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《固体运载器姿态控制系统自适应滤波器设计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、国防科技大学学报第32卷第5期JOURNALOFNATIONALUNIVERSITYOFDEFENSETECHNOLOGYVol.32No.52010文章编号:1001-2486(2010)05-0044-05X固体运载器姿态控制系统自适应滤波器设计刘昆,孙平(国防科技大学航天与材料工程学院,湖南长沙410073)摘要:采用大长细比、轻结构质量设计方案的固体运载器结构刚度较小,姿态控制系统设计需要考虑弹性振动的影响。设计了自适应滤波器实现对箭体弹性振动信号的抑制:将滤波器参数自适应问题转化为系统参数辨识问题,通过Steiglitz-McBride参数辨识方法求解,该方法具有计算复杂性低、收敛迅
2、速等特点,适用于箭上计算机实时计算。通过闭环仿真表明,在箭体弹性频率发生变化的条件下,具有自适应滤波器的控制系统能够跟踪这种变化,有效抑制振动信号对控制器的影响,保持运载器姿态运动稳定。关键词:固体运载器;姿态控制;弹性;自适应陷波器中图分类号:TJ765文献标识码:AAnAdaptiveNotchFilterforSolidLauncherAttitudeControlSystemLIUKun,SUNPing(CollegeofAerospaceandMaterialEngineering,NationalUniv.ofDefenseTechnology,Changsha410073,Chi
3、na)Abstract:Anadaptivenotchfilterdesignthatconsidersthebody-bendingvibrationassociatedwiththeattitudecontrolofasolidlauncherisdiscussed.Theproblemofobtaininganotchfilterfromagivensignalwasfirstformulatedastheconventionalproblemofsystemidentification.Thentheproposedadaptivenotchfilterwasdevelopedviat
4、healgorithmofSteiglitz-McBride.Thenewadaptivenotchfilterexhibitsfastconvergencespeedandanexcellentcapabilitytofrequencytrackinginsignals.Applyingthisadaptivenotchfiltertothelauncherresultsinstableresponsecharacteristicsoftheattitudecontrolsystem,whichisunstablewithoutadaptation.Keywords:solidlaunche
5、r;attitudecontrol;flexible;adaptivenotchfilter目前,以美国为代表的许多国家纷纷大力发展应急空间技术,对低成本小型固体运载器提出了更多[1]的需求。为提高运载能力,小型固体运载器箭体长细比较传统大型火箭有所增加,加之采用复合材料发动机技术,使得箭体结构刚度降低,固有振动频率较低,箭体低阶弹性振动模态容易受到外界干扰的[2]激励,产生较大的振动,对刚性箭体姿态运动的稳定性带来不利影响。陷波滤波器可以对弹性模态进行有效的幅值稳定,同时对低频刚体的幅相裕度影响较小,是消除弹性振动对刚体姿态稳定控制系统影响的有效手段之一。但设计滤波器必须准确知道弹性模态频率
6、,这在实际中是比较困难的,因为运载器飞行过程中弹性模态频率是时变的,和地面试验所得数据也存在差异。因此,使用陷波滤波器对弹性振动进行幅值稳定的关键就是对弹性模态频率进行在线参数估计。在线参数估计问题属于随机信号处理的范畴,通常采用卡尔曼滤波方法或自适应滤波方法。卡尔曼滤波只有在对信号和噪声的统计特性已知的情况下,才能获得最优滤波。但在实际应用中,常常无法得到这些统计特性,或者统计特性是随时间变化的。因此,自适应滤波更适用于运载器弹性模态频率在线估计问题。自适应陷波器(AdaptiveNotchFilter,ANF)可以通过有限冲击响应模型或无限冲击响应模型实现。实际应用中,由于后者需要处理的参
7、数更少,大多数自适应陷波器是通过无限冲击响应模型实现。文献[3]针对KSR-II运载器姿态控制系统中的一阶弹性模态动态辨识问题设计了基于Gauss-Newton算法的自适应陷波器,但忽略了二阶以上弹性模态;文献[4]设计了级联的ANF对运载器多阶弹性模态进行估计,取得了较好效果,但仅适用于模态频率缓变的情况。此外,在通信、声学和地震检测等领域,自回归模型(AR)法、滑动平均模型(MA)法和自回归滑
