飞翼无人机自主着舰控制技术的综述

王 鑫，陈 欣，李继广

飞翼无人机自主着舰控制技术的综述

王 鑫，陈 欣，李继广

(南京航空航天大学 自动化学院，江苏 南京211106)

舰载机的着舰过程被认为是舰载机事故率最高的阶段，因此，如何引导与控制舰载机特别是无人机舰载机实现精确着舰，一直是国内外研究人员的研究热点。对无人舰载机所采用的气动布局和研制无人舰载机的迫切性、必要性进行了描述，对国内外飞翼布局无人机的现状进行了研究, 对自主着陆和着舰技术进行了比对分析, 并且指出了自主航母着舰控制技术的特殊性。针对无人舰载机在自主着舰过程中遇到的复杂风扰动、甲板运动和航母条件限制,分析了舰载机着舰过程中的控制与导引技术难点，对自主着舰控制的关键技术和解决方法的发展过程和现状进行了阐述和总结, 并就自主着舰技术的发展进行了展望。

飞翼无人机；自主着舰；甲板运动预测；轨迹生成技术；抗干扰技术

0 引言

美国和欧盟等发达国家一直致力于具备攻击和隐形优势的飞翼式无人机的技术研究，无人机的飞翼布局适合航母上对空间要求小的特点，有效载荷大与滞空时间长，得益于翼身融合飞机布局气动效率，无垂尾阻力小，所以舰载无人机多以此布局。目前，诺斯罗普·格鲁门公司研制的X-47B型无人机战斗机完成了岸基拦阻降落试验、舰上弹射起飞、“触舰复飞”试验以及海上拦阻着舰试验,这标志着美国海军舰载无人攻击机演示验证项目(UCAS-D)计划的成功。X-47B 作为美国海军重点发展的未来航空兵力和“空海一体战”的重要支撑平台， 凭借其超远的航程、强大的自持力和高度的隐身性,将大大推动航母舰载航空兵的历史性变革, 甚至会彻底颠覆未来海空作战模式。

1 飞翼无人机的发展现状

美国的X-45A是由美国国防高级研究计划局及空军联合与波音公司签订的合同, 作为Joint Unmanned Combat Air systems (J-UCAS)项目的一部分， 波音公司的“鬼怪”团队共生产了两架X-45A型无人战斗机，并在2002年5月完成首次飞行。

格鲁门公司的X-47B方案进行海军无人机作战航空系统验证机(UCAS-D)计划的竞争, 海军最终选择了X-47B方案。2011年5月，美国海军N-UCAS项目进入第二阶段，波音公司正是利用“鬼怪鳐”的方案积极参与竞标[1]。

诺斯罗普·格鲁门公司展示自筹资金的X-47A项目，2002年7月进行了首次滑行试验，该项目被合并入国防部的J-UCAS项目计划。2004年8月美国国防技术研究局授权三架无人机战斗机演示和操作评估。2005年6月X-47B项目成立。在2007年8月X-47B从海军无人机作战航空系统验证机(UCAS-D)计划的竞争中胜出。 X-47B共进行了4次试验，其中2次是成功的[2]。

欧洲在无人战斗机的发展上试图跟上美国， 但是由于经济实力的限制，采用多国合作共担风险的合作模式。 神经元无人机战斗机(Neuron UCAV)是法国武器装备总署发起的4.05亿欧元预期2年的研制计划， 由欧洲六国共同组成研发团队。德国一方面以国防开支紧缩为由没有参加Neuron UCAV无人战斗机， 另一方面自己启动研制“梭鱼”无人机， 直接和Neuron UCAV竞争， 并试图把萨博和阿莱尼亚拉入自己的阵营， 萨博通过SHARC和FILUR无人技术验证机掌握了一些关键技术。由于德国不肯出资， 瑞典无力负担下一代战斗机的研制才加入合作， 法国正深陷二战以来最为深重的经济危机， 意大利则几乎被开除发达国家的行列， 因此Neuron UCAV的前景并不乐观， 对达索未来的影响值得关注[3]。

雷神无人战斗机(Taranis UCAV)是2006年9月英国国防部和BAE系统公司签署的1.4亿英镑、为期4年的研制合同。

以英国BAE和法国的达索公司为首研发团队进行合作，对雷神和神经元无人机战斗机的开发进行共享，并已经启动未来作战无人机项目第一阶段的论证验证，预计在2016年结束后进行项目发展决策[4]。

我国在飞翼布局的无人机战斗机的实际工程控制技术研究方面， 由中航工业设计和制造了国内第一架飞翼布局的隐身无人攻击机“利剑”， 已经在2013年11月12日在西南某飞行路基基地完成了首飞，飞行时间20分钟[5]。

2 自主着舰控制技术难点

目前在陆基着陆方面, 无人机的自主着陆方式主要有轮式起降和弹射起飞、伞降回收两种方式。相对轮式起降，弹射起飞、伞降回收对场地没有太高的要求。在轮式着陆方面,以色列的苍鹭无人机采用轮式着陆的方式，相比于无人机在陆基的自主着陆,航母自主着舰有着其自身的特殊之处：

(1)着舰平台不同。航母的甲板与海平面有高度差, 甲板是运动的，并且在舰载机着落接近甲板的时候，气流环境相对比较复杂。

(2)着舰的精度要求比在陆地上高。舰载滑轨迹和陆地着陆都是3.5°，在接近着陆点200～300 m左右的时候，飞机逐渐被拉平，着陆时的下沉率为0。舰载机着陆，下降的过程中始终要保持3.5°，舰载着陆的这个区域四道拦阻索，在着舰区域的四道拦阻索之中，最安全的着舰是第二道拦阻和第三道拦阻索之间的区域，其着舰区域的范围大概是42 m左右，也就是±20 m这个误差，比陆地的着舰±100 m的精度标准要严苛得多。

(3)着舰过程中低速状态下的可操纵性弱；飞机的下滑速度要比在陆地上下滑的速度低50～80 km/h，尽管舰载机的机翼面积比较大、翼载荷比较小、相对安全的迎角和速度范围更宽，但在整个下降过程中，依然处于一种亚安全状态，一旦飞机出现偏差，可供修正的操纵权限非常小。

F/A-18舰载机完整的自主着舰过程为：(1)在接到着舰许可之前，着舰机在距航空母舰27.8 km处按照设定的马歇尔航线飞行等待；(2)接到着舰指示后， 舰载机从进场点开始一边降低飞行高度，一边左盘旋飞行， 在距航母舰尾15 km处时，高度降到 360 m；(3)保持飞行高度到距舰尾9.25 km时，放下尾钩， 并进入着舰航线，飞过航空母舰上空后，左转180°，降低飞行高度速度；(4)在距舰尾5.6 km时进入自动着舰引导系统(ACLS)下滑引导段，如图1所示。如果需要复飞， 着舰机需先上升到360 m高度后，再次进入着舰航线[6]。

图1 自主着舰飞行过程

3 自主着舰控制技术现状

3.1 轨迹生成技术

由于在整个着舰过程中飞机受到复杂气流、甲板运动、起落架和拦阻索的实际条件的限制，需要对进场速度、下沉速度、拦阻速度等各个约束条件和影响情况进行性能分析，找出最佳着舰的轨迹，用于舰载机着舰轨迹的生成。

舰载机进场速度大小直接影响到飞机安全性，航母拦阻索对飞机的速度有限制，需要通过对不同拦阻索的试验，得到载荷与距离的测试数据，用于舰载机动力学建模以及仿真的研究。舰载机的下沉速度是飞行控制目标值、起落架载荷和飞机重量的综合性设计输入，在舰载机下沉速度上，美国根据海军的使用情况，给出了舰载机下沉速度的设计标准和经验计算公式。参考美军标准，沈阳飞行控制研究所研究了舰载机的下沉速度，并且根据美军标公式和国外型号舰载机的着舰速度性能数据进行了数据计算和着舰影响分析[7]。北京航空航天大学通过实际着舰试验得出不同状态下多型舰载机的下沉速度、进场速度等参数的实测数据，并且根据舰载机的进场速度约束分析，提出了参数适配性的概念，分析了舰载着陆的最大迎角、着舰下滑角和拦阻距离三种因素，得到质量与速度的适配性曲线，研究结果表明通过增大预设拦阻力和提高飞机的低速气动特性可有效地增加飞机的最大着舰质量，扩展适配包线的范围，从而提高飞机着舰的安全性，但是下滑角大小的改变对着舰最大质量的影响不大[8]。

在轨迹在线生成方面，按照实现轨迹最优控制的方式，可以分为间接和直接两种方法。在间接法上，非线性模型预测的方法能够解决轨迹高精度跟踪[9]，但是间接法依赖于假设条件，需要对复杂环境、干扰和噪声影响进行假设。直接法的主要思想是通过对控制向量和状态子集进行离散化和参数化处理，从而实现控制问题的简化，主要包括：直接打靶法、直接多重打靶法、动态逆法、配点法、微分包含法和伪普法。直接法虽然只能够生成接近最优控制的轨迹，但是该方法便于工程实现，比如移动目标优化动态轨迹生成和跟踪问题。

3.2 制导与控制技术

飞翼布局的无人机由于无垂尾、展弦比小，具有横侧向静不稳定和纵横向耦合等特点，目前有两种方式来改善系统的稳定性，第一种方法是改变飞机整体气动外形，改变后掠角和展弦比来增稳；第二种方法是增加系统的增稳手段。在飞翼布局横侧向的增稳方面，采用了三种不同的方法：(1)通过开裂式副翼生产不对称阻力提供偏航力矩；(2)通过襟翼的上下差动偏转提供偏航力矩；(3)扰流片偏转产生偏航力矩，最后分别通过风洞实验结果，分析偏转对气动和稳定的影响，并验证了气动布局构型的可行性[10]。

飞翼无人机飞控律的设计上，波音公司的鬼怪团队对X-45飞翼无人机控制系统的具体设计是，内回路采用基于积分的鲁棒伺服LQR线性控制算法，增强系统的抗扰动能力。外回路控制主要基于增益调度的PID控制算法，横侧方向航迹控制器的设计具有抗侧风能力，控制变量是侧向加速度，利用航线侧向距离、航向角偏差和偏航角等变量得到侧向加速度与航点实际加速度对比对无人机操纵面进行控制。纵向方向高度控制器的设计、控制器的结构分为两种，分别对应于飞行阶段的起飞、着陆和空中飞行，在空中航线飞行阶段，选用高度、高度微分和迎角等变量，经过PID计算得到给定俯仰角速率，计算得到对无人机舵面给定值进行控制。在着陆阶段时，选择高度和高度微分作为纵向回路的控制变量，迎角和加速度不再作为控制变量。鬼怪团队对X-36型无尾验证战斗机和本身的系统组成架构以及其飞行试验的情况进行了描述[11]，该型验证机采用飞翼布局、鸭翼方式和先进的矢量推进喷口控制技术增加了飞机的机动性，导致飞机的纵向和横侧向都不稳定。针对X-36型无人机的这种特性，采用动态逆控制的算法，这种算法给出了固定增益调度的模式，改善了非线性度和飞行参数的动态品质。同时为提高系统的安全性，引入了神经网络自适应的控制算法对目标进行修正，主要是对模型的不确定性和舵机不可预测性故障的修正，动态逆的控制方法依赖于气动数据的准确性，控制器的鲁棒性较差[12]。

在复杂环境的干扰方面，自抗扰控制器不依赖于模型的准确度，能更好地实现抗干扰，但是未考虑实际工程上的传感器测量精度以及执行机构等延时影响，控制器鲁棒性有限[13]。在抗风扰动方面，为解决飞翼布局在侧风和有限下沉风干扰时的轨迹和姿态跟踪问题，飞行控制器的设计必须具有较强的鲁棒性。目前有三种着舰方式：(1)侧航法；(2)侧滑法；(3)直接侧力法。在飞翼布局的无人机上，采用直接侧力控制方法[14]，机头鸭翼提供平衡侧滑所需要的侧力，同时利用开裂式副翼产生平衡偏航力矩，能够实现平稳着舰。而对侧航和侧滑两种着陆方式进行了比较，由于飞翼布局无人机上横侧向的不稳定性，当飞机出现侧滑时更容易产生较大的滚转角,

为增加横侧向的阻尼，采用卡尔曼滤波算法对侧滑角进行估计，并将侧滑角作为主控信号，分别采用H∞鲁棒控制器和自适应控制的方法，有效地解决了飞翼布局无人机在大迎角下机动控制问题，为解决复杂环境下飞翼无人机的自主着舰提供了思路[15]。

4 展望

随着具有攻击和隐形优势的需求发展，具有舰载起降功能的飞翼式布局的无人机将成为未来发展的趋势。在飞翼布局无人机攻击机的自主舰载着舰控制关键技术中，在舰载机的测量方面, 采用基于引导雷达、伪距差分定位和红外探测融合的测量方法，将成为舰载机相对位置和姿态测量的重要手段；在制导与控制方面，在着舰低压情况和舰尾复杂气流下，通过发动机动力自动补偿技术，保持能量，平稳着舰；采用基于鲁棒伺服控制的进行型自适应控制算法，能够有效抑制航母舰尾流，实现舰载机着舰过程中空速和下滑轨迹的制导与控制。

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Summary on control technology of automatic carrier landing for flying-wing unmanned aerial vehicle

Wang Xin,Chen Xin,Li Jiguang

(College of Automation Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 211106, China)

Due to the highest accident rate of the carrier landing aircraft during landing phase, the topic how to guide and control the unmanned aircraft carrier aircraft to achieve precision landing has been a hot spot at home and abroad. In this paper, the reason to adopt the aerodynamic layout, the urgency to develop the unmanned carrier-landing aircraft are described and research statuses of flying wing UAV are studied. After comparing and analyzing landing on land and ship, the particularity of the control technology is pointed. Technical difficulties in control and guidance are also discussed during the landing process under the wind turbulences, deck motion and aircraft carrier landing limit conditions. The development process and current situation of the key technologies and solutions for the autonomous landing control are described and summarized. In addition, prospects in future automatic landing on aircraft carrier research are proposed.

flying-wing UAV; carrier landing; deck motion predict; trajectory generation; disturbance rejection

TP273

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.04.003

王鑫，陈欣，李继广.飞翼无人机自主着舰控制技术的综述[J].微型机与应用，2017,36(4)：7-9，13.

2016-09-19)

王鑫(1982-)，通信作者，男，博士研究生，主要研究方向：无人机控制、自适应控制、滑模控制。E-mail:wangxin2001@nuaa.edu.cn。

陈欣(1958-)，男，博士，教授，主要研究方向：飞行控制系统、自适应控制。

李继广(1992-)，男，博士研究生，主要研究方向：飞行控制系统、机动控制。