高超声速飞行器制导与控制性能评估方法

马卫华

北京航天自动控制研究所，北京100854

在新型高超声速飞行器研制中，对制导与控制方案做出迅速、合理的评价是一项重要工作［1］。影响高超声速飞行器制导与控制系统性能的因素种类繁多，为了对实际制导与控制性能有较全面的认识，使其满足工程研制需要，需对其做出评估与鉴定。

通过制导与控制系统性能评估，一方面可以评估各种制导与姿态控制方法的优劣，通过定量测试找出多种制导控制方案的优缺点并分析其原因，从而改进和提高;更重要的是在对高超声速飞行器实际性能认识较少的情况下，通过综合评估来确定最适合该类飞行器及飞行任务的制导与控制方案，或通过对多种方案进行科学整合得到满足任务需求的优化方案。

国外在第二代可重复使用运载器(RLV)、成员探测飞行器(CEV)等研制过程中广泛采用评估手段来考核其制导性能［2］。在定性评估的基础上采用定量评估方法，从需求定位、飞行任务、蒙特卡洛试验、评估指标体系、计分方法等方面考虑，最终以计分或图示的形式给出性能测评结果［3－4］。通过对多种制导方法性能的评估，对最终方案的确定及制导性能的改进提供了重要依据。

本文基于高超声速飞行器的特点，首先对其制导与控制性能进行定性评估，在此基础上建立了制导与姿态控制性能评估指标体系，基于层次分析思想进行指标权重的分配，提出了一套适用于高超声速飞行器的制导与控制性能评估方法，并给出了制导与姿态控制性能评估验证系统的框架，为后续高超声速飞行器制导与控制性能评估提供了重要参考依据。

1 制导与控制系统性能定性分析

制导控制性能评估首先是建立在对评测制导与姿态控制系统深入理解的基础上，评估工作是定性分析和定量评分2种评估方式的有机结合。定性分析是定量评估工作的基础，从总体上把握制导与控制方案的基本情况，相关定性评估结论可用于指导定量评估工作。定量计算反映制导与姿态控制各项性能的指标，找出被测制导与姿态控制方案在各个方面存在的问题与优势。通过定性与定量的评估工作，整合各个方案的优点得到适合飞行器研制任务需求的制导与控制方案。

1.1 测试任务设计

飞行器任务设计是制导控制性能评估工作的重要一步，在进行任务设计之前，首先应对该型飞行器进行任务需求分析，进而明确对制导与姿态控制系统设计的需求以及需解决的关键技术问题，评估工作只有以科学合理的飞行任务作为评估测试条件，才能真正得到满足任务需求的确定方案。例如，对于可重复使用运载器，其高可靠性/安全性和运行成本是其考虑的2个主要需求，因此在性能评估测试时，根据任务需求，可设计正常飞行任务、异常飞行任务如火箭发动机故障、推力散布、姿控能力下降、建模误差等情况［5］。

综上分析，在设计飞行任务之前要明确该飞行器对制导与控制的任务需求以及为了满足这个需求需要具有的关键技术。只有这2个问题真正明确了，评估中的飞行任务设计才会有针对性，才能体现出性能评估在此类飞行器研制中的真正价值。

1.2 制导与控制关键性能及需考虑的因素

制导与姿态控制关键性能是评估指标体系制定的依据。制导与控制系统的设计应该是对这些性能进行优化折中，轨迹质量是制导控制性能的外在表现，制导控制关键性能指标除再入轨迹相关的性能外，还包括像模型自适应能力、系统裕度等方面的内在性能，制导与控制关键性能有到达指定目标点的精确度、满足约束情况、对干扰、不确定性的裕度和敏感性、任务适应性、匹配导航系统能力、制导与姿控系统匹配性、算法复杂性等。

评估制导与姿态控制性能，就需要找出影响其性能的重要因素，并将这些影响因素进行系统建模，在进行评估时将这些因素科学地加入到评测仿真中［6］。影响制导控制性能的因素主要有飞行器气动模型、环境模型、导航设备输出的速度/位置信息、飞行器质量特性、控制能力等［7］。

2 评价指标体系的构建

无论任何评估方法，最终都是通过对性能指标进行评价来实现［8］。指标体系一般覆盖系统性能评估需重点关注的多个方面，对控制系统而言包括精确性、鲁棒性、动态品质等，以逐级分解的形式构成了指标体系的树状结构，并可通过设置权重系数的方式来体现不同指标的重要程度。对于底层指标，可直接由仿真结果进行评价;对于非底层指标，则由其下级指标进行加权综合评价。图1给出了指标体系分解示意图。

图1 指标体系分解示意图

2.1 制导性能评估指标体系

制导性能的评估是一个典型的多目标决策问题，其根本是对制导系统的性能进行客观评价。制导性能可分为静态性能和动态性能2个方面。

(1)静态性能

静态性能主要体现对飞行器总体技术指标的满足情况，具体体现在物理约束、特定战技指标的满足程度。其中:物理约束主要包括驻点热流、动压及过载等过程约束;战技指标:如纵程、横向机动能力、终端高度、终端速度、终端弹道倾角、终端弹道偏角等。

(2)动态性能

制导的任务是将滑翔飞行器准确地从再入点导引到指定的目标状态，为减小姿态控制系统负担，制导系统生成的制导指令必须易于实现，这类要求称为动态性能。动态性能包括制导方法的可实现性、适应性。可实现性主要是衡量制导方法的计算量是否满足弹载计算机的计算要求。适应性主要是反映制导方法对一些参数偏差扰动等的鲁棒性，如级间分离参数波动、关机点参数波动，初始条件偏差等。图2给出了高超声速飞行器制导性能评价指标体系。

图2 制导性能评价指标体系

从图2可以看出，制导性能评价指标体系分为过程约束指标、控制约束指标、终端约束、工程可实现性、方法适应性等顶层指标，各顶层指标又可细分为若干底层性能指标，而底层性能指标为性能评价的直观表现形式。

2.2 姿态控制性能评估指标体系

对于姿态控制而言，其性能指标一般从动态品质、参数摄动适应性、外界干扰适应性和工程实现性4个方面来考虑，而每一方面又涉及到若干具体指标。

动态品质指标:考察姿态控制系统跟踪或保持给定姿态指令的品质，除各通道控制系统的精确性、快速性和平稳性指标外，还需考查姿控系统对于通道间耦合效应的动态和稳态抑制能力。

参数摄动适应性和外界干扰适应性分别考察姿态控制系统对于飞行器自身参数摄动、外部干扰因素的适应能力，并进行量化评估。

工程实现性验证所研究的理论和方法是否适用于工程实际，重点关注控制律的计算耗时。

图3给出了姿控评价指标体系，可以看出，对于任意底层指标而言，又有具体的考核方式，如准确性主要通过非零初值下回零的稳态值来考核，而滚动到侧滑动态交联的抑制能力主要通过倾侧角阶跃指令下侧滑角瞬态最大增量来考核。

3 性能评估方法及实现

对系统进行性能评价是一个多目标决策的过程，常用专家评分法、分层分析(AHP)法、模糊综合法等进行评价，这些方法采用定性与定量相结合的方式，其评价结果具有一定的权威性。在性能评估的初期阶段，可采取专家查看仿真结果的评估手段，该评估手段虽然非常有效，但需占用大量时间来评估各类不同算法的仿真结果，且评估结论带有一定主观性。为了使评估结果更加高效、客观，可将整个算法评估过程自动化并量化每一个评估指标，最终完成评估任务。

3.1 评估模型的建立

首先应根据系统性能指标体系，建立相应的综合评判模型。

基于层次分析法的思想，对影响系统性能的各考核指标按层次进行描述，以两级性能指标为例，建立性能评价的二级评价因素集

图3 姿态控制性能评价指标体系

其中:ni为Si中评价指标的个数。

对于任意Si中元素的计算采用计分原则，通过预先设定一定的比较逻辑关系将实际指标值与总体考核值进行比较，得到实际情况下各因素对应的分值Vini用以表示每项指标的满足程度。对应底层指标的评语集可表示为:

3.2 性能评估指标的加权预处理

确定S和Si中每个因素在综合评估过程中的重要程度，设S中每个因素相对S的权重集为:

对应Si中每个因素组成的权重集:

权重选择直接反映各项指标对上一级指标的影响程度，指标权重的设计往往依靠专家的经验进行主观评定，从而不可避免地产生了主观性和不确定性，很难对系统性能进行全面、合理的综合评价［9］。可行的思路是基于层次分析法、专家调查法等相结合进行指标权重的计算，可有效防止单一主观赋权方法所得权重重要程度排序与实际情况不符的缺点，使得到的指标权重更加可信［10］。

3.3 性能的综合评价

基于所建立的综合评判模型和权重矩阵，可以得到对应不同级别评价指标的评价结果。对于任意Ui各因素的评价结果:

对应U的各因素的评价结果为:

最终得到的评价结果以分值的形式来描述，使评价结果更为客观，符合人们的认知过程，且实际操作过程易于实现。

4 制导与控制性能评估

4.1 制导与控制定量评估方法

基于高超声速飞行器对制导控制任务需求的分析，从评估的角度将其分为若干个任务状态。对于可重复使用运载器来说，可分为正常飞行任务和可靠性/安全测试任务。正常飞行任务可分为亚轨道标称任务和在轨返回任务;可靠性/安全测试任务又可分为火箭发动机故障飞行任务、发动机推力散布飞行任务、姿态控制性能下降飞行任务、气动建模误差飞行任务等。而对应每一种任务又可根据不同的测试条件分为若干子任务。在各个子任务测试过程中，需考虑气动偏差、大气密度偏差、风干扰、质量特性、导航误差、推进剂晃动等各种随机扰动与不确定性的影响，通过蒙特卡洛仿真来确定每项性能指标的满足情况。对于蒙特卡洛散布测试，每一项指标的得分都应是该次测试的平均值。

制导与控制性能评估计分采用由下到上的顺序，具体步骤可分为4步:

1)计算飞行任务所对应的每一个性能指标得分。在根据每一类指标的具体计算方法得到指标性能后，该指标性能的计分方式如图4所示，当单项指标对应在 A点横坐标左边时，该项指标得分为100。当单项指标在B点横坐标右边时，该项指标得分为0。对于处于A，B两点之间的单项指标值，通过A，B两点确定的线性函数完成评分。需要指出的是，对于每一个指标，图中A，B两点坐标的确定需要综合考虑飞行器自身能力、交接班需求等。

图4 单项指标性能计分方式

2)计算每一个子飞行任务所对应的得分。计分方式采用各个单项指标得分的加权和。

其中，w指标1，w指标2，…，w指标n分别为指标S指标i对应的权重系数。

3)计算每一类飞行任务所对应的得分。以规定蒙特卡洛散布下试验飞行任务为例，有如下计分公式:

其中，w子任务1，w子任务2，…，w子任务n分别为子任务S子任务i对应的权重系数。

4)将各类任务相加得到制导与控制性能总分:

其中，w类任务1，w类任务2，…，w类任务n分别为类任务S类任务i对应的权重系数。

前面论述的制导与姿态控制评价指标体系是通用的，但针对飞行器不同的飞行段或所要完成的任务，各性能指标的选取及所占有的比重不同。因此需以飞行任务需求为出发点，从制导与控制性能指标体系中选择合适的指标组成每一飞行任务对应的任务指标体系，并相应的进行权重分配。例如对于高超声速飞行器的中制导段，该段既要满足该段飞行的过程约束条件，又要为下一段提供良好的初始条件，即对终端条件提出一定的要求，同时对初始偏差具有一定的鲁棒性。因此，性能指标的确定需综合考虑多种因素的影响。

4.2 性能评估总体框架

高超声速飞行器不同于以往飞行器，对其制导与姿态控制方案直接进行评估是非常困难的，需要从理论与仿真两方面对方法本身进行深入的分析。性能综合评估主要包括2个部分:一是需考虑其自身特点选取合理的评价指标，建立一个完整的评价体系;二是评估方法与算法。为实现高超声速飞行器制导与控制性能评估验证，构建仿真验证系统体系结构，需搭建高保真度的高超声速飞行器制导控制性能评估验证平台，图5给出了高超声速飞行器制导控制性能评估平台的总体框架。

该平台涵盖弹道设计、制导与控制策略验证、三/六自由度仿真验证、模拟打靶、测试算例自动生成等功能，通过自动进行单偏差或蒙特卡洛仿真，能够自动进行试验数据的存储、统计和分析。通过对实时仿真结果进行在线判读，进行异常提示、处理，集成仿真验证评价标准，完成多个制导姿控方案的验证、比较及优化。该平台可以为各种制导与姿态控制理论及方法的有效性和可行性提供验证，为高超声速飞行器制导姿控方案设计提供重要的依据。

5 结束语

在探讨高超声速飞行器制导与姿控可能的性能指标与约束要求的基础上，建立了较为完整的制导与姿控性能评价指标体系。基于层次分析的思想，提出了一套简单可行的高超声速飞行器制导与控制性能评估方法，构建了性能评估平台总体框架，为后续高超声速飞行器制导与控制方法的评估提供了重要的方法与工具。通过对高超声速飞行器制导与姿控方法进行性能评估，可以为高超声速飞行器工程设计提供指导性建议和决策依据，从而能够确保所采用的制导与姿态控制方案及所采用的设计方法能够充分发挥高超声速飞行器的性能。

图5 制导控制性能评估平台总体框架

［1］ John M.Hanson.Advanced Guidance and Control Project for Reusable Launch Vehicles［R］.AIAA Guidance，Navigation and Control Conference and Exhibit，Denver，CO.14-17 August 2000.

［2］ John M.Hanson，Robert E.Jones.Advanced Guidance and Control Methods for Reusable Launch Vehicles: Test Results［R］.AIAA Guidance，Navigation，and Control Conference and Exhibit，Monterey，California，5-8 August 2002.

［3］ John M.Hanson，Robert E.Jones.Test Results for Entry Guidance Methods for Space Vehicles［J］.Journal of Guidance Control and Dynamics，2004，27(6):960-966.

［4］ Jeremy R.Rea，Zachary R.Putnam.A Comparison of Two Orion Skip Entry Guidance Algorithms［R］.AIAA-2007-6424，2007.

［5］ A.Saraf，J.A.Leavitt，D.T.Chen，and K.D.Mease.Design and Evaluation of an Acceleration Guidance Algorithm for Entry［J］.Journal of Spacecraft and Rockets，2004，41(6):986-996.

［6］ Gregg H.Barton.New Methodologies for Assessing the Robustness of the X-34 Autolanding Trajectories［R］.The 24th Annual AAS Guidance and Control Conference，Beckenridge，CO，Jan 31-Feb 4，2001:30-41.

［7］ Jon C.Harpold，Donald E.Gavert.Space Shuttle Entry Guidance Performance Results［J］.Journal of Guidance，1983，6(6):442-447.

［8］ 任志勇，常伯浚，董正卫.飞航导弹总体方案评价决策技术研究［J］.战术导弹技术，2003，(6):7-11.(Ren Zhiyong，Chang Bojun，Dong Zhengwei.Research on Technology in Evaluation-decision of Conceptual Design for Winged Missile［J］.Tactical Missile Technology，2003，(6):7-11.)

［9］ 梁杰，侯志伟.AHP法专家调查法与神经网络相结合的综合定权法［J］.系统工程理论与实践，2001，21(3):59-63.(LIANG Jie，HOU Zhi-wei.A Synthetic Weighting Method of Connecting AHP and Delphi with Artifical Networks［J］.Systems Engineering-Theory＆Practice，2001，21(3):59-63.)

［10］ 刘卫东，杨萍，毕义明.一种评估导弹研制方案的新方法［J］.火力与指挥控制，2001，20(3):35-38.(LIU Wei-dong，YANG Ping，BI Yi-ming.A New Method to Evaluate the Development Plan of Missile［J］.Fire Control and Command Control，2001，20(3):35-38.)