[发明专利]基于原鸽多行为智能的无人机抗干扰控制系统及方法

说明书

本发明公开一种基于原鸽多行为智能的无人机抗干扰控制系统方及法，方法如下：步骤一：给定初始状态并建立垂起无人机六自由度非线性模型和风干扰模型；步骤二：垂起无人机旋翼模态抗干扰控制；步骤三：垂起无人机旋翼模态向固定翼模态切换；步骤四：基于原鸽多行为智能的参数寻优；步骤五：垂起无人机固定翼模态抗干扰控制；步骤六：垂起无人机固定翼模态向旋翼模态切换；步骤七：垂起无人机以旋翼模态进行垂直下降。本发明保证系统稳定的同时满足模态切换指标；有效抵抗自身不确定性和风扰，并能够在不同环境下飞行，具有环境适应性、稳定性与抗扰性；有效提高了调参效率，使得模态切换时高度波动更加平缓。

技术领域

本发明涉及一种基于原鸽多行为智能的无人机抗干扰控制系统及方法，属于无人机导航与控制领域。

背景技术

随着技术的不断发展，无人机在一部分领域中逐渐代替飞行员操纵飞机，备受欢迎，并已一种成为发展趋势。固定翼无人机由于其长续航能力，生存能力强，常用于军事，如情报，监视，侦查中，以及火力打击，应急人员及物资运输等等。旋翼无人机则因其灵活性高，在民用中范围较广，如农业，可用于药物喷洒，作物除尘，除此之外在物流运输，灾害搜救，环境勘察，治安管理等等方面也有很好的应用场景。

无人机执行任务的过程中，比较迫切的问题便是无人机的续航时间和起降场地问题。市场上工业多旋翼无人机续航时间大多在1小时以内，难以满足森林巡视等大范围场景的应用需求。虽然固定翼无人机具备较强的续航能力，但据调研情况显示，在农业应用领域，我国种植土地地貌复杂，民房耕地交织，不具备固定翼无人机的起降条件；在巡检、林业等领域，通常地处山地，无相应跑道，无法适用固定翼无人机进行作业。而垂直起降固定翼无人机(以下简称垂起无人机)既能满足续航时间，满足大范围场景应用需求，又对起降场地要求低，能在多种地形、环境下应用，因此成为无人机研究领域热点。

垂起无人机有两种飞行模态，一种为固定翼模态，另一种为旋翼模态。两种模态的控制以及两者之间的高效切换是该类无人机控制的关键问题。目前，模态控制主要使用基本控制器，但由于模态切换时的不确定性和干扰，以及两种模态的耦合，基本控制器已无法满足控制需求。在模态切换中，旋翼和固定翼两部分的力和力矩由于同时作用，并且其随飞行状态变化而变化，因此存在较大不确定性。再者，除了自身带有的干扰，外部风干扰也会对垂起无人机模态切换时的姿态产生影响，导致状态控制失稳。同时，由于垂起无人机机动的非线性性，在模态切换中普遍存在高度波动的问题，因此需要一种快速且稳定的模态切换方法。本发明针对现有垂起无人机模态切换时的干扰与不确定性，且现有的PID控制无法较好解决此类问题，基于参数寻优设计了一种原鸽多行为智能的无人机抗干扰控制系统及其方法。

发明内容

本发明提供了一种基于原鸽多行为智能的无人机抗干扰控制系统及其方法，其目的是提供一种垂起无人机整体控制以及高效、快速且稳定的模态切换控制方法，旨在提高垂起无人机的抗干扰性，模态切换快速性，以及飞行状态的稳定性，进一步提升垂起无人机稳定飞行能力。

本发明是一种基于原鸽多行为智能的无人机抗干扰控制方法，具体实现步骤如下：

步骤一：给定初始状态并建立垂起无人机六自由度非线性模型和风干扰模型,不加推导直接给出：

其中，分别为垂起无人机的空速V在机体坐标系各轴上的分量的一阶导数。分别为无人机滚转角速度、俯仰角速度、偏航角速度的一阶导数。为滚转角、俯仰角、偏航角的一阶导数。为三个方位参数的一阶导数。L,M,N分别为气动滚转力矩、俯仰力矩、偏航力矩。F_x,F_y,F_z为气动力机体坐标系下的在各轴上的分量。I_x,I_y,I_z,I_xz为转动惯量。

风干扰模型采用大气紊流Dryden模型。

步骤二：垂起无人机旋翼模态抗干扰控制