运载火箭伺服系统控制特性参数化仿真方法

薛 婵,张艳蕊,陈克勤,赵守军,赵迎鑫,张春龙

(1.北京精密机电控制设备研究所, 北京 100076;2.航天伺服驱动与传动技术实验室, 北京 100076;3.北京凯锐远景科技有限公司, 北京 100195)

伺服系统是运载火箭核心关键技术之一,作为飞行控制执行机构,通过摆动发动机实现推力矢量控制[1]。伺服系统接收控制系统指令后,需要快速响应,完成运载火箭的姿态和方向控制,达到火箭稳定飞行的目的,伺服系统控制特性对其至关重要。开展伺服系统控制特性仿真分析,提出针对系统控制特性的优化控制策略,是伺服系统研制过程中不可或缺的一项任务[2],对提高伺服系统工作可靠性,改善动态特性至关重要。

近年来,国内外航空、航天业界对基于参数化的设计思想开展仿真技术的研究高度重视,在研究的同时取得了一些成果和进展[3]。美国Analytical Graphics公司开发的卫星工具包STK作为处理航天任务分析与系统设计的商业软件,在深空探测任务设计与论证及探测方案仿真与验证过程中,引入了可视化参数配置技术,有助于总体设计方案的优化[4-5]。Matthew[6]设计开发了基于战斗机的夜间可视化仿真系统,作为武器研制试验阶段的校验与分析工具。傅涌峰[7]针对飞机起落架缓冲系统,利用 VC++开发了快速设计系统,可以给出总体初步设计参数,辅助设计人员进行更高效更准确地设计工作。Lu等[8]提出了多学科参数化设计方法的概念,提高三轴伺服系统的设计和仿真效率。Wang等[9-10]基于Matlab和VC混合编程技术,搭建了无人艇模型预测航向跟踪控制仿真系统,实现了仿真系统可视化。张海瑞等[11]提出一种基于气动弹道一体参数化模型的外形优化设计方法,可有效提升飞行器气动外形设计精度和水平。

目前伺服系统控制特性仿真存在一些问题。例如,已有算法分布零散,难于分享、继承和扩展,导致重复工作多,效率低;工具、流程和方法不统一,模型的形式难以统一,准确性难以保证;设计导航手段不足,型号研制人员无法专注于设计开发工作本身[12]。参数化技术可以在建模过程中嵌入专业知识,逐渐发展成一种高效的建模方式[13]。对于结构相似而参数不同的模型,用户只需要修改设计表参数自动生成新的模型[14]。基础模型库技术能很好适应多种设计情况,并快速完成重复性的设计工作[15]。

本文开发满足运载火箭伺服系统控制特性参数化仿真通用平台,具有可拓展的规范化模型库,可通过模型创建、参数配置、参数设计与分析、参数影响分析等模块开展参数化仿真分析,通过数据处理模块对仿真数据进行分析和存储。应用导航式设计,自动生成模型,开展系统仿真,可快速实现运载火箭伺服系统的设计优化,提高设计效率和准确性。

运载火箭伺服系统控制原理如图1所示,主要包括电液伺服系统(electro-hydraulic actuators,EH)、机电伺服系统(electro-mechanical actuators,EMA)和电静压伺服系统(electro-hydrostatic actuators,EHA)。

图1 三型伺服系统控制方案原理示意图

电液伺服系统通过伺服控制器实现位置闭环控制和静动态特性补偿,生成伺服阀指令电流,伺服阀分配高压液压流量至作动器两腔,实现摇摆发动机运动[16]。国内外运载火箭通常采用此方案,具有输出功率大、响应速度快、可靠性高等特点,但核心控制元件伺服阀对污染物较为敏感,且工艺复杂,成本较高[17]。

机电伺服系统通过伺服控制驱动器实现位置、速度、电流闭环控制和静动态特性补偿,改变伺服电机的转向和转速,驱动滚珠/柱丝杠输出不同方向和速度的作用力,推动发动机喷管摆动实现姿态控制。该方案完全消除了液压设计和渗漏油隐患,使用维护性好,但丝杠类执行机构冗余设计复杂,且大负载、大功率能力有限,尚无法满足一些高可靠应用需求[18]。

电静压伺服系统控制回路原理与机电伺服系统基本相同,通过控制伺服电机泵转速和转向,改变输出流量大小和方向,实现速度和位置控制[19]。该方案控制回路采用高效的伺服电机控制,取消了易发生污染堵塞故障的伺服阀、大体积液压油箱和外部液压导管,使用维护性显著提高。执行回路采用传统伺服作动器,通过流量综合易于实现冗余设计,可靠性高。通过高紧凑集成化设计和控制策略研究,动态特性可满足我国运载火箭应用需求[20]。

2.1 总体方案

运载火箭伺服系统控制特性仿真效率和准确性,基于伺服系统控制原理和仿真分析流程,利用Matlab/Simulink开发参数化通用仿真平台,基本架构如图2所示。基础模型库支持算法修改和扩展,可满足EH、EHA、EMA 3种伺服系统建模需求,包含控制模型建立、参数配置、参数设计与分析、仿真验证、数据处理等环节,采用导航式设计,通过调用模型库和控制架构可自动生成控制模型,快速开展系统仿真分析和控制参数设计。此外具有多个功能扩展接口,可实现数据管理、报告生成和功能扩展。

图2 通用仿真平台基本架构框图

2.2 基础模型库

伺服系统控制特性参数通用仿真平台基础模型库组成如图3所示,包括三型伺服系统控制特性仿真各环节基础模型,如控制信号、控制算法、伺服阀、液压泵、伺服电机、伺服作动器、负载效应、负载特性等。

图3 模型库组成示意图

模型创建时,先定义一个后缀名为“.slx”的库文件,拖动一个子系统模块,模块名称为首字母大写的英文单词或词组。然后在模块右键点击Look under mask,编辑该模块具体内容,定义模块封装好后与外界进行信号传递的“门”,即输入、输出接口。模块封装好后,在MASK编辑框中添加模块参数,编辑相关模型信息,定义图标,对模块进行初始化。最后通过使用子系统创建模型视觉层级或功能层级。模型的创建和封装如图4所示,MASK编辑对话框如图5所示。模型库实际应用过程中可进行不断扩展完善,满足不同工况、不同产品控制特性仿真需求,同时实现规范化管理。

图4 模型的创建过程框图和封装界面

图5 MASK编辑对话框界面

2.3 模型参数辨识

为提高模型仿真分析结果的准确性,基于试验数据采用全因子寻优方法对系统各模块模型进行参数辨识,为参数化仿真分析提供支撑。以发动机负载特性为例,可以表示为如下形式:

(1)

式中:ωr1、ξr1为发动机等效结构主谐振频率和阻尼比;ωr2、ξr2为发动机等效结构次谐振频率和阻尼比;ωL2、ξL2为分子谐振频率和阻尼比。

发动机负载特性可由伺服系统频率特性测试获得,输入等幅、由低到高频率的正弦指令信号,将测量得到的发动机角位移输出与伺服系统线位移输出进行比较运算,即可获取发动机的谐振特性。

ωr1、ωr2、ωL2为发动机实测负载特性曲线的波峰和波谷频率值,首先以结构阻尼比ξr1、ξr2、ξL23个参数为循环变量,每一个变量值依据发动机实测数据及工程经验给出一定序列值,自动完成循环求解,得出不同参数组合下的频率特性解。然后以实测发动机负载特性数据幅值为优化目标,制定不同频率下的幅值容差,对参数组合进行筛选。最后以发动机3个谐振频率处的最小复合振幅差作为最终判据,获取结构阻尼比最优参数。

ΔAL=a·ΔAr1+b·ΔAr2+c·ΔAL2

(2)

式中:ΔAL为最小复合振幅差;ΔAr1、ΔAr2、ΔAL2分别为ωr1、ωr2、ωL2频率处的振幅差;a、b、c分别为权重因子。

2.4 参数化仿真分析

参数化仿真分析基本流程如图6所示,主要包括模型创建、参数配置、参数设计与分析、参数影响分析等。

图6 参数化仿真分析基本流程框图

模型创建模块首先选择相应的控制结构,仿真平台自动调用模型库生成伺服系统控制特性基础模型。

参数配置模块用于模型各环节的参数化显示,如控制参数、作动器参数、负载特性参数等,并可根据实际产品的设计对各参数进行配置修改,生成伺服系统控制特性的仿真模型,如图7所示,仿真模型创建后可保存相应配置,后续仿真分析时可直接加载,简化操作。

图7 仿真模型的参数界面

参数设计与分析模块用于进行不同控制参数、不同控制信号下的性能仿真分析,控制器参数设置界面可对仿真模型中控制算法相应参数进行修改,包括比例、积分、微分、陷波、前馈等参数,输入信号选择界面可选择位置、暂态、频率等控制信号,更新参数后进行仿真,仿真过程中可选择查看仿真模型各中间变量和最终输出结果,如图8所示。

图8 参数设计与分析界面

参数影响分析模块是在参数设计与分析基础上增加控制参数影响分析,可选择一项控制参数或模型参数设置变化区间和间隔,进行不同控制信号下仿真分析,对比不同参数对伺服系统性能的影响,如图9所示,通过对比不同参数对伺服系统静动态性能影响,可快速得到最优的设计参数。

图9 参数影响分析界面

参数设计与分析、参数影响分析模块均设置有数据处理按钮,可通过数据处理模块对仿真数据进行分析和存储。参数化仿真平台通过Matlab编程语言实现界面、目录树等主体程序编制,并在每一个模块界面建立交互对象,并为每个对象编写相应的功能即可实现参数输入输出、调用函数、显示图形、读写文件等功能。仿真平台主界面按电液伺服系统(EH)、电静压伺服系统(EHA)、机电伺服系统(EMA)3种类型分别配置,每个包含模型创建模块、参数配置模块、参数设计与分析模块和参数影响分析模块,各模块有独立的分析函数,界面和参数设置根据伺服系统类型针对性设计,方便操作和使用。

2.5 数据处理

数据处理模块用于满足伺服系统不同控制信号下输出结果的处理、分析、存储等,可根据仿真模型正弦信号输入输出绘制系统位置回环曲线,分析给出最大摆角、回环宽度、名义位置增益、线性度、位置对称度等。可根据暂态特性输入输出分析给出最大速度。可根据频率特性输入输出绘制系统Bode图,给出不同频率下幅值和相位。此外采用数据管理实现对仿真数据的分析、存储、加载,可对不同工况下仿真结果进行对比分析。频率特性数据处理结果如图10所示。

图10 数据处理界面

3.1 电液伺服系统应用验证

以某型运载火箭电液伺服系统为例,对伺服系统控制特性参数化通用仿真平台进行应用验证,建立伺服系统控制特性仿真模型如图11所示。通过参数辨识获取系统控制模型主要参数如表1所示。

图11 双谐振点负载下电液伺服系统控制特性仿真模型框图

表1 电液伺服系统控制模型的主要参数

通过参数设计与分析模块进行幅值2°、频率0.05 Hz正弦信号仿真分析,结果如图12所示。图12给出该型电液伺服系统在真实负载台工况下的实测数据,系统跟踪误差小于0.1°,仿真与试验误差小于2.5%,一致性好。采用幅值0.2°、频率1～150 rad/s的正弦信号进行频率特性仿真分析,通过数据处理模块绘制Bode图,结果如图13所示。通过与真实负载台工况下的实测数据对比,可以看出低频段一致性较好,高频段受负载模型简化的影响略有差异,可满足实际使用需求。

参数化影响分析验证对电液伺服系统比例增益参数在0.8～1.2范围,间隔0.1进行频率特性仿真分析,结果对比如图14所示,可分析不同比例增益参数对伺服系统幅值和相位的影响,提高伺服系统控制特性参数优化效率。

图12 电液伺服系统位置特性曲线

图13 电液伺服系统频率特性曲线界面

图14 电液伺服系统控制参数影响分析结果界面

3.2 电静压伺服系统应用验证

以电静压伺服系统为例,对伺服系统控制特性参数化通用仿真平台进行应用验证,建立伺服系统控制特性仿真模型如图15所示。通过参数辨识获取系统控制模型主要参数如表2所示。

图15 双谐振点负载下电静压伺服系统控制特性仿真模型框图

表2 电静压伺服系统控制模型的主要参数

通过参数设计与分析模块进行幅值2°、频率0.05 Hz正弦信号仿真分析,结果如图16所示。图16给出该型电静压伺服系统在真实负载台工况下的实测数据,系统跟踪误差小于0.1°,仿真与试验误差小于2.3%,一致性好。采用幅值0.2°、频率1～150 rad/s的正弦信号进行频率特性仿真分析,通过数据处理模块绘制Bode图,结果如图17所示。通过与真实负载台工况下的实测数据对比,可以看出低频段一致性较好,高频段受负载模型简化的影响略有差异,可满足实际使用需求。

图16 电静压伺服系统位置特性曲线

图17 电静压伺服系统频率特性曲线界面

参数化影响分析验证电静压伺服系统电机等效阻尼比参数在0.5～0.9范围,间隔0.1进行频率特性仿真分析,结果对比如图18所示,可分析不同电机等效阻尼比参数对电静压伺服系统幅值和相位的影响,提高电静压伺服系统控制特性参数优化效率。

3.3 机电伺服系统应用验证

以某型机电伺服系统为例,对伺服系统控制特性参数化通用仿真平台进行应用验证,建立伺服系统控制特性仿真模型如图19所示。通过参数辨识获取系统控制模型主要参数如表3所示。

图18 电静压伺服系统控制参数影响分析界面

图19 双谐振点负载下机电伺服系统控制特性仿真模型框图

表3 机电伺服系统控制模型的主要参数

续表(表3)

通过参数设计与分析模块进行幅值2°、频率0.05 Hz正弦信号仿真分析,结果如图20所示。图20给出该型机电伺服系统在真实负载台工况下的实测数据,系统跟踪误差小于0.1°,仿真与试验误差小于2.4%,一致性好。采用幅值0.2°、频率1～140 rad/s的正弦信号进行频率特性仿真分析,通过数据处理模块绘制Bode图,结果如图21所示。通过与真实负载台工况下的实测数据对比,可以看出低频段一致性较好,高频段受负载模型简化的影响略有差异,可满足实际使用需求。

图20 机电伺服系统位置特性曲线

图21 机电伺服系统频率特性曲线界面

参数化影响分析验证对机电伺服系统陷波第一零点阻尼比参数在0.26～0.30范围,间隔0.01进行频率特性仿真分析,结果对比如图22所示,可分析不同比例增益参数对伺服系统幅值和相位的影响,提高伺服系统控制特性参数优化效率。

图22 机电伺服系统控制参数影响分析结果界面

1) 针对运载火箭伺服系统控制特性仿真需求,应用Matlab编程和界面设计技术,开发了伺服系统控制特性参数化仿真平台,包括可拓展的规范化基础模型库,将伺服系统控制回路各组成部分进行模块化封装,通过模型创建和参数配置模块可自动快速生成伺服系统控制特性仿真模型,利用参数设计与分析、参数影响分析进行仿真分析和验证,采用数据处理模块对仿真模型和结果进行处理、分析和存储。

2) 通用仿真平台采用导航式设计,可快速实现伺服系统控制特性正向设计和仿真分析,经应用验证仿真分析结果与试验一致性好,解决了伺服系统控制特性仿真模型、方法不统一和难以继承的问题,显著提高仿真分析效率和准确性,可推广应用。

3) 后续基础模型库、控制结构等可不断拓展完善,也可与机械、电气、热学、力学等学科开展基于模型的系统工程正向设计研究,提升产品快速研制能力。

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