一种飞机防滑刹车控制方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103552685103552685A(43)申请公布日2014.02.05(21)申请号201310593744.4(22)申请日2013.11.20(71)申请人渭南高新区晨星专利技术咨询有限公司地址714000陕西省渭南市高新区利君首座10号2单元(72)发明人不公告发明人(51)Int.Cl.B64C25/42(2006.01)B60T8/32(2006.01)B60T8/56(2006.01)权权利要求书4页利要求书4页说明书10页说明书10页附图6页附图6页(54)发明名称一种飞机防滑刹车控制方法(57)摘要本发明涉及一种飞机防滑刹车控制方法，该飞机防滑刹车控制方法，借助跟踪微分器或者二阶滑模微分器的鲁棒抗干扰特性，构造出飞机减速率信号，用于滑移力计算，避免了对纵向动力学过程进行学习辨识；该方法无需假设刹车纵向力是均匀分布，可用于多轮刹车系统；此外，考虑到刹车系统的安全工作范围，对刹车压力进行约束，兼顾了防滑刹车效率和防抱死安全性，具有一定的先进性。CN103552685ACN1035268ACN103552685A权利要求书1/4页1.一种基于滑模微分器的神经网络极值搜索的、适用于多轮刹车系统的飞机防滑刹车控制方法，其特征在于，采用数值微分器在线重构机体减速信号，避免进行机体动力学计算和参数估计；为了保证数值微分器的抗干扰能力，采取对速度信号进行数值微分的方式；采用的是基于非线性跟踪微分器或者是二阶滑模微分器用于加速度信号获取；当采用二阶滑模微分器时：滑模观测器设计为如果则在有限时间内，同时，u(t)的存在非连续的高频颤振特性，通过低通滤波器进行平滑滤波，可得到其估计误差，和低通滤波器的时间常数τ成正比由于一阶滑模微分器的精度是由于二阶滑模控制不仅保证了有限时间内滑模变量σ(t)收敛，同时保证了其一阶导数收敛；采用二阶滑模微分器，具体为Super-twisting滑模微分器：滑模观测器1/2ui=αi|σi|signσi(t)+βi∫signσi(t)dτ(6)这里在有限时间保证了有限时间内，同时这里或者2CN103552685A权利要求书2/4页这里由于对高频微分项进行了积分，u(t)是连续的，不需要对u(t)进行低通滤波得到ueq；当采用非线性跟踪微分器时：对于二阶积分系统这里|u|≤r，v是x1的参考值，则u的时间最优解是则可得到如下的动态过程：这里v1是参考轨迹，v2是其微分；根据具体运用的物理限制，可通过选择r的大小来加速或者减缓动态过程；由于函数的Bang-Bang特性，当系统进入稳态时有颤振现象，为了避免这种颤振现象，适应数值计算的需求，针对离散系统的有u=fd(v1，v2，r0，h)(12)这里h是采样周期，r0和h0是控制器参数，fd可表示为这里利用函数fd(v1，v2，r0，h)建立最速反馈系统，得到了良好的跟踪和微分效果；自适应神经网络前馈补偿：用如下RBF神经网络逼近连续函数非线性摩擦力函数神经网络构造为这里滑移率作为NN输入，权重矢量NN节点数目l＞1；且TΦ(λ)＝[φ1(λ)，φ2(λ)，...，φl(λ)]，其中3CN103552685A权利要求书3/4页T其中ci=[c1，c2，...，cl]是容纳域的中心，ηi是高斯函数的宽度；神经网络被证明是可在紧集内可以任意精度跟踪任意光滑函数；这里W*是理想常量权重矢量，∈是逼近误差；在神经网络控制中，所得到稳定性结论一般是半全局的，即输入变量λ在某一个预设定的紧集中，这里紧集Ωλ可以根据要求选择任意大小，只要神经网络控制器的节点足够多，总能保证闭环系统有界；定义最优权重W*为定义为***Ωλ，W，|∈|＜∈，∈＞0λ∈Ωλ神经网络估计误差定义为摩擦力极值搜索通过神经网络逼近所得非线性摩擦力函数，求得最优滑移率函数为了消除数值计算带来的不连续性，使用二阶滤波器得到一个光滑的参考信号λd，用于闭环系统跟踪自适应防滑刹车控制律设计：先定义最优滑移率为λd，定义车轮速度误差为ew=vw-Vλd(16)进一步，定义PI型误差则相对速度参考信号可表示为驱动滑移率至最有设定点λd，以使摩擦力Fw最大化；为了得到光滑的参考信号，车轮速度误差可以定义为ew=vw-vxλd；进一步，一个PI型误差可以表示为为了便于分析，定义vwd为4CN103552685A权利要求书4/4页提出的鲁棒非线性自适应神经网络控制可表示为Tb=Tbn+Tba+Tbr(20)该控制律包括3部分：机体加速度补偿Tba，神经网络前馈补偿Tbf和鲁棒项，其中Tbn和Tba分别表示为考虑输入约束后，设计参数更新律通过定义一个修改后的跟踪误差鲁棒项设计为这里kr＞0是一个正常量，q是一个关于