《控制科学与工程学科前沿技术讲座》SZ1603072蒋耿乾

1、课程名控制科学与工程学科前沿技术讲座负责人赖际舟、甄子洋等综述报告非经典飞行控制技术的发展与前景学号姓名分数南京航空航天大学 自动化学院2016 年 12 月目 录1 绪论 (10 分)12 问题描述 (10 分)13 发展现状(50 分)14 未来展望 (15 分)16 结论 (5 分)17 对本课程的意见和建议 (10 分)1参考文献11 绪论本文综述了飞控技术的研究背景和意义，总结了近年来飞行控制技术研究的现状，阐述了重构控制与非经典控制技术的特点，并且在此基础上总结了部分研究中所存在的主要问题，包括近年来出现的飞控算法的一些不足之处，并针对不足之处展望了改进建议，展望了飞行控制未来的研

2、究方向。2 问题描述飞行控制系统的研究源于为了保障一个平稳、安全的飞行过程，使飞行系统可以代替人来做出精确的操纵与指令，即使发生了故障，也可以自动恢复到正常飞行状态或是可接受的飞行状态，从而提高飞行安全性和可靠性。经过长足的发展，经典控制技术已经相对较为成熟，然而在国内外科研学者的不懈努力下，非经典的智能控制技术也有了日新月异的发展。利用智能控制技术可以有效的解决诸如非线性问题等经典控制技术较难解决的困难，因此智能控制技术有着巨大的发展潜力。3 发展现状1 飞行控制系统介绍及其研究意义在航空领域的不断发展中，由于在飞行过程中会出现一些飞机的飞行系统 故障或损伤的飞行事例，从而导致飞机无法正常飞

3、行而失事，一旦出现这类情 况，便会造成巨大的人员伤亡与经济损失。虽然在某些情况下，飞行员凭借其 丰富的飞行经验及应变能力，可以进行正确的操控来使飞机稳定降落，从而避 免发生不必要的灾难，但是这就需要飞行员具有高超的飞行技术以及丰富的飞 行经验，然而并不是每一位飞行员都可以完成这些任务。因此人们越来越认识 到控制系统在航空领域中具有不可替代的作用，飞行控制系统可以使飞机在出 现各种不正常的飞行状态的时候可以自动恢复到正常飞行状态，例如在飞行系 统出现故障时启动备用的机械系统，或者对飞行系统的控制律进行重构等操作，8将飞机处于异常状态时所存在的危险降低到可接受的水平。基于此，故障诊断、重构控制和智

4、能控制等飞行控制方法便成为科研人员探索的方向。2 重构控制技术世界上对重构控制的研究已经有了近三十年的历史，重构飞行控制的概念最先由美国提出，上世纪 80 年代初期，美国开启了 SRFCS 研究计划，1986 年11 月进行首次试飞，随后 NASA 将一家 F-15 改造为数字式电传操纵系统的新飞机，并在 1989 与 1990 年多次进行试飞，飞行结果表明飞行重构系统工作良好。这标志着人类在重构控制研究道路上迈出的第一步。我国在重构控制方面也进行了相应的研究，葛彤与冯正平在 2000 年提出了一种分段的重构控制策略； 同年唐小静月张君昌提出了基于输出反馈的重构控制方法；2007 年刘旭提出了

5、以非线性动态逆方法为基本控制律并通过自适应神经网络来补偿出现故障时产生的逆误差的策略。重构控制方法主要分为两大类，首先是被动重构，被动控制主要是鲁棒控 制，即把提前考虑好可能出现的故障的影响引入不确定集里设计控制律。第二 类就是主动重构控制，包括伪逆法、多模型自适应控制、基于神经网络的自适 应控制、线性二次型调节器和非线性调节器、模型预测控制和模型参考自适应。重构控制可以使控制系统不再依赖于故障诊断，也可以提高安全性和可靠性。 主动重构控制主要包括下述几类方法：（1） 伪逆法优缺点明显，优点是结构简单、应用方便；缺点是不能保证稳定性，而且需要精确的故障检测和诊断系统来打基础。（2） 多模型自适

6、应控制事先考虑好故障的可能并且设计好控制律，根据相应的故障切换到相应的控制律，优点是故障少的时候该方法快速稳定，但是故障多的时候就会比较麻烦。（3） 基于神经网络的自适应控制首先用标准数学模型对神经网络进行训练实现全包线内的逆变换，用神经网络的自学习功能补偿逆变换中的误差，并且在一定条件下可用李雅普多夫方法证明其稳定性。在不确定知识不完备情况下，在线自适应神经网络可以实现逆近似。（4） 线性二次型调节器和非线性调节器利用线性二次型调节控制器来实现对舵机故障的重构控制，针对不同的舵机故障离线设计控制器，发生故障的时候在线切换到相应的控制器。（5） 模型预测控制通过修改输入限制和内模型处理飞行器结

7、构与舵机故障。（6） 模型参考自适应设置理想的参考模型，实时调整控制律使真实对象跟踪理想模型。要求系统参数变化较慢从而有足够的时间来进行预估。重构控制在目前实际应用方面还具有相当大发展空间，在这三十年的发展下，由于现有控制系统在正常工作的情况下已经得到验证，而重构控制系统还缺乏充分的评估和确认，所以重构控制目前仍然更多的停留在设计、仿真与试飞中，离实际应用还有一段距离。3 智能控制的发展经典控制技术经过长期的发展已经有了相当成熟与完整的体系，工业上应 用最多的是 PID 控制，这种控制方法很简单，易于用软件或硬件来实现，并且不需要精确的过程模型来启动或维持，因此 PID 一直是过程控制中的中坚

8、力量， 然而现在控制领域的发展趋势更倾向于使用智能控制技术。智能控制可能会有 不同的定义，但主要还是将其理解为使用各种各样的人工智能的控制范式（control paradigm），例如神经网路控制、模糊控制、专家控制以及学习式控制等控制方法。（1） 学习式控制学习式控制是使用模式识别技术来获得控制回路的当前状态，然后根据回路状态来做出相应的控制决定，就像先前存储好的只是和经验一样，由于这种控制方式受限于存储知识，所以其应用并未流行。（2） 专家控制专家控制是基于专家系统技术，使用知识库来做出控制决策，知识库是由人类专家、在线获得的系统数据和推理机设计（inference machine des

9、igned）来建立的，然而专家系统适合于生产计划、调度和故障诊断方面的决策，并不适合于连续控制问题。（3） 模糊控制模糊控制系统是人们为了模拟人机控制系统而设计的以模糊数学为基础的控制系统。模糊控制实质上是一种非线性控制，它是以模糊集合化、模糊语言变量及模糊推理为基础的一种计算机数字控制系统，其一大特点就是既有系统化的理论，又有大量的实际应用背景。（4）神经网络智能控制中应用最广泛的并且发展最迅速的就是神经网络。神经网络在故障诊断与控制方面具有得天独厚的优势，即它在解决高度非线性和严重不确定系统的控制方面拥有巨大的潜力，利用神经网络，我们可以充分逼近任意复杂的非线性关系；神经网络能够学习与适应

10、严重不确定性系统的动态特性；有高度的鲁棒性和容错能力，且由于神经网络中大量处理单元的广泛连接，即使有少量单元或连接损坏，也并不会影响系统的整体功能。各国学者均对神经网络进行了相应的研究，Calise等人在13中提出了使用神经网络的非线性自适应控制，在14中描述了针对重构飞行控制问题的基于神经网络的直接自适应控制。 Uchikado等人在15中针对改进的学习式飞行控制系统拟定了一份报告，该系统具有使用神经网络的简单结构以及使用输入匹配的反馈功能。刘小河与李捷等人在16中提出了一种新的基于神经网络的研究思路：将整个系统分解成为若干个相互联系的子系统，每个子系统对应一定的物理现象，互联的方式应尽可能

11、为线性的。对每个子系统应用李雅谱诺夫稳定性理论，导出稳定性判据，使子系统为稳定的。应用大系统稳定系理论，导出整个神经自适应控制系统的稳定性判据。从前述得出的稳定性的判据, 可得出各个子系统的稳定性条件。由此稳定性条件出发, 可分析得出对神经网络辨识器、神经网络控制器的要求。根据这些要求, 可研究神经网络辨识器和神经网络控制器结构的确定原则、节点的个数及权值允许变化的范围内算法的收敛性。根据整个神经自适应控制系统稳定性的条件对互联结构及相关参数的约束, 设计自适应律满足这种约束, 从而对神经控制系统进行设计。虽然神经网络在故障诊断领域中的应用显示了明显的优越性，但是也存在一些不足之处。现阶段对于

12、神经网络的基本理论研究严重滞后，一些重要的理论问题还没有研究稳定性判据等内容，其稳定性方法也是研究的关键及难点。另外，神经网络研究的对象多局限于仿射非线性系统，然而工程上遇到的非线性系统大多都是非仿射的；最后，研究稳定性的方法一般是先构造一个自适应律，然后再构造一个李雅谱诺夫函数来证明自适应控制系统是稳定的，其中如何选择合适的李雅谱诺夫函数，现有的研究大多是建立在直觉及经验的基础上且针对具体的对象进行反复分析而得出的，这样的试凑方法 在实际工程分析中是很难应用的。4 未来展望控制技术经过不断的发展，已经拥有了较为成熟的体系，PID 控制等方法足以解决大量的控制问题，然而对于飞行控制系统，由于其

13、具有极其复杂的结构，对安全性和稳定性要求也相对较高，因此传统控制方法并不能完全满足人们对飞行控制系统的要求，非经典控制方法目前也仍然处于探索之中，仍然存在着大量的控制问题亟待解决。（1）非线性问题飞控系统是典型的复杂工程系统，整个系统的元部件很多，结构复杂；飞 行控制系统具有很大的不确定性和时变性；此外，飞控系统具有很强的非线性， 然而现有的研究方法，大多都是针对线性系统而进行研究，并且方法大多都很 大程度上依赖于数学模型，对于强非线性系统，目前仍然缺乏一般性的故障诊 断与容错控制的方法。国际上的自修复控制方法常采用基于线性化模型方法、模型跟随自适应方法等，但是因为小扰动线性化模型不能正确描述

14、严重非线性而缺乏实用性。各国学者仍在积极探索解决非线性问题的方法。秦滨与韩志刚在 1997 年提出了一种模型未知的多输入多输出非线性系统的动态线性逼近方法，在较弱的条件下给出 MIMO 非线性系统动态线性化模型及相应的控制律，利用带遗忘因子的最小二乘法估计来得到自适应控制律，并且证明了其收敛性。黄卫和柴干在 2001年提出了使用模型参考自修复的方法，根据参考模型与被控模型状态变量之间的运动偏差来及时改变控制输入进行消除偏差，这样就不需要进行线性化和故障识别。王涛和佟绍成在 2003 年提出了一种针对单输入单输出的非线性不确定系统的直接自适应模糊输出反馈控制算法，可以不需要系统状态变量可测，而是

15、通过观测器来获得估计值。尽管在非线性方面已经做出了大量的研究，并且得到了多种针对非线性的控制方法，但是仍然缺乏具有一般性的方法，这也成为未来需要研究的重点方向。（2）非经典控制方法的实用性问题及发展方向健全的经典控制技术在当前的应用中仍在继续广泛使用，然而近些年来人 们正在广泛的研究各种非经典方法，比如神经网络等。遗憾的是由于智能控制 方法的研究相对滞后，缺乏一些重要的理论问题的研究稳定性判据等内容。未 来的研究方向不仅仅是探索具有一般性的有效的稳定性判据等重要的理论研究， 还可以探索一些诸如经典控制与非经典控制新旧结合的新领域，比如使用卡尔 曼滤波器来训练神经网络等方法。6 结论随着时代的发

16、展，人们对飞行安全性和可靠性的要求越来越高，重构功能正在逐渐成为飞行控制系统的重要标准功能，同时重构控制也正在向着自适应和智能化的方向发展。然就当今的研究成果来看，重构控制技术以及智能控制技术在飞行控制方面还存在着一定的缺陷与不足，其应用仍然更多的停留在设计与仿真中，距离大面积的实际应用仍有较大的距离，因此目前来看，重构控制技术与智能控制技术拥有巨大的发展潜力与光明可观的发展前景。对于个人来说，由于非线性方面的研究对于个人的数学水平与整体学术深入要求较高， 故非线性理论研究并不是很适合于作为研究生期间的研究方向，而一些较为新颖的方法，例如经典与非经典控制方法的结合方面，或许值得进行一番探索，

17、但是由于现在对课题研究较浅，该目标是否合适，目前来看难以定论。希望通过今后的继续努力，能够尽早确立一个适合自己的研究方向与目标。7 对本课程的意见和建议通过本学期认真参加控制科学与工程学科前沿技术讲座，我对控制这门学 科有了更加深层次的认识。从本科仅仅掌握自控原理与简单 pid 控制方法，到研究生阶段更加深入学习各种复杂的控制方法与原理，让我越来越熟悉、掌握、并慢慢喜欢上了这门学科。特别是这个讲座，将控制方法与具体应用领域相结 合，让原本空洞的控制方法，或者说是简单的数学游戏，变得生动形象，易于 掌握和应用。希望以后开展的科目能更加贴合实际，能与所参与的项目结合起 来。参考文献1 张明涛，安锦文，李中健.重构飞行控制技术研究综述J.飞行力学，2009，27（2）：7-10.2刘旭.大型飞机神经网络重构控制J.自动化技术与应用，2007，26（7）：4-6.3葛彤，冯正平，朱继懋.分段重构控制策略J.自动化学报，2000，26（6）：807-810.4唐小静，张君昌，任章.基于输出反馈的飞控系统重构控制J.飞行力学， 2000，18（4）：85-88.5刘小河，李婕，李芳.基于神经网络的自适应控制研究进展J.西安理工大学学报，2001，17（4）：351-155.6