共轴高速直升机增益自适应多模式切换控制

doi:10.7527/S1000-6893.2023.29088

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共轴高速直升机增益自适应多模式切换控制

郑峰婴¹, 沈志敏¹, 李雅琴¹, 徐楷钊¹, 王新华²()

^1.南京航空航天大学航天学院，南京 210016
^2.南京航空航天大学自动化学院，南京 210016

收稿日期:2023-05-31 修回日期:2023-07-24 接受日期:2023-10-07 出版日期:2024-05-15 发布日期:2023-10-24
通讯作者: 王新华 E-mail:xinhuawang@nuaa.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(61803200);装备预研重点实验室基金(6142220180304)

Gain adaptive multi-mode switching control for coaxial high-speed helicopter

Fengying ZHENG¹, Zhimin SHEN¹, Yaqin LI¹, Kaizhao XU¹, Xinhua WANG²()

^1.College of Astronautics，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 　210016，China
^2.College of Automation Engineering，Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，Nanjing 　210016，China

Received:2023-05-31 Revised:2023-07-24 Accepted:2023-10-07 Online:2024-05-15 Published:2023-10-24
Contact: Xinhua WANG E-mail:xinhuawang@nuaa.edu.cn
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(61803200);Key Laboratory Fund of Equipment Pre-research(6142220180304)

摘要/Abstract

摘要：

针对共轴双旋翼高速直升机非线性强耦合多模式切换稳定控制问题，提出一种基于增益自适应的平均驻留时间切换控制策略。首先，根据共轴高速直升机动力学模型，分析其舵面操纵特性，构建多模式增益自适应切换控制结构。提出非仿射非线性小增益高频滤波自适应律，可快速补偿多模式切换的不确定性并降低高频噪声以保证系统的稳态和暂态性能。然后，建立包含不确定项的切换子模型集，结合自适应增益设计平均驻留时间切换控制律，基于小增益定理和Lyapunov稳定性理论证明该闭环系统的控制稳定性，保证共轴高速直升机低速-过渡-高速全模式下的稳定切换控制。最后，通过与现有控制方法的比较，验证了所提出的控制策略的可行性和有效性。

关键词: 共轴高速直升机, 非线性小增益, 自适应控制, 平均驻留时间, 切换控制

Abstract:

To solve the problem of nonlinear strong-coupling multi-mode switching stability control of coaxial twin-rotor high-speed helicopter， a average dwell time switching control strategy is proposed based on gain adaptivity. According to the dynamic model of coaxial high-speed helicopter， the control characteristics of its rudder surface are analyzed，and a multi-mode gain adaptive switching control structure is constructed. A non-affine nonlinear small gain high frequency filter adaptive law is proposed. The uncertainty of multi-mode switching is quickly compensated and high-frequency noise is reduced to ensure the steady-state and transient-state performance of the system. Then， a switching submodel set with uncertainties is established， and the average dwell time switching control law is designed based on adaptive gain. The control stability of the closed-loop system is proved based on the small gain theorem and Lyapunov stability theory， which ensures the stable switching control of the coaxial high-speed helicopter in low-speed-transition-high-speed full mode. Finally， a comparison with the existing control methods verifies the feasibility and effectiveness of the proposed control strategy.

Key words: coaxial high-speed helicopter, nonlinear small gain, adaptive control, average dwell time, switching control

中图分类号:

V249.121

郑峰婴, 沈志敏, 李雅琴, 徐楷钊, 王新华. 共轴高速直升机增益自适应多模式切换控制[J]. 航空学报, 2024, 45(9): 529088-529088.

Fengying ZHENG, Zhimin SHEN, Yaqin LI, Kaizhao XU, Xinhua WANG. Gain adaptive multi-mode switching control for coaxial high-speed helicopter[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(9): 529088-529088.

图/表 20

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参考文献 35

1	FREY F， THIEMEIER J， ÖHRLE C， et al. Aerodynamic interactions on airbus helicopters’ compound helicopter RACER in cruise flight［J］. Journal of the American Helicopter Society， 2020， 65（4）： 1-14.
2	BOISARD R. Numerical analysis of rotor/propeller aerodynamic interactions on a high-speed compound helicopter［J］. Journal of the American Helicopter Society， 2022， 67（1）： 1-15.
3	LIN L L， LIU X X， PENG M H， et al. Research on flight dynamic modeling and interference of components for rotor/wing compound helicopter［C］∥2018 Asia-Pacific International Symposium on Aerospace Technology. Singapore： Springer， 2019： 1202-1221.
4	YANG K L， HAN D， SHI Q P. Study on the lift and propulsive force shares to improve the flight performance of a compound helicopter［J］. Chinese Journal of Aeronautics， 2022， 35（1）： 365-375.
5	WU J， MA Y J， WANG Z D， et al. Structurally coupled characteristics of rotor blade using new rigid-flexible dynamic model based on geometrically exact formulation［J］. Chinese Journal of Aeronautics， 2022， 35（6）： 186-197.
6	CAO Y H， WANG M S， LI G Z. Flight dynamics modeling， trim， stability， and controllability of coaxial compound helicopters［J］. Journal of Aerospace Engineering， 2021， 34（6）： 452-466.
7	BU Y P， SONG W P， HAN Z H， et al. Aerodynamic/aeroacoustic variable-fidelity optimization of helicopter rotor based on hierarchical Kriging model［J］. Chinese Journal of Aeronautics， 2020， 33（2）： 476-492.
8	CAO Y， WANG Y， SONG H Y， et al. The unidirectional auxiliary surface sliding mode control for compound high-speed helicopter［C］∥2018 IEEE CSAA Guidance， Navigation and Control Conference. Piscataway： IEEE Press， 2018： 1-6.
9	HE A， GAO H G， ZHANG S S， et al. Full mode flight dynamics modelling and control of stopped-rotor UAV［J］. Chinese Journal of Aeronautics， 2022， 35（10）： 95-105.
10	WANG W， LONG J， ZHOU J， et al. Adaptive backstepping based consensus tracking of uncertain nonlinear systems with event-triggered communication［J］. Automatica， 2021， 133： 109841.
11	DAS S， SINGH B. Mitigating impact of high power ramp rates in utility grid integrated wind-solar system using an RLMAT adaptive control strategy［J］. IEEE Transactions on Energy Conversion， 2023， 38（1）： 343-354.
12	GUERREIRO B J， SILVESTRE C， CUNHA R， et al. LiDAR-based control of autonomous rotorcraft for the inspection of pierlike structures［J］. IEEE Transactions on Control Systems Technology， 2018， 26（4）： 1430-1438.
13	董鑫，张传林. 一类含不匹配干扰的非线性系统非递归鲁棒/自适应一体化控制律设计［J］. 控制理论与应用， 2022， 39（9）： 1641-1650.
	DONG X， ZHANG C L. Non-recursive robust/adaptive integrated control design framework for nonlinear systems with mismatched disturbances［J］. Control Theory & Applications， 2022， 39（9）： 1641-1650 （in Chinese）.
14	GURFIL P， IDAN M， KASDIN N J. Adaptive neural control of deep-space formation flying［C］∥Proceedings of the 2002 American Control Conference. Piscataway： IEEE Press， 2002： 2842-2847.
15	LIAO X M， LIU Z， PHILIP CHEN C L， et al. Event-triggered adaptive neural control for uncertain nonstrict-feedback nonlinear systems with full-state constraints and unknown actuator failures［J］. Neurocomputing， 2022， 490： 269-282.
16	MILBRADT D M C， DE OLIVEIRA EVALD P J D， HOLLWEG G V， et al. Discrete-time analysis of a robust model reference adaptive sliding mode control［J］. International Journal of Control， Automation and Systems， 2023， 21（5）： 1383-1393.
17	王春艳，张梦琪，李焕. 一类非线性切换系统任意切换采样控制设计［J］. 控制理论与应用， 2021， 38（8）： 1275-1286.
	WANG C Y， ZHANG M Q， LI H. Arbitrarily switching sampling-data control design for a class of switched nonlinear systems［J］. Control Theory & Applications， 2021， 38（8）： 1275-1286 （in Chinese）.
18	林岩，毛剑琴. 低增益变结构模型参考自适应控制器设计［J］. 控制理论与应用， 2001， 18（5）： 691-696.
	LIN Y， MAO J Q. A VS-MRAC with a lower variable structure control gain ［J］. Control Theory & Applications， 2001， 18（5）： 691-696 （in Chinese）.
19	MA T， CAO C Y. Estimation using L₁ adaptive descriptor observer for multivariable systems with nonlinear uncertainties and measurement noises［J］. European Journal of Control， 2020， 52： 11-18.
20	LIU S D， LI Z， JI H H， et al. Data learning-based model-free adaptive control and application to an NAO robot［J］. International Journal of Robust and Nonlinear Control， 2023， 33（4）： 2722-2747.
21	DATTA A， HO M T. On modifying model reference adaptive control schemes for performance improvement［C］∥Proceedings of 32nd IEEE Conference on Decision and Control. Piscataway： IEEE Press， 2002： 1093-1094.
22	LEE J， SPENCER J， SHAO S Y， et al. Experimental flight testing of a fault-tolerant adaptive autopilot for fixed-wing aircraft［C］∥2023 American Control Conference. Piscataway： IEEE Press， 2023： 2981-2986.
23	ZHOU P P， CHEN B M. Semi-global leader-following consensus-based formation flight of unmanned aerial vehicles［J］. Chinese Journal of Aeronautics， 2022， 35（1）： 31-43.
24	GHABRAEI S， MORADI H， VOSSOUGHI G. Robust adaptive reference model control of nonlinear wind-induced oscillations of floating offshore wind turbine blade in finite-time［J］. Ocean Engineering， 2021， 241： 110019.
25	盖彦荣，陈阳舟，张亚霄，等. 离散时间多智能体系统一致性的平均驻留时间条件［J］. 控制与决策， 2014， 29（10）： 1871-1875.
	GAI Y R， CHEN Y Z， ZHANG Y X， et al. Average dwell-time conditions for consensus of discrete-time multi-agent systems［J］. Control and Decision， 2014， 29（10）： 1871-1875 （in Chinese）.
26	黄金杰，郝现志，潘晓真. 基于模型依赖驻留时间的异步切换控制［J］. 控制与决策， 2021， 36（3）： 609-618.
	HUANG J J， HAO X Z， PAN X Z. Asynchronous switching control based on mode-dependent average dwell time［J］. Control and Decision， 2021， 36（3）： 609-618 （in Chinese）.
27	HEIJMANS S H J， POSTOYAN R， NEŠIĆ D， et al. Reverse average dwell-times for networked control systems［C］∥2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control. Piscataway： IEEE Press， 2019： 5480-5485.
28	汪锐，冯佳昕，赵军. 一类线性不确定切换系统的非脆弱控制器设计方法［J］. 控制与决策， 2006， 21（7）： 735-738.
	WANG R， FENG J X， ZHAO J. Design methods of non-fragile controllers for a class of uncertain switched linear systems［J］. Control and Decision， 2006， 21（7）： 735-738 （in Chinese）.
29	KÄSTNER L， COX J， BUIYAN T， et al. All-in-one： A DRL-based control switch combining state-of-the-art navigation planners［C］∥2022 International Conference on Robotics and Automation. Piscataway： IEEE Press， 2022： 2861-2867.
30	DEVENDRA P， VINODKUMAR K， ALICEMARY K， et al. Speed control of four-switch BLDC motor drive［J］. International Journal of Research and Reviews in Electrical and Computer Engineering， 2011， 1（3）： 1009-1015.
31	OZDEMIR G T， HORN J F， THORSEN A T. In-flight multi-variable optimization of redundant controls on a compound rotorcraft： AIAA-2013-5165［R］. Reston： AIAA， 2013.
32	ZHENG F Y， LIU L W， CHEN Z M， et al. Hybrid multi-objective control allocation strategy for compound high-speed rotorcraft［J］. ISA Transactions， 2020， 98： 207-226.
33	胡金硕，黄健哲. 共轴双旋翼动力学建模与验证［J］. 上海交通大学学报， 2022， 56（3）： 395-402.
	HU J S， HUANG J Z. Dynamics modeling and validation of coaxial lifting rotors［J］. Journal of Shanghai Jiao Tong University， 2022， 56（3）： 395-402 （in Chinese）.
34	高东旭，周兰，陈静，等. 基于扰动补偿的无微分模型参考自适应控制系统设计［J］. 控制理论与应用， 2023， 40（4）： 735-743.
	GAO D X， ZHOU L， CHEN J， et al. Design of derivative-free model-reference adaptive control for a class of uncertain systems based on disturbance compensation［J］. Control Theory & Applications， 2023， 40（4）： 735-743 （in Chinese）.
35	YUAN L H， WANG L D， XU J T. Adaptive fault-tolerant controller for morphing aircraft based on the L₂ gain and a neural network［J］. Aerospace Science and Technology， 2023， 132： 107985.

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[1]	仇钰清, 李俨, 郎金溪, 刘育衔, 王重. 高速直升机过渡模态鲁棒自适应姿态控制[J]. 航空学报, 2024, 45(9): 529927-529927.
[2]	宁铠, 吴宝林. 基于事件驱动的航天器星下点轨迹维持控制[J]. 航空学报, 2024, 45(10): 329412-329412.
[3]	方乐言, 蒙晗, 侯明哲. 带有参数精确估计的迭代学习滑模控制及应用[J]. 航空学报, 2024, 45(1): 628889-628889.
[4]	段广全, 刘国平. 基于全驱系统方法的组合航天器位姿自适应预设性能控制[J]. 航空学报, 2024, 45(1): 628837-628837.
[5]	孙笑云, 吴树范, 沈强. 基于LMI的输出跟踪自适应鲁棒无拖曳控制[J]. 航空学报, 2023, 44(S1): 727654-727654.
[6]	胡润昌, 王子安, 陈永亮, 周大鹏, 杨大鹏, 龚正. 基于L1自适应推力矢量型V/STOL飞行器增稳控制[J]. 航空学报, 2023, 44(S1): 727642-727642.
[7]	刘晨阳, 吴大伟, 郭一泽, 吕欣赛, 周佳妮, 邵书义. 不确定强耦合下四旋翼姿态鲁棒自适应控制[J]. 航空学报, 2023, 44(S1): 727645-727645.
[8]	马亚杰, 王娟, 姜斌, 龚建业. 一种无人机⁃无人车编队系统容错控制方法[J]. 航空学报, 2023, 44(8): 327216-327216.
[9]	郭飞燕, 刘检华, 肖庆东, 肖世宏, 王仲奇. 数字化装配工装工作状态监测评估及适应性控制技术[J]. 航空学报, 2023, 44(16): 427914-427914.
[10]	杨晓伟, 葛曜文, 邓文翔, 姚建勇, 周宁. 航空发动机导叶控制机构作动筒主动容错控制[J]. 航空学报, 2022, 43(9): 625464-625464.
[11]	吴宝海, 张阳, 郑志阳, 张莹, 张思琪. 数控加工进给速度参数优化研究现状与展望[J]. 航空学报, 2022, 43(4): 525467-525467.
[12]	石忠佼, 朱化杰, 赵良玉, 刘志杰. 考虑舵机动力学的旋转弹自适应解耦控制[J]. 航空学报, 2022, 43(3): 325068-325068.
[13]	吴正平, 邓聪, 文海. 模糊线性/非线性自抗扰切换控制及其应用[J]. 航空学报, 2021, 42(9): 324710-324710.
[14]	黄旭星, 李爽, 杨彬, 孙盼, 刘学文, 刘新彦. 人工智能在航天器制导与控制中的应用综述[J]. 航空学报, 2021, 42(4): 524201-524201.
[15]	张普, 薛惠锋, 高山. 基于分布式自适应的多智能体容错一致性控制[J]. 航空学报, 2020, 41(3): 323539-323539.

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