[发明专利]一种干扰自主免疫的无人机姿态控制系统及实现方法

权利要求书

1.一种干扰自主免疫的无人机姿态控制系统，其特征在于：所述控制系统具有复合结构，内环为标称姿态控制器，外环为干扰观测器；所述内环的标称姿态控制器基于无人机姿态控制系统的标称模型设计，保证无人机姿态控制系统在无干扰情形下的精确性和稳定性；所述外环的干扰观测器基于无人机姿态控制系统的多源干扰模型设计，利用多源干扰的动态特性信息，对无人机所受到的外部干扰和建模误差进行实时估计与补偿，保证干扰影响下无人机姿态控制系统的精确性和鲁棒性；

具体实现过程如下：

第一步，建立无人机姿态控制系统多源干扰模型；

第二步，基于无人机姿态控制系统多源干扰模型，设计内环标称姿态控制器，得到内环标称控制量，保证无人机在标称情形下的姿态跟踪性能；

第三步，基于无人机姿态控制系统多源干扰模型和系统的鲁棒性能指标，设计外环干扰观测器，对无人机姿态控制系统所受的外部干扰和建模误差进行实时估计与补偿，得到干扰估计值；并通过选取外环干扰观测器参数，保证闭环系统的鲁棒性能；

第四步，将外环干扰观测器得到干扰估计值与内环标称姿态控制器输出的标称控制量复合，得到复合抗干扰姿态控制律；

所述第一步，建立无人机姿态控制系统多源干扰模型如下：

其中，状态向量α和分别代表无人机的俯仰角速率、迎角和俯仰角；y＝x为量测输出；控制输入u＝δ_e为无人机升降舵偏角；系统矩阵为俯仰角速率所产生的俯仰角加速度，M_α为迎角所产生的俯仰角加速度，Z_α为迎角所产生的迎角变化率；输入矩阵输出矩阵d表示无人机所受的外部阵风干扰，其动力学模型为：

其中，为干扰子系统的状态变量；为干扰子系统的状态矩阵，ω为干扰频率，单位为Hz；V＝[1 0]为干扰子系统的输出矩阵；

所述第二步，基于无人机姿态控制系统多源干扰模型，设计内环标称姿态控制器，设计的内环标称姿态控制器如下：

u^*＝R^-1B^TPe (3)

其中，u^*为内环输出的标称姿态控制量，e＝x-x_r为俯仰通道姿态跟踪误差，x_r为俯仰通道的期望姿态轨迹；Q和R为正定的权重矩阵，分别体现姿态跟踪误差和控制能耗在目标函数；

J＝∫(e^TQe+u^TRu)dt (4)

中的权重；P为如下代数Riccati方程：

A^TP+PA-PBR^-1B^TP+Q＝0 (5)

的解；

所述第三步中，外环干扰观测器为：

其中，为干扰估计值，L为待设计的干扰观测器增益矩阵；均为已知的系数矩阵；A、B、C为无人机姿态控制系统多源干扰模型(1)中的系数矩阵，系数阵W和V为外部阵风干扰动力学模型中的系数矩阵。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述第三步中，并通过选取外环干扰观测器参数过程为：

外环干扰观测器参数为待设计的干扰观测器增益矩阵L，首先定义参考输出加权传递函数W_u(s)和W_p(s)，其中，W_p(s)反映了干扰观测器的期望频域特性，W_u(s)则反映了期望的闭环系统补灵敏度特性，W_u(s)和W_p(s)的具体选取视无人机具体飞行任务而定；

选定W_u(s)和W_p(s)后，分别定义e_u＝W_p(s)e_d和e_u＝W_u(s)u，其中为干扰估计误差，为实际作用于无人机的复合抗干扰控制律；然后，写出干扰观测器P_DO(s)的状态空间实现如下：

其中，各系数矩阵均由式(6)定义；

将含有无人机标称姿态动力学模型P_n(s)、标称姿态控制器C(s)、干扰观测器P_DO(s)、输出加权传递函数W_u(s)和W_p(s)的闭环系统定义为增广系统P_L(s)，其输入为外部阵风干扰d，输出为e_u和e_d，状态空间模型表示为：

然后，根据跟踪性能和鲁棒性需求，定义干扰抑制比其中，||·||₂表示信号的L2-范数；最后，通过求解||F_L(P_L(s),L)||_∞＜γ得到待设计的干扰观测器增益矩阵L，其中，

F_L(P_L(s),L)＝P_L11(s)+P_L12(s)K(I-P_L22(s)K)^-1P_L21(s)，

P_L11(s)＝C_L1(sI-A_L)^-1B_L1+D_L11，P_L12(s)＝C_L1(sI-A_L)^-1B_L2+D_L12，

P_L21(s)＝C_L2(sI-A_L)^-1B_L1+D_L21，P_L22(s)＝C_L2(sI-A_L)^-1B_L2+D_L22

以上涉及的各系数矩阵均由式(7)定义；

将求得的L代入外环干扰观测器表达式(6)，得到干扰估计值再与由式(3)算出的标称控制量u^*复合，即得到实际作用于无人机的复合姿态控制律