[发明专利]一种基于自抗扰的无人机控制方法

说明书

该发明公开了一种基于自抗扰的无人机控制方法，涉及无人机飞行控制领域。主要运用在风力较大或者其他外界干扰较强时的对无人机的控制，通过改进自抗扰控制算法，运用卡尔曼滤波估计系统的最优状态，同时改进自抗扰控制系统中的扩展状态观测器以消除系统震颤。相比较于ADRC而言，本发明所设计的ADRC_FI控制器不会因为非线性函数的不光滑性而导致系统收敛时产生颤振且控制效果并没有变差，这是以为，IT函数和fal函数在零点性质相近，IT函数在零点时线性部分占主导。且因为结合卡尔曼滤波器控制精度也有所提升。

技术领域

本发明涉及无人机飞行控制领域。

背景技术

无人机通常采用P-PID的位置控制和P-PID的姿态控制，但是当无人机在风力等外界干扰较大时飞行，无人机无法达到理想的控制效果，所以需要提升无人机抗扰性能以增大无人机对运行环境的适应能力。在无人机飞行控制中，PID控制算法简单易实现，且不依赖于精确的数学模型，但是它采用de/dt的方式得到角速度的微分信号，这样会放大噪声；且仅通过系统误差反馈实现系统控制，会导致系统在快速性和超调性之间产生矛盾，所以本技术将以自抗扰控制理论为基础设计控制系统。自抗扰控制在扩展状态观测器(ESO)环节采用fal函数对状态矩阵进行补偿，且只注重对总扰动的补偿，因此本技术采用tanh函数的变形代替fal函数，且结合卡尔曼滤波得到系统状态的最优估计。在消除系统颤振的同时，增加系统的精度。将无人机的机体视为刚体，刚体运动学模型如式(1)所示：

其中v、ω分别为无人机在b系中的速度和角速度，F_合表示合力，m表示无人机在的质量，J表示惯性矩阵，M表示合力矩。从上式可知，无人机的角速度是由系统参数、系统角速度测量和系统力矩分配得到的。系统角速度的控制量为力矩。

发明内容

本技术目的在于在自抗扰控制方法的基础上，提升控制效果，无人机飞行控制分为内外环控制，内环是实现无人机的姿态控制，本发明提出通过将改进的自抗扰控制方法运用在角速度控制子系统中，解决了系统颤振，提高系统精度。

本发明主要运用在风力较大或者其他外界干扰较强时的对无人机的控制，通过改进自抗扰控制算法，运用卡尔曼滤波估计系统的最优状态，同时改进自抗扰控制系统中的扩展状态观测器以消除系统震颤。本发明技术方案为：一种基于自抗扰的无人机控制方法，该方法控制模型为：

其中，分别为无人机在n系中各个方向的加速度，F_bz为气动主动力F在b系z轴上的分力，φ、θ、ψ分别为横滚角、俯仰角、偏航角，g为重力加速度，m为无人机质量，虚拟控制变量U₁＝F_zb，U₂＝M_xb/J_x，U₃＝M_yb/J_y，U₄＝M_zb/J_z，惯性矩阵其中，J_x、J_y、J_z为惯性矩阵J的对角线元素；M_bx、M_by、M_bz为无人机绕坐标系在各轴上受到的转矩；ω_bx、ω_by、ω_bz分别为绕b系各轴的旋转的角速度，分别为角加速度；

该方法包括如下步骤：

步骤1：将控制器得到的期望角速度采用跟踪微分器计算得到跟踪值v₁(k)和微分值v₂(k)；

步骤2：获取卡尔曼滤波器观测的系统状态Z₁(k)、Z₂(k)和抗扰值Z₃(k)；根据下式计算出系统的状态估计Z_1pre(k)、Z_2pre(k)和对抗扰值Z₃(k)进行修正；