Ваш браузер устарел и не обеспечивает полноценную и безопасную работу с сайтом.
Установите актуальную версию вашего браузера или одну из современных альтернатив.
С дальнейшим ростом требований к летным возможностям, маневрирующий спускаемый аппарат (MСА) должен обладать превосходными возможностями управления ориентацией для улучшения его маневренности. Управления по управляющим поверхностям или по реактивной силе являются популярными методами при изучении проблем корректировки ориентации MСА. По сравнению с этими двумя методами, управление с помощью подвижной массой обеспечивает лучший аэродинамический профиль, так как для изменения ориентации используются только внутренние приводы аппарата [1]. Движение подвижных ползунов внутри аппарата изменяет центр масс и вращательную инерцию MСА, что в свою очередь обеспечивает аэродинамический момент для достижения управления ориентацией. Благодаря этому уникальному преимуществу, он широко применяется во многих современных исследованиях, таких как стратосферные дирижабли, спутники, подводные транспортные средства, беспилотные летательные аппараты и др.
Из-за нехватки места внутри аппарата нелегко изготовить MСА с трех- и двухползунковыми подвижными массами в практической технике [2]. Поэтому представляется более перспективным обратить внимание на исследования по управлению одиночными подвижными массами. Сун [3] предлагает режим с большим отношением масс для улучшения маневренности МСА по крену. Для случая ограничений полного состояния в [4] предложен контроллер для управления всеми состояниями системы, ограниченными с помощью интегральных барьерных функций Ляпунова. Для управления системами с параметрическими неопределенностями в [5] был применен метод адаптивного управления.
Однако все вышеупомянутые нелинейные стратегии управления учитывают только моделируемую динамику спускаемых аппаратов, в то время как немоделируемая динамика игнорируется. Следует отметить, что структурная гибкость спускаемых аппаратов, игнорируемая традиционными исследованиями, превратилась в одно из основных препятствий при разработке лучших характеристик слежения, особенно когда подвижная масса слишком велика или скорость движения очень высока. На самом деле, если мы рассматриваем гибкую динамику, которая появляется в виде форм высокого порядка при моделировании, это неизбежно приведет к увеличению порядка системы. Как было описано ранее, технология бэкстеппинга полезна для решения нелинейных задач управления. Тем не менее, использование этого метода для систем высокого порядка и получения отличных характеристик управления может быть затруднено из-за сильного дифференциального взрыва.
В данной работе, вдохновленной робастным адаптивным регулятором из [6], рассматривается высокоточное управление креном для спускаемого аппарата с немоделируемой гибкой динамикой. Чтобы компенсировать динамическое поведение гибкой системы, при разработке метода бэкстеппинга вводятся демпфирующий член и динамический сигнал, основанные на предложенной модели гибкой системы. После разработки новой нелинейной модели системы спускаемого аппарата предлагается робастный адаптивный регулятор с гибкой динамической компенсацией. Предложенный метод управления не зависит от границы вмешательства в систему, а связан с сигналом состояния системы, что значительно снижает консервативность при обеспечении точности управления. Одним из важных преимуществ предложенного метода является то, что немоделируемая динамика и неопределенность параметров могут быть одновременно разрешены в одном и том же регуляторе. В отличие от традиционной компенсации на основе гибкой модели или ограниченной помехи, предлагаемый подход не полагается на точные модели и параметры, а разрабатывает демпфирующий член и динамические сигналы для компенсации немоделируемой динамики, что значительно повышает надежность регулятора. Устойчивость разработанной системы анализирована на основе теории устойчивости Ляпунова. Результаты анализа показывают, что предложенный регулятор достигает превосходных характеристик глобального ограниченного отслеживания. После этого проводятся имитационные эксперименты для проверки эффективности и превосходства разработанных алгоритмов управления. По сравнению с традиционными регуляторами, такими как адаптивный регулятор и пропорционально-интегрально-дифференцирующий регулятор (ПИД), предложенный регулятор значительно улучшает эффективность управления, поскольку он добавляет механизм компенсации немоделируемой динамики.
