基于实时可达域的高速飞行器分组队形优化.pdf
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1、第8 卷第1 期2024年1 月宇航总体技术Astronautical Systems Engineering TechnologyVol.8 No.1Jan.2024基于实时可达域的高速飞行器分组队形优化李宇航,张长兵,姜利,王智1,白文露1(1.北京宇航系统工程研究所,北京1 0 0 0 7 6;2.中国运载火箭技术研究院,北京1 0 0 0 7 6)摘要:无动力高速飞行器作为欠驱动系统,在进行编队飞行队形优化时需系统地考虑其控制特点。借助“实时可达域”这一概念,在分析高速飞行器实际可到达区域的基础上,考虑集群成员数量变化以及实际集群包含多个任务小组的情况,提出一种适用于高速飞行器集群的分
2、组动态队形优化方法。仿真结果表明提出的队形优化方法可对队形形状和参数进行一体化优化,可灵活适应多种飞行任务,同时也适用于集群成员数量发生变化的队形重构问题,具有重要应用价值。关键词:实时可达域;队形优化;队形重构;高速飞行器集群;改进遗传算法中图分类号:V448文献标志码:A文章编号:2 0 9 6-40 8 0(2 0 2 4)0 1-0 0 2 8-1 0Grouping Optimization of High-Speed Aircraft Based onReal-Time Reachable DomainLI Yuhang,ZHANG Bing”,JIANG Li,WANG Zhi,
3、BAI Wenlu(1.Beijing Institute of Astronautical System Engineering,Beijing 100076,China;2.China Academy of Launch Vehicle Technology,Beijing 100076,China)Abstract:As an underactuated system,unpowered high speed aircraft should be consideredcontrol characteristics systematically in formation optimizat
4、ion.Based on the concept of real-timereachable domain and the analysis of the actual reachable region of high-speed aircraft,consideringthe number of cluster members and the fact that the actual cluster often contains multiple taskgroups,this paper proposes a dynamic grouping formation optimization
5、method suitable for high-speed aircraft cluster.The simulation results show that the formation optimization method pro-posed in this paper can be used for integrated optimization of formation shape and parameters,flexibly adapt to a variety of flight tasks,and is also suitable for formation reconstr
6、uction with thenumber of cluster members changes,the method has important application value.Key words:Real-time reachable domain;Formation optimization;Formation reconstruction;High speed aircraft cluster;Improved genetic algorithm是指在飞行器集群完成相关飞行任务的过程中,0引言为其设计合理的编队队形,从而提高集群的安全随着人工智能技术的快速发展,各国开始对性、灵活性
7、以及任务执行效率。目前有关队形优集群协同技术提出智能化的要求,队形优化作化的研究通常是针对某一特定场景设计最优队为协同智能决策的关键技术备受关注。队形优化形2-5 或针对某一基本队形的队形参数进行优收稿日期:2 0 2 3-0 5-2 9;修订日期:2 0 2 3-0 9-1 2作者简介:李宇航(1 9 9 8 一),男,硕士研究生,主要研究方向为飞行器协同控制。第1 期化6-7,而没有做到“形状级”的队形设计,同时,研究对象多集中于低速飞行器8。本文在现有研究的基础上,考虑高速飞行器实际控制特点,对飞行器集群的编队队形形状和参数同时进行优化,允许飞行器集群中各成员具有不同的飞行任务,研究分组
8、条件下的飞行器队形优化方法。首先,在建立高速飞行器运动模型的基础上,利用数值计算方法构建不同初始状态下飞行器实时可达域数据库;其次,设计并训练神经网络以实现对实时可达域的快速精确预测;再次,建立适用于高速飞行器集群的编队飞行效能指标体系及适应度函数,建立队形优化模型并利用改进遗传算法求解;最后,对神经网络快速预测实时可达域、不同任务下分组队形优化、集群成员数量变化下的动态队形优化进行仿真分析。1高速飞行器实时可达域快速计算实时可达域是指飞行器在沿预定轨迹飞行过程中,基于当前飞行状态和相关约束,在一定时间后能够到达的空间区域9 ,如图1 所示,其与飞行器的初始状态、运动模型和控制能力紧密相关。图
9、中V为飞行器速度大小,为飞行器弹道倾角,中为飞行器航迹偏角。高度向横向V航向局部飞行轨迹图1 飞行器实时可达域示意图Fig.1 Schematic diagram of real-time reachabledomain of aircraft高速飞行器设计编队队形时需要考虑队形的可实现性,因此要对其可能到达的飞行边界进行建模分析和快速计算以确定实时可达域,为编队队形优化提供约束条件。1.1飞行器运动模型建立合理的运动模型是计算实时可达域的基础,基于实时可达域的高速飞行器分组队形优化Fig.2(Coordinate system conversion diagram实时可达域L=GHcosvC
10、yqSm/m-(y+R。)2LsinvCLOJLO02L-wie(y+R。)式中,为飞行器在发射坐标系的位置分量;U,y,为飞行器在发射坐标系的速度分量;GH为弹道坐标系到发射坐标系的坐标旋转矩29高速飞行器是一个复杂动力学系统,为简化模型、提高计算速度,同时不失一般性作如下简化:1)将飞行器视为理想质点,作用在飞行器上的力矩在每一瞬时都处于平衡状态;2)符合标准大气模型;3)忽略地球扁率,假设地球自转角速度恒定;4)飞行器控制方式采用BTT转弯模式。定义发射坐标系坐标原点为发射点,轴指向目的地,轴在纵向平面内垂直于轴,轴与oy平面垂直并构成右手坐标系。发射坐标系依次绕之轴、轴旋转,可得到弹道
11、坐标系oHyHH,如图2 所示,图中单位无量纲处理,全文同。在发射坐标系下建立高速飞行器运动方程,见式(1)。XHZZ图2 坐标系转换示意图一000L(1)30阵;Cr,C,为气动力系数;,分别为攻角和倾侧角;R。为发射点地心距;wi,w i y,w 为地球自转角速度在发射坐标系下的分量。1.2实时可达域快速计算利用数值积分法求解实时可达域速度慢,难以直接在线进行。为了快速获得飞行器实时可达域数据,通过大量离线仿真,获得飞行器在不同初始状态下的实时可达域计算结果,并建立数据库,采用基于BP神经网络的方法,利用数据库训练神经网络,实现对飞行器实时可达域的快速预测。1.2.1实时可达域模型描述考虑
12、到高速飞行器在航向上控制难度大,队形设计一般在横向和高度向进行,因此实时可达域也在这两个方向计算。实时可达域计算在飞行器发射平移坐标系oiciyiz中进行,其坐标原点位于飞行器质心,各轴方向平行于发射坐标系oy。对于任意给定的飞行器初始状态,按照一定间隔在0,元范围内选取若干倾侧角,分别在攻角为最大可用攻角和最小可用攻角的设定下,采用四阶龙格库塔法对飞行器轨迹进行积分,即可得到该状态下飞行器的实时可达域信息,如图3所示。为便于描述,对实时可达域进行简化,将其看作是由相同圆心位置的上下两个半径不同的半圆拼接而成的,同时要求简化模型能被真实实时可达域完全覆盖,其可由圆心位置lo,y o 和半径R,
13、r 进行描述。1.0真实实时可达域实时可达域简化模型0.50-0.5-1.0-1.0图3高速飞行器实时可达域及其简化模型Fig.3Real-time reachable domain and simplifiedmodel of high speed aircraft1.2.2训练数据库建立通过对不同初始状态的飞行器进行仿真计算,发现当飞行器的运动模型确定后,其实时可达域主宇航总体技术要受初始高度、速度、弹道倾角、航迹偏角以及飞行时间等参数的影响1 0。各参数对实时可达域的影响如图4所示。本文对上述5类参数进行组合,如图5所示。一共针对7 41 0 7 7=1 37 2 0 组数据进行仿真计算
14、,并根据计算结果构建实时可达域数据库。H=H,-H=H,H=H,H=H(a)不同初始高度下实时可达域V=VV-V一V=V-V-V-V=V,V-V一-V-V,-V=VV-V(b)不同初始速度下实时可达域-0=0-0=020=0-0=0-0=0-0.50Z2024年1 月0101Z0.51.00=0-0=0,011(c)不同初始弹道倾角下实时可达域01第1 期基于实时可达域的高速飞行器分组队形优化31一山-4=中0T-TT-TT-T,T-T.0(d)不同初始航迹偏角下实时可达域Fig.4 Different parameters influence on the real-time reachab
15、le domain1图4不同参数对实时可达域的影响0(e)不同初飞行时间下实时可达域1飞行时间/sTT,T,T,T。T,初始高度/mHH,H,H初始速度/(m/s)VVVVVVV弹道倾角/)024航迹偏角/()44V图5高速飞行器实时可达域数据库的参数组合情况Fig.5 High-speed aircraft real-time reachable domain database parameters combination1.2.3神经网络快速预测理论上当飞行器运动模型确定后,可以通过飞行器初始高度、速度、弹道倾角、航迹偏角以及飞行时间5个主要参数确定飞行器实时可达域。因此神经网络的输入层为
16、5个节点,包含上述5类参数信息;输出层采用4个节点,用来描述实时可达域。隐含层节点数与网络输人、输出节点相关,一般可表述为l=Vm+n+k。其中l,m,n分别为隐含层、输人层、输出层节点数;k为515的整数,本文取1 5;l=18。神经网络结构示意图如图6 所示。HV山图6神经网络结构示意图Fig.6Neural network structureyloZ10kR18322编队飞行队形优化通常,根据所执行任务的不同,高速飞行器集群以不同队形进行编队飞行从而提高飞行效率。该过程涉及编队队形优化技术,其是指依据飞行任务、态势和复杂约束为飞行器集群生成期望的编队队形和相应的队形参数。本节将在设定编队
17、队形参数的基础上,建立高速飞行器编队飞行效能指标体系与适应度函数,并依据改进遗传算法进行求解,得到最优编队飞行队形。2.1编队队形参数高速飞行器由于飞行速度高,对通信和规划决策的实时性要求苛刻,通常采用主-从式控制方案1 2 ,采用主-从式相对运动模型来描述编队队形。本文在主飞行器的发射平移坐标系下,以从飞行器相对于主飞行器的位置作为待优化的队形参数,如图7 所示。Y从飞行器Z主飞行器图7 主-从式编队队形及队形参数Fig.7Master-slave formation and formation parameters设第i个从飞行器相对主飞行器的位置为ru=y u,i ,则整个编队队形可由矢
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