[发明专利]一种弹性飞机容错飞行控制方法及系统

权利要求书

1.一种弹性飞机容错飞行控制方法，其特征在于，包括：

采用Lagrange能量方程建立状态空间形式的弹性飞机健康与故障模型；所述弹性飞机健康与故障模型包括弹性飞机健康模型以及弹性飞机故障模型；

根据所述弹性飞机健康模型建立基础参考控制器，根据所述弹性飞机故障模型建立能分别描述不同故障模式的未知输入状态观测器；

根据所述状态观测器的输出状态值与原飞机模型的输出状态值之间的残差确定故障信息；

根据所述故障信息，采用自适应的方法确定实时的故障参数；

根据所述实时故障参数值，采用自适应模型跟随策略，将弹性飞机健康与故障模型中的弹性飞机健康模型与基础参考控制器组成的增广系统视为参考模型，确定重构后的控制律，进而根据所述重构后的控制律确定重构后的控制器；

将所述原飞机模型、所述参考模型、所述状态观测器与所述重构后的控制器视为一个总体增广系统，确定所述总体增广系统的Lyapunov函数并进行稳定性分析，进而确定重构控制增益自适应模型；

根据所述确定重构控制增益自适应模型以及飞行指令调节控制增益自适应速率；所述飞行指令包括攻角、俯仰角、俯仰角速率、翼根弯曲力矩和翼根扭转力矩；

所述根据所述弹性飞机健康模型建立基础参考控制器，根据所述弹性飞机故障模型建立能分别描述不同故障模式的未知输入状态观测器，具体包括：

利用公式确定所述基础参考控制器；

利用公式u＝K_xx+K_cx_c确定所述基础参考控制器的控制律；

利用公式和确定未知输入的状态观测器；

其中，为所述基础参考控制器的状态，r(t)∈R^m为飞行控制系统参考指令，A_c和B_c为具有合适维度的矩阵，y(t)∈R^m表示测量输出向量，K_x和K_c为正常控制增益，w_i(t)∈Rⁿ表示观测器状态向量，y∈R^m表示测量输出，u∈R^p表示控制输入，表示状态向量的估计值，B_i＝BL_i，L_i＝diag{l₁,l₂,…,l_p}，l_i∈[0,1]，b_i表示B的第i列，M，G，N，H为状态观测器的矩阵；

所述根据所述状态观测器的输出状态值与原飞机模型的输出状态值之间的残差确定故障信息，具体包括：

利用公式建立故障诊断侧决算法；

其中，c₁＞0为瞬时残差信号的加权，c₂＞0为过往残差信号的加权，λ＞0为确定指标记忆的遗忘因子，v为状态观测器的个数，τ为积分变量，r_i(t)为残差；

所述根据所述故障信息，采用自适应的方法确定实时的故障参数，具体包括：

利用公式和确定实时的故障参数的自适应方程；

其中，α_i＞0，β_i＞0为自适应率，b_i为已知矩阵的第i列，u_i为第i个输入，为第i个执行器加性故障，为第i个执行器的效率，P为对称正定矩阵，M为Hurwitz矩阵，M^TP+PM＝-Q，Q为正定矩阵；

所述根据所述实时故障参数值，采用自适应模型跟随策略，将弹性飞机健康与故障模型中的弹性飞机健康模型与基础参考控制器组成的增广系统视为参考模型，确定重构后的控制律，进而根据所述重构后的控制律确定重构后的控制器，具体包括：

利用公式u_p＝K_ee_mp+K_mx_m+K_ff_m+Θ_d确定重构后的控制律；

其中，K_m，K_f和Θ_d均为控制增益，u_p为重构后的控制律，e_mp为对象模型和参考模型之间的误差，f_m为虚拟乘性故障。

2.一种弹性飞机容错飞行控制系统，其特征在于，包括：

弹性飞机健康与故障模型建立模块，用于采用Lagrange能量方程建立状态空间形式的弹性飞机健康与故障模型；

状态观测器以及基础参考控制器建立模块，用于根据所述弹性飞机健康模型建立基础参考控制器，根据所述弹性飞机故障模型建立能分别描述不同故障模式的未知输入状态观测器；

故障信息确定模块，用于根据所述状态观测器的输出状态值与原飞机模型的输出状态值之间的残差确定故障信息；

实时的故障参数确定模块，用于根据所述故障信息，采用自适应的方法确定实时的故障参数；

重构后的控制器确定模块，用于根据所述实时故障参数值，采用自适应模型跟随策略，将弹性飞机健康与故障模型中的弹性飞机健康模型与基础参考控制器组成的增广系统视为参考模型，确定重构后的控制律，进而根据所述重构后的控制律确定重构后的控制器；

重构控制增益自适应模型确定模块，用于将所述原飞机模型、所述参考模型、所述状态观测器与所述重构后的控制器视为一个总体增广系统，确定所述总体增广系统的Lyapunov函数并进行稳定性分析，进而确定重构控制增益自适应模型；

控制增益自适应速率调整模块，用于根据所述确定重构控制增益自适应模型以及飞行指令调节控制增益自适应速率；所述飞行指令包括攻角、俯仰角、俯仰角速率、翼根弯曲力矩和翼根扭转力矩；

所述状态观测器以及基础参考控制器建立模块具体包括：

基础参考控制器确定单元，用于利用公式确定所述基础参考控制器；

基础参考控制器的控制律确定单元，用于利用公式u＝K_xx+K_cx_c确定所述基础参考控制器的控制律；

状态观测器确定单元，用于利用公式和确定未知输入的状态观测器；

其中，为所述基础参考控制器的状态，r(t)∈R^m为飞行控制系统参考指令，A_c和B_c为具有合适维度的矩阵，y(t)∈R^m表示测量输出向量，K_x和K_c为正常控制增益，w_i(t)∈Rⁿ表示观测器状态向量，y∈R^m表示测量输出，u∈R^p表示控制输入，表示状态向量的估计值，B_i＝BL_i，L_i＝diag{l₁,l₂,…,l_p}，l_i∈[0,1]，b_i表示B的第i列，M，G，N，H为状态观测器的矩阵；

所述故障信息确定模块具体包括：

故障诊断侧决算法建立单元，用于利用公式建立故障诊断侧决算法；

其中，c₁＞0为瞬时残差信号的加权，c₂＞0为过往残差信号的加权，λ＞0为确定指标记忆的遗忘因子，v为状态观测器的个数，τ为积分变量，r_i(t)为残差；

所述实时的故障参数确定模块具体包括：

实时的故障参数的自适应方程确定单元，用于利用公式和确定实时的故障参数的自适应方程；

其中，α_i＞0，β_i＞0为自适应率，b_i为已知矩阵的第i列，u_i为第i个输入，为第i个执行器加性故障，为第i个执行器的效率，P为对称正定矩阵，M为Hurwitz矩阵，M^TP+PM＝-Q，Q为正定矩阵；

所述重构后的控制器确定模块具体包括：

重构后的控制律确定单元，用于利用公式u_p＝K_ee_mp+K_mx_m+K_ff_m+Θ_d确定重构后的控制律；

其中，K_m，K_f和Θ_d均为控制增益，u_p为重构后的控制律，e_mp为对象模型和参考模型之间的误差，f_m为虚拟乘性故障。