基于ESO的运载火箭姿控喷管故障辨识设计及实现

潘 豪，王光辉，邵梦晗，胡煜荣，罗宛臻

（北京航天自动控制研究所，北京，100854）

0 引 言

运载火箭发射技术难度大，系统复杂，是一项高风险的系统工程。随着中国不断深入开展月球探测、火星探测等重大航天工程，对运载火箭的稳定性、可靠性以及自主运行能力的要求都明显提升。在火箭各大分系统中，运载火箭动力分系统故障导致任务失败的案例最常发生[1]。

姿控喷管作为动力系统的一种，主要用于实现运载火箭在停泊轨道滑行时的姿态控制、主发动机工作段的推进剂沉底管理等过程中[2]，其故障模式种类繁多，一旦出现故障，就会导致火箭的控制能力受损。历史上曾经出现因人为因素，导致姿控喷管出现极性故障，致使任务失败的案例。这就要求控制系统具备自适应能力与自主性，在故障情况下通过算法设计更改控制策略，实现故障后的控制重构，最大限度地挽救发射任务。

基于喷管控制的绕心运动，其姿控系统由导航装置、计算装置、执行装置以及信息传递装置组成。当计算软件、线路连接、姿控喷管[3]或其它系统出现故障（如结构安装、泄露等）时，均会引起姿控系统工作异常，若能够及时进行控制效果辨识，对非致命性故障进行快速控制重构，则仍可保证姿控系统正常工作。大多数计算软件错误、线路连接错误均可通过地面测试发现，但喷管故障不容易通过测试发现。

为充分吸取历史发射失败的教训，发挥控制系统作用，解决姿控发动机（喷管）等姿控系统故障导致的飞行失利问题，本文研究设计了基于喷管故障的运载火箭姿态控制故障辨识方法，根据扩张状态观测器（extended state observer，ESO）实时辨识的控制效果进行姿控喷管故障识别和极性纠正，进一步提升运载火箭自主适应能力和智能化水平。

1 姿控喷管配置与火箭动力学模型

1.1 姿控喷管配置

本文研究对象为带推进剂晃动的轴对称运载火箭，其典型姿控喷管配置如图1所示，共用8台姿控喷管进行绕心运动控制。定义消除箭体正姿态偏差的喷管为正向喷管，反之为负向喷管，即1φ、ψ2、γ2、4γ为正喷管，ψ1、φ2、γ1、γ3为负喷管。典型姿控喷管控制配置如表1所示。

图1 典型姿控喷管布局示意Fig.1 Layout of Typical Attitude Control Nozzle

姿控喷管特性用一阶环节与延时环节模拟[1]，用式（1）表示，其中延时环节的延时时间和一阶环节的时间常数满足热启动加速性和热关闭减速性的要求。

文中的姿控喷管为具有继电特性的非线性规律[3]，即当输入超过一定门限时喷管开启，小于一定门限时喷管关闭，开启和关闭过程服从式（1）中的延时特性和动态特性。姿控喷管的非线性规律如图2所示。

图2 姿控喷管非线性规律示意Fig.2 Nonlinear Law of Attitude Control

1.2 运载火箭动力学模型

以常规轴对称运载火箭为研究对象，运载火箭仅采用姿控喷管进行绕心运动控制，考虑在大气层外飞行，忽略大气影响。采用箭体坐标系描述力矩平衡方程，运载火箭的动力学方程如下[4]。其中式（3）为推进剂晃动方程，对绕心运动方程的作用是产生晃动干扰力矩，即式（2）中偏航和俯仰通道动力学方程中的

式中Mcγ，Mcψ，Mcφ为3个通道的控制力矩；为干扰力矩；为箭体三轴转动惯量；为箭体三轴角速度。

2 自抗扰估计原理

自抗扰控制是在借鉴PID思想的基础上发展起来的一种新型控制方法，采用了“基于误差消除误差”的控制策略[5]。自抗扰的思想是主动从被控对象的输入输出信号中把扰动的信息观测出来，以观测的扰动信息为依据，在扰动影响系统时设计一定的控制形式把扰动的影响消除掉[6]。未知扰动的实时跟踪估计及补偿是自抗扰控制最重要的优点，它根据对象的输入输出信息建立ESO，估计作用于对象的扰动的实时作用量，从而为解决大范围不确定性提供了途径[7]。

常规自抗扰控制器结构如图3所示。

图3 自抗扰控制器结构框图Fig.3 Structure Block Diagram of Active Disturbance Rejection Controller

根据图3可知，控制器设计分为如下几个步骤：

a）安排过渡过程，并提取微分信号；

b）设计ESO，估计状态及总干扰；

c）设计控制器，补偿总干扰并设计误差反馈控制律。

根据被控对象特点，以扩张状态观测器为主要手段，进行喷管自适应故障辨识与重构设计，利用ESO估计箭体所受的总扰动力矩，即火箭角加速度的估计值，作为故障识别和极性纠正的依据。

3 喷管自适应故障辨识与极性纠正设计

3.1 故障辨识和极性纠正策略

为了观测器设计的便利，首先对运动模型式（4）进行形式上的变换。姿态控制的对象为箭体系姿态和箭体角速度，式（4）易变换为式（5）形式：

式中

ω×为ω的斜对称矩阵。

进一步可令X1=ω，则式（5）可改写为式（6）：

根据模型式（6）设计观测器形式为

式中Z1为角速度估计值；E1为估计误差，E1=Z1-X1；β1，β2均为扩张状态观测器反馈增益；Z2为角加速度估计值，也即此时箭体所受的“总和干扰”（包括所受的控制力矩和干扰力矩）。

设f为根据各通道姿控喷管控制能力预设的三通道极性故障判别阈值，令下面以滚动通道为例说明喷管故障判别和极性纠正策略。

当发送至姿控喷管的指令为正开状态时，即γ2、γ4#喷管开启，产生负向的控制力矩，应消除正向偏差。若有则可初步判别滚动喷管极性故障，需要进一步验证，即对γ2、γ4#喷管发送强制关闭指令，同时开启γ1、γ3#喷管，若有成立，则说明极性更改正确，之后需要喷管正开的时候发送指令至γ1、γ3#喷管。

当发送至姿控喷管的指令为处于负开状态时，即需要γ1、γ3#喷管开启，产生正向的控制力矩，应消除负向偏差。若有则可初步判别滚动喷管极性故障，需要进一步验证，即对γ1、γ3#喷管发送强制关闭指令，同时开启γ2、γ4#喷管，若有成立，则说明极性更改正确，之后需要喷管负开的时候发送指令至γ2、γ4#喷管。

俯仰、偏航通道具有相同的判别和纠正策略。

本文所提出的故障辨识和极性纠正策略简单易于工程实现。故障辨识的核心采用扩张状态观测器进行角加速度信息的估计，根据飞行状态信息估计总干扰力矩，也即角加速度信息，并将实际的控制效果和理论情况进行对比，从而进行故障情况判别；极性纠正策略的核心是基于控制效果的极性纠正，若故障辨识结果为极性错误，则进行极性对调，并对对调后的控制效果重复辨识，在符合预期的情况下完成极性纠正。

3.2 仿真验证

为验证本论文提出的喷管自适应故障辨识与极性纠正策略的有效性，以1.2节所述运载火箭为研究对象编写仿真程序，以1.1节姿控喷管配置中的滚动通道为例设计了多次极性故障的场景进行数学仿真，仿真结果如下。

仿真设置滚动喷管极性多次极性故障的情景，故障注入时间分别为5 s、150 s、300 s，三通道角偏差、自抗扰辨识结果、极性故障标志字如图4～ 6所示。

图4 多次极性反号故障下滚动通道角偏差Fig.4 Rolling Channel Angle Deviation under Multiple Polarity Faults

图5 箭体滚动通道角加速度理论值和估计值对比Fig.5 Comparison of Theoretical and Estimated Rolling Angular Velocity

图6 滚动通道极性故障累计次数Fig.6 Cumulative Number of Polarity Faults of Rolling Channel

由仿真曲线可知，当出现极性故障时，滚动姿态角偏差迅速增大，进入了故障判别分支，在很短的时间内辨识出了极性故障情况，在极性纠正策略下迅速进行了极性对调，角偏差迅速得到收敛，系统重新归于稳定。在判别过程中实时计算的角加速度估计值（即“总干扰”）与理论值对比情况见图5，可知扩张状态观测器所给出的估计值能够较为准确地反映出箭体角加速度情况，为故障辨识提供了可靠的依据。图6为仿真试验给出的极性故障累计次数，和本次仿真用例注入的故障时间和次数一致，说明极性故障辨识准确有效。

4 结论

本文针对传统基于喷管的控制方法应对飞行故障时姿态控制适应能力不足的问题，采用基于扩张状态观测器的自适应方法进行在线辨识，并基于辨识结果进行极性纠正策略设计。

仿真结果表明，设计的扩张状态观测器能够较为准确地辨识出箭体所受的“总干扰力矩”（角加速度信息），结合动力学规律，能够实现基于控制效果的喷管极性故障判别，并通过调换控制指令的策略完成故障喷管的极性纠正。多次极性故障的典型算例仿真结果证实了辨识方法和极性纠正策略的有效性。该方法简单可靠、原理清晰、可移植性强，能够有效提升控制系统的适应性和可靠性。