针对指向约束的机载光电吊舱扰动精细化分离复合控制

《Actuators》：Disturbance Refined Separation-Based Composite Control for Airborne Electro-Optical Gimbals Subject to Pointing Constraints Jiaao Wu, Yixuan Zhang, Yaokun Lu, Hao Teng, Pengwei Hu and Jianzhong Qiao

　　

在复杂动态条件下，机载光电吊舱保持高精度视线（Line-of-Sight, LOS）指向仍面临重大挑战，主要源于异构扰动与严格机械结构约束的并存。传统抗扰动方法难以对多源不确定性进行精细化补偿，尤其是低频集总扰动（如摩擦和不平衡力矩）与高频谐波振动（如发动机诱导振动和气动阵风）复杂耦合的情形。为应对这些挑战，研究人员提出了一种基于扰动精细化分离的复合控制方案。首先，构建深度耦合的飞行器-吊舱动力学模型，以揭示"动基座"效应下多源扰动的频谱分离特性。其次，通过耦合扩张状态观测器（Extended State Observer, ESO）与谐波扰动观测器（Harmonic Disturbance Observer, HDO），开发了精细化扰动观测器（Refined Disturbance Observer, RDO）架构，实现基于频谱特性的异构扰动解耦分离与精确估计。此外，设计了融合障碍李雅普诺夫函数（Barrier Lyapunov Function, BLF）的有限时间复合控制器，以保证系统输出严格遵守固有的机械结构边界。数值仿真验证了该方案的高精度跟踪性能与严格约束满足能力。

机载光电吊舱作为现代航空领域不可或缺的任务载荷，在航空侦察、目标跟踪与地理信息获取等领域发挥着关键作用。在这些高 stakes 应用中，视线（LOS）的稳定与指向精度直接决定成像质量与任务成败。然而，实现高精度指向面临双重挑战：一方面，复杂动态环境中机载吊舱遭受多源扰动作用，包括飞行器运动耦合、非线性摩擦及高频振动；另一方面，吊舱框架的物理结构极限对输出指向角施加了严格约束。若无法有效抑制扰动同时兼顾结构边界，不仅导致指向精度下降，更可能危及任务可靠性与安全性。

现有抗扰动控制方法主要分为扰动抑制、补偿与学习策略三类。扰动抑制方法如滑模控制与自适应控制强调被动鲁棒性；扰动补偿技术包括自抗扰控制（ADRC）、基于扰动观测器的控制（DOBC）及复合分层抗扰控制，旨在实时估计并处理扰动；学习与预测方法则通过数据驱动模型适应高非线性和时变环境。然而，现有方案面对异构扰动时，难以实现精细化分离与解耦估计，通常将多源不确定性作为单一集总项处理。针对结构约束问题，模型预测控制（MPC）虽能显式处理约束，但高采样频率需求制约其部署；预设性能控制（PPC）利用性能函数约束跟踪误差；指令滤波与参考 governor 技术通过调制参考信号或控制指令强制执行硬件限制；障碍李雅普诺夫函数（BLF）则因其能提供严格安全保证而备受关注。尽管如此，现有方法仍缺乏统一框架以同时处理硬输出约束与机载环境中 prevalent 的高频异构扰动。

为弥合上述方法局限，研究人员提出针对机载光电吊舱的精细化扰动分离复合控制方案。该方案基于深度耦合的飞行器-吊舱动力学模型，揭示"动基座"效应下多源扰动的频谱分离特性，包含两项核心创新：一是精细化扰动分离与估计，通过耦合扩张状态观测器（ESO）与谐波扰动观测器（HDO）构建精细化扰动观测器（RDO），实现异构扰动的精细化解耦估计；二是约束保持复合控制，设计融合障碍李雅普诺夫函数的有限时间滑模控制器，同时确保高精度LOS跟踪与严格机械结构约束满足。

研究人员采用的关键技术方法包括：建立深度耦合飞行器-吊舱动力学模型以刻画"动基座"效应；基于频谱分析设计RDO架构，ESO估计0~10 rad/s频段的低频集总扰动d₁，HDO估计50 rad/s单频谐波扰动d₂；构造BLF-based有限时间滑模复合控制器实现约束满足与高精度跟踪。仿真参数来源于文献[5]及给定系统参数设置。

研究结果方面，在精细化扰动估计性能方面，RDO中的ESO与HDO分别对低频集总扰动d₁和高频谐波扰动d₂实现了有效分离与精确估计，验证了频谱分离架构的可行性。在输出角度与跟踪误差对比方面，与PID及PID+RDO控制器相比，所提方法在上升时间与峰值时间方面具有可比性，但得益于滑模控制（Sliming Mode Control, SMC）对非线性模型的适应性，调节时间较PID+RDO缩短约85.1%；受益于RDO对d₁和d₂的有效分离与主动补偿，调节时间较传统PID急剧降低约94.9%。在约束满足与超调抑制方面，利用BLF处理边界约束的内在机制，所提方法在抑制超调方面展现出显著优势，确保俯仰吊舱角在跟踪误差收敛前严格满足输出约束，从而保证系统稳定性与安全性。在角度跟踪精度方面，非线性SMC与RDO高精度补偿的结合带来显著改善，与PID及PID+RDO相比，最大角度跟踪误差分别降低约95%和90%，均方根误差维持在较低水平。在控制输入扭矩方面，所提方法实现了合理的控制能量分配。

讨论与结论部分，研究人员指出该复合控制框架通过深度耦合飞行器-吊舱动力学模型揭示了"动基座"效应下多源扰动的频谱分离特性。所提出的精细化扰动分离器通过整合ESO与HDO，实现了低频力矩与高频谐波振动的解耦估计与精确补偿。BLF的引入为控制框架提供了严格的操作安全保障，理论上保证系统输出始终遵守固有机械结构边界。仿真结果从理论上证明了该方案的高效性：与传统PID基准相比，调节时间降低94.9%，最大跟踪误差减少95%，从而显著提升了指向精度与任务可靠性。