[发明专利]小型无人直升机的无模型自适应鲁棒控制方法

摘要

本发明涉及无人机控制方法，为针对小型无人直升机，设计一种鲁棒性较好，同时可以弥补动力学系统不确定性的自适应律与非线性控制器。本发明采用的技术方案是，小型无人直升机的无模型自适应鲁棒控制方法，步骤如下：设计控制器，用于根据前一时刻的姿态采样数据以及控制器输出采样数据，对当前时刻控制器的输出数据进行实时调整和补偿，从而达到良好的小型无人直升机姿态控制；其中：(1)建立小型无人直升机相关的坐标系：(2)建立以无人机利用直升机的横向周期变距、纵向周期变距以及尾桨总距与无人机滚转角、俯仰角、偏航角的之间的动力学模型；(3)设计非线性控制器。本发明主要应用于无人机控制场合。

主权项

一种小型无人直升机的无模型自适应鲁棒控制方法，其特征是，步骤如下：设计控制器，用于根据前一时刻的姿态采样数据以及控制器输出采样数据，对当前时刻控制器的输出数据进行实时调整和补偿，从而达到良好的小型无人直升机姿态控制；其中：(1)建立小型无人直升机相关的坐标系：为了便于非线性控制器与自适应律的设计，设定如下定义：两个坐标系，分别为惯性坐标系{I}和体坐标系{B}，二者均满足右手定则，惯性坐标系{I}原点位于地面，体坐标系{B}原点位于无人机的质心，{xI yI zI}和{xB yB zB}分别表示惯性坐标系{I}和体坐标系{B}对应的三个主轴；(2)建立以无人机利用直升机的横向周期变距、纵向周期变距以及尾桨总距与无人机滚转角、俯仰角、偏航角的之间的动力学模型：以横向周期变距、纵向周期变距以及尾桨总距作为控制输入，以无人机的三个姿态角作为被控量，无人直升机的动力学模型如下：M(η)η··(k)+C(η,η·)η·(k)+τd=S-T(ADδ(k)+B),]]>其中M(η)代表惯性矩阵，代表科氏力矩阵，τd代表有界扰动力矩向量，S代表角速度变换矩阵，A∈R3×3,B∈R3×1代表旋翼动力学相关矩阵，D∈R3×3代表旋翼挥舞角动力学相关矩阵，η(k)＝[φ(k) θ(k) ψ(k)]T代表姿态角，φ(k)为滚转角,θ(k)俯仰角,ψ(k)为偏航角，分别代表η(k)的一阶以及二阶导数；δ(k)＝[δlat(k) δlon(k) δped(k)]T代表控制输入，δlat(k)代表横向周期变距，δlon(k)代表纵向周期变距，δped(k)代表尾桨总距；(3)设计非线性控制器采用上文所述的姿态动力学模型时，在模型中存在未知常参数扰动τd，以及未知的代表无人机系统模型的A、B、C、D、M矩阵，设计控制输入设计δ(k)为：δ(k)＝δMFA(k)+KδSM(k),δMFA(k)=δMFA(k-1)+ρφ2T(yd(k+1)-y(k)-φ1(k)Δy(k))||φ2(k)||2+λ,]]>δSM(k)=yd(k+1)-φ1(k)Δy(k)-y(k)φ2(k)-(1-qT)s(k)+ϵTsign(s(k)),]]>其中，λ>0，ρ∈(0,1]是步长因子，T是采样时间，k代表离散时间参数，yd(k)＝ηd(k)代表期望轨迹，y(k)＝η(k)代表姿态角，△y(k)＝y(k)‑y(k‑1)，ey(k)＝yd(k)‑y(k)代表姿态角的误差；s(k)＝ey(k)，sign()代表标准符号函数，ε>0,q>0,且满足1‑qT>0Φ(k)＝[φ1(k)φ2(k)]T，φ1(k)，φ2(k)∈R3×3，是一个自适应参数，是Φ(k)的估计值，最终通过来代替Φ(k)，参数估计的方法如下，H(k)=y(k)δ(k),ΔH(k)=H(k)-H(k-1)=Δy(k)Δδ(k)]]>其中△δ(k)＝δ(k)‑δ(k‑1)，β∈(0,1]，μ>0。