、專家控制以及學習式控制等控制方法。 （1）學習式控制 學習式控制是使用模式識別技術來獲得控制回路的當前狀態(tài)，然后根據(jù)回路狀態(tài)來做出相應的控制決定，就像先前存儲好的只是和經(jīng)驗一樣，由于這種控制方式受限于存儲知識，所以其應用并未流行。 （2）專家控制 專家控制是基于專家系統(tǒng)技術，使用知識庫來做出控制決策，知識庫是由人類專家、在線獲得的系統(tǒng)數(shù)據(jù)和推理機設計

9、（inference machine designed）來 建立的，然而專家系統(tǒng)適合于生產(chǎn)計劃、調(diào)度和故障診斷方面的決策，并不適合于連續(xù)控制問題。 （3）模糊控制 模糊控制系統(tǒng)是人們?yōu)榱四M人機控制系統(tǒng)而設計的以模糊數(shù)學為基礎的控制系統(tǒng)。模糊控制實質上是一種非線性控制，它是以模糊集合化、模糊語言變量及模糊推理為基礎的一種計算機數(shù)字控制系統(tǒng)，其一大特點就是既有系統(tǒng)化的理論，又有大量的實際應用背景。 （4）神經(jīng)網(wǎng)絡 智能控制中應用最廣泛的并且發(fā)展最迅速的就是神經(jīng)網(wǎng)絡。神經(jīng)網(wǎng)絡在故障診斷與控制方面具有得天獨厚的優(yōu)勢，即它在解決高度非線性和嚴重不確定系統(tǒng)的控制方面擁有巨大的潛力，利用神經(jīng)網(wǎng)絡，我們可以

10、充分逼近任意復雜的非線性關系；神經(jīng)網(wǎng)絡能夠學習與適應嚴重不確定性系統(tǒng)的動態(tài)特性；有高度的魯棒性和容錯能力，且由于神經(jīng)網(wǎng)絡中大量處理單元的廣泛連接，即使有少量單元或連接損壞，也并不會影響系統(tǒng)的整體功能。 各國學者均對神經(jīng)網(wǎng)絡進行了相應的研究，Calise等人在13中提出了使用神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性自適應控制，在14中描述了針對重構飛行控制問題的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的直接自適應控制。Uchikado等人在15中針對改進的學習式飛行控制系統(tǒng)擬定了一份報告，該系統(tǒng)具有使用神經(jīng)網(wǎng)絡的簡單結構以及使用輸入匹配的反饋功能。劉小河與李捷等人在16中提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的研究思路：將整個系統(tǒng)分解成為若干個相互聯(lián)系的子系

11、統(tǒng)，每個子系統(tǒng)對應一定的物理現(xiàn)象，互聯(lián)的方式應盡可能為線性的。對每個子系統(tǒng)應用李雅譜諾夫穩(wěn)定性理論，導出穩(wěn)定性判據(jù)，使子系統(tǒng)為穩(wěn)定的。應用大系統(tǒng)穩(wěn)定系理論，導出整個神經(jīng)自適應控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性判據(jù)。從前述得出的穩(wěn)定性的判據(jù), 可得出各個子系統(tǒng)的穩(wěn)定性條件。由此穩(wěn)定性條件出發(fā), 可分析得出對神經(jīng)網(wǎng)絡辨識器、神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的要求。根據(jù)這些要求, 可研究神經(jīng)網(wǎng)絡辨識器和神經(jīng)網(wǎng)絡控制器結構的確定原則、節(jié)點的個數(shù)及權值允許變化的范圍內(nèi)算法的收斂性。根據(jù)整個神經(jīng)自適應控制系統(tǒng)穩(wěn)定性的條件對互聯(lián)結構及相關參數(shù)的約束, 設計自適應律滿足這種約束, 從而對神經(jīng)控制系統(tǒng)進行設計。 雖然神經(jīng)網(wǎng)絡在故障診斷領域中的應用

12、顯示了明顯的優(yōu)越性，但是也存在 一些不足之處。現(xiàn)階段對于神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論研究嚴重滯后，一些重要的理論問題還沒有研究穩(wěn)定性判據(jù)等內(nèi)容，其穩(wěn)定性方法也是研究的關鍵及難點。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡研究的對象多局限于仿射非線性系統(tǒng)，然而工程上遇到的非線性系統(tǒng)大多都是非仿射的；最后，研究穩(wěn)定性的方法一般是先構造一個自適應律，然后再構造一個李雅譜諾夫函數(shù)來證明自適應控制系統(tǒng)是穩(wěn)定的，其中如何選擇合適的李雅譜諾夫函數(shù)，現(xiàn)有的研究大多是建立在直覺及經(jīng)驗的基礎上且針對具體的對象進行反復分析而得出的，這樣的試湊方法在實際工程分析中是很難應用的。 4 未來展望 控制技術經(jīng)過不斷的發(fā)展，已經(jīng)擁有了較為成熟的體系，PID 控制

13、等方法足以解決大量的控制問題，然而對于飛行控制系統(tǒng)，由于其具有極其復雜的結構，對安全性和穩(wěn)定性要求也相對較高，因此傳統(tǒng)控制方法并不能完全滿足人們對飛行控制系統(tǒng)的要求，非經(jīng)典控制方法目前也仍然處于探索之中，仍然存在著大量的控制問題亟待解決。 （1）非線性問題 飛控系統(tǒng)是典型的復雜工程系統(tǒng)，整個系統(tǒng)的元部件很多，結構復雜；飛行控制系統(tǒng)具有很大的不確定性和時變性；此外，飛控系統(tǒng)具有很強的非線性，然而現(xiàn)有的研究方法，大多都是針對線性系統(tǒng)而進行研究，并且方法大多都很大程度上依賴于數(shù)學模型，對于強非線性系統(tǒng)，目前仍然缺乏一般性的故障診斷與容錯控制的方法。 國際上的自修復控制方法常采用基于線性化模型方法、模

14、型跟隨自適應方法等，但是因為小擾動線性化模型不能正確描述嚴重非線性而缺乏實用性。各國學者仍在積極探索解決非線性問題的方法。秦濱與韓志剛在1997 年提出了一種模型未知的多輸入多輸出非線性系統(tǒng)的動態(tài)線性逼近方法，在較弱的條件下給出MIMO 非線性系統(tǒng)動態(tài)線性化模型及相應的控制律，利用帶遺忘因子的最小二乘法估計來得到自適應控制律，并且證明了其收斂性。黃衛(wèi)和柴干在2001 年提出了使用模型參考自修復的方法，根據(jù)參考模型與被控模型狀態(tài)變量之間 的運動偏差來及時改變控制輸入進行消除偏差，這樣就不需要進行線性化和故障識別。王濤和佟紹成在2003 年提出了一種針對單輸入單輸出的非線性不確定系統(tǒng)的直接自適應模

15、糊輸出反饋控制算法，可以不需要系統(tǒng)狀態(tài)變量可測，而是通過觀測器來獲得估計值。盡管在非線性方面已經(jīng)做出了大量的研究，并且得到了多種針對非線性的控制方法，但是仍然缺乏具有一般性的方法，這也成為未來需要研究的重點方向。 （2）非經(jīng)典控制方法的實用性問題及發(fā)展方向 健全的經(jīng)典控制技術在當前的應用中仍在繼續(xù)廣泛使用，然而近些年來人們正在廣泛的研究各種非經(jīng)典方法，比如神經(jīng)網(wǎng)絡等。遺憾的是由于智能控制方法的研究相對滯后，缺乏一些重要的理論問題的研究穩(wěn)定性判據(jù)等內(nèi)容。未來的研究方向不僅僅是探索具有一般性的有效的穩(wěn)定性判據(jù)等重要的理論研究，還可以探索一些諸如經(jīng)典控制與非經(jīng)典控制新舊結合的新領域，比如使用卡爾曼濾

16、波器來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡等方法。 6結論 隨著時代的發(fā)展，人們對飛行安全性和可靠性的要求越來越高，重構功能正在逐漸成為飛行控制系統(tǒng)的重要標準功能，同時重構控制也正在向著自適應和智能化的方向發(fā)展。然就當今的研究成果來看，重構控制技術以及智能控制技術在飛行控制方面還存在著一定的缺陷與不足，其應用仍然更多的停留在設計與仿真中，距離大面積的實際應用仍有較大的距離，因此目前來看，重構控制技術與智能控制技術擁有巨大的發(fā)展?jié)摿εc光明可觀的發(fā)展前景。對于個人來說，由于非線性方面的研究對于個人的數(shù)學水平與整體學術深入要求較高，故非線性理論研究并不是很適合于作為研究生期間的研究方向，而一些較為新穎的方法，例如經(jīng)典與非經(jīng)典控制方法的結合方面，或許值得進行一番探索，但是由于現(xiàn)在對課題研究較淺，該目標是否合適，目前來看難以定論。