面向大机动的无人机飞行控制与边界保护一体化方法研究

This work aims at the safety control issue in the large-amplitude maneuvering flight of the fixed-wing unmanned aerial vehicle (UAV). We intend to present an incorporated flight control and envelope protection scheme based on T-S fuzzy constrained model predictive control strategy, which not only provides good performance for the aircraft, but also prevent the vehicle from exceeding flight envelope and entering loss-of-control. Firstly, the control-oriented model of the UAV are established in the form of T-S fuzzy switched polytopic linear parameter varying (LPV) system. Secondly, local flight controllers are designed based on robust H2/H∞ synthesis with the consideration of multiple control objectives. The global controller suiting for the whole flight envelope is then obtained by the blending method based on the switched LPV system and the parallel distributed compensation (PDC) based on T-S fuzzy system. Finally, an envelope protection compensator is developed by using the LPV-based Tube-MPC methodology, to ensure that all the flight envelopes are not violated. Consequently, this work will provide both new theory and technology solutions for the design of autonomous flight control system and “carefree” maneuver protection system.

本项目主要考虑固定翼无人机在大机动过程中的安全飞行控制问题。拟基于T-S模糊受约束模型预测控制思想，提出一种一体化的边界保护飞行控制方法，既保证飞机具备良好机动性能，又能够防止飞机越出飞行包线进入失控。首先，面向机动的大包线范围，采用T-S模糊切换多胞线性参变系统(LPV)描述，构建无人机控制模型。其次，考虑多种性能指标，运用H2/H∞鲁棒综合方法设计局部飞行控制器，并采用基于切换多胞LPV系统的加权混合方法，以及基于T-S模糊模型的平行分配补偿(PDC)方法，构成全包线适用的飞行控制器，保证系统的稳定性与良好控制性能。最后，基于闭环LPV多模型系统，采用Tube模型预测控制(MPC)方法，设计边界保护补偿器，保证飞行状态不越出飞行包线。本研究将为无人机自主飞行控制系统以及“无忧虑”机动保护系统的设计提供一种新的理论和技术方案。

无人机具备在空中滞留时间长，生产成本低的优点，使其在诸多军事、民生领域具有广泛的应用潜力。复杂的使用环境和任务扩展的需求，对无人机的机动性能提出了更高的要求。大机动飞行已成为无人机系统的一个重要发展趋势。无人机在大机动飞行时各通道间存在强耦合、复杂非线性、快时变、不确定扰动的影响，一方面依赖高鲁棒性的飞行控制系统，另一方面需要有效的飞行边界保护系统对机动过程进行保护限制。. 本项目针对无人机一体化飞行边界保护控制开展了探索性研究，首先构建了面向大机动过程的无人机飞行动力学模型，利用高维奇异值分解的方法获得了覆盖整个包线的便于控制器设计的切换多胞LPV模型，然后考虑机动过程抗干扰性、鲁棒性、切换稳定性等多种指标，采用闭环区域极点配置H2/H∞方法设计了具有较强鲁棒性的机动飞行控制器，最后给出了双闭环结构的一体化飞行边界保护控制系统架构，在外环采用Tube模型预测控制方法设计边界保护控制器。鉴于强化学习方法与模型预测控制的内在联系，进一步尝试采用强化学习进行无人机大机动过程的边界保护。通过仿真分析，验证了所提出的方法能够保证无人机完成0~70°迎角范围内的可控大机动飞行，飞机的抗偏离特性满足规范要求，同时能够使得飞机在临近飞行包线边界时具备保护功能，有效防止飞机超出飞行包线。本项目能够为无人机提供大机动飞行下的安全保证，提高无人机的生存能力，尽可能避免事故的发生，具有重要的科学意义和广阔的应用前景。