1)多个操纵面使得控制系统执行器有一定冗余，便于引入容错控制技术和控制重构    技术。

2)不同的操纵面动态响应、动作消耗、跟踪指令的精确度不同，可根据不同的情况选用不同的操纵面作为执行器[3]。

图1。1  控制分配问题示意图

过驱系统的控制律设计分为几个部分，如图1。1。首先，由控制器部分生成虚拟控制指令。虚拟控制指令发送给控制分配器产生实际控制指令。数学意义上，控制分配器求解的是一个带约束项的不定方程组。

控制分配的主要目的是计算实际控制指令，使得任意时刻执行器总的效果是实现虚拟控制律。有时，由于执行器本身的限制或者有执行器发生故障，控制分配无法达成虚拟控制指令。此时，控制分配的目标改为执行器实际的输出与虚拟指令之间的差别最小。

控制分配技术经历了从静态到动态、从单目标到多目标、从线性到非线性的发展过程，已经延伸出多种分配策略[4]。根据虚拟控制律和实际控制律之间是否是线性关系，控制分配问题分为线性控制分配问题和非线性控制分配问题。根据是否考虑执行器动态过程，线性控制分配问题又分为静态控制分配问题和动态控制分配问题。静态控制分配方法包括直接分配法、串接链分配法和广义逆分配法。动态控制分配方法包括频率加权法、动态补偿法以及动态预测法。非线性控制分配方法包括分段线性规划法、非线性规划法以及非线性自适应法[4]。

1。2控制分配技术概述

1。2。1静态控制分配技术

静态控制分配问题不考虑执行器的动态过程。虚拟指令和实际指令之间的线性关系可以用效率矩阵来表示。通常情况下，过驱系统中，效率矩阵B不是方阵，也不是行满秩的。这意味着，在众多可行的实际控制律中选择需要的控制律。广义逆法（也叫伪逆法）[5, 6]忽略执行器的位置约束和执行器动作速率约束，直接求出理论最优解作为实际控制律。实际使用中，由于奇异点或者执行器失效等原因，会出现效率矩阵不是行满秩的情况，此时无法直接得出结果。文献[5]引入奇异值分解技术SVD，在无法产生需要的力和力矩的方向上进行特征化，对虚拟控制律进行降维逼近。

值得注意的是，广义逆方法没有考虑执行器的约束。考虑执行器的位置约束和速率约束，最简单的办法是，将广义逆求得的执行器偏转指令达到饱和，即到达执行器最大的位置。这样实际实现的虚拟控制律和指令虚拟控制律是不完全一样的，也无法保证虚拟控制律无法实现时，实际实现的广义力和虚拟广义力之间的差别最小。文献[7]中证明了，这种方法也无法精确的实现虚拟控制律。因此，需要引入其他方法解决执行器有约束的控制分配问题。

文献[8; 9]提出再分配伪逆法（Redistributed Pseudo-inverse），第一步，不考虑执行器约束求解最优解。如果解满足约束，则完成计算。否则，将无约束得到的最优解投影到实际控制律允许集合上（也就是把不满足约束的执行器达到饱和）以满足执行器约束。为了消除投影引起的误差，把结果分成两部分，一部分是由满足约束的部分投影得到，另一部分是不满足约束的部分投影得到。同时，将控制效率矩阵进行分解，与投影结果相乘后得到拟合虚拟指令，拟合虚拟指令的一部分元素可能依然超出约束，重复上述分解过程直到所有执行器指令满足约束或者两次再分配之间的结果相同。再分配伪逆法简单且有效，但是文献[10]表明，这个方法有时无法求出可行解。

文献[11-13]提出了另一种求解带约束控制分配问题的方法串接链方法（Daisy Chaining Method）。这种方法比再分配伪逆法更简单，但不如再分配伪逆法有效。串接链法将执行器按照控制效率的高低分为两个或者多个组，首先求解控制效率高的执行器组。如果这个组中的执行器有达到饱和的情况，那么整个组控制分配保持不变。由后一组执行器来消除因此造成的与指令广义力和力矩之间的误差。重复这个步骤直到没有可行解但是仍然有两组以上的执行器。根据不同的分组，可能出现有些执行器没有使用的情况，也有可能得到次优解。