基于模型预测控制的飞行控制系统设计与SCADE仿真验证

发布时间：2020-06-15 08:55

【摘要】：随着航空工业的发展,飞行控制系统的设计要求越来越高。传统基于PID的飞行控制系统结构复杂,参数众多,设计和调参的工作量很大,传统PID控制器的弊端越来越明显。模型预测控制算法,具有多输入多输出的特性,能够很好地处理约束条件,具有较好的控制性能。传统软件开发方法效率低、周期长、错误率高、修改困难,已经不能满足现代复杂的飞行控制软件开发。高安全性应用开发环境SCADE使用基于模型的“Y”型软件开发流程,无需人工手动编码,能够提高效率,节省时间和成本。本文的重点即是基于模型预测控制设计飞行控制系统,并在SCADE环境中建立模型,进行仿真验证。本文的工作包括:基于波音747-400建立了飞机运动模型,进行配平并在平衡点处进行小扰动线性化;分别基于PID和MPC设计了纵向自动飞行控制器,基于PID的控制器包括:俯仰姿态的稳定与控制、高度保持与控制和自动油门;详细对比分析了MPC的两种控制策略,并在MATLAB/Simulink中搭建模型;设计了两个飞行任务场景,使用三个算法进行了6组仿真实验,从三个不同的角度对比分析仿真结果;在SCADE环境中搭建飞机模型和控制器模型,并进行了安全性测试和代码集成;在SCADE Display中搭建了飞机主飞行显示器,并进行联合仿真,验证方案的可行性。研究结果表明:基于MPC的自动飞行控制器能够很好的处理状态量约束,抗干扰性更强,控制性能优于PID;本文在SCADE环境中搭建的飞行控制器功能达到预期,证明本文所采用算法和实现方案是可行的。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：V249.1
【图文】：

结构图,模型预测控制,结构图

由此可见，飞机自动飞行控制系统能够保证飞行器的稳定性和操任务的能力与飞行品质、增强飞机飞行的安全和减轻驾驶员负担系统是研究设计大型客机必须考虑的重要方面。模型预测控制的特点模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是在工业实践过一种有效的控制方法[3]，能够很好地解决非线性、时变、有时延控制问题[13]。计算机技术的飞速发展也为新算法的产生提供了有测控制成为一类新型计算机优化控制算法。其控制过程可以有如下一采样时刻，通过测量得到状态量的值，然后在线求解开环优化控制序列，通过滚动优化，将求得的控制量作用于系统。在下一上述过程[14]。模型预测控制算法包含三个基本原理：基于模型的和滚动优化。模型预测控制的结构图如图 1-1 所示。参考轨迹滚动优化飞机spyry+u

开发流程

图 1-2 使用 SCADE 的“Y”型开发流程Fig.1-2 “Y” software development method using SCADE发流程如图 1-3 所示，它可以分为上下两部分：上半部分是做的工作，主要是以模型为核心的图形化设计过程；下成和单元测试，通过 SCADE 提供的高安全性代码生成，模型设计阶段是整个软件开发过程中的主要阶段，系型的正确性，即使有部分错误，图形化的模型修改也很航空软件有以下特点：模型的图形化建模和仿真，简单易学，一目了然，即使，其也可以很快上手，即使后期出现错误，修改起来也技术可以提高开发者对整个系统的观察深度和控制复设计基于严格的数学理论，在软件开发的早期就彻底消文档和设计文档都是由模型自动生成的，并且可以根据

【参考文献】