CN105425812A - 一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法 - Google Patents

Abstract

一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法，具体步骤如下：1.建立无人机与航母动力学模型，根据俩者的相对位置，建立相对运动学方程；2.根据反馈线性化理论方法设计无人机对航母轨迹控制器；3.设计期望航母的空间轨迹；设计期望相对跟踪值；设计期望相对速度；4.计算消除期望与实际相对纵向横向和垂向相对位置的误差；计算消除期望相对俯仰角与实际相对俯仰角之间的误差以及俯仰角速度和下沉率5.各执行部件控制信号计算：计算实现控制量所需的执行部件控制量u所需的执行部件控制量[δ_T,δ_a,δ_e,δ_r]。控制流程见附图。

Description

一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法

技术领域

本发明提供一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法，它为无人机自动着舰提供一种轨迹控制的新控制方法，属于自动控制技术领域。

背景技术

舰载无人机是以***或其他军舰为基地的海军无人机。本方法控制对象为固定翼式无人机。采用常规推进的舰载无人机是一类非线性力学***，其典型飞行状态包括起飞、巡航飞行、转弯、降落等。对于无人机的自动着舰过程，目前大多数的控制方法只考虑了对无人机自身的模型控制方法基础下对无人机实现等角下滑、甲板动力补偿等控制律的研究。本专利提出一种新的建模方法的基础上进行的无人机轨迹控制的研究方法，即不仅对无人机的模型进行考虑，而且建立航母的模型，然后将俩个模型纳入到控制计算方法。因此相比其他控制技术方法而言，无人机相对于航母的轨迹控制更具有工程应用价值。

虽然无人机自动着舰过程时间短暂，但是要经历一系列非常复杂的过程，它主要分为精确制导与自动控制***俩大重要环节，本专利主要考虑自动控制***的处理方法。目前主流的控制方法为在单无人机模型下的模糊PID和动态逆等算法，并且大多只采用到对无人机姿态控制的方面。本控制方法采用无人机与航母相对模型基础下，以反馈线性化的方式，根据无人机与航母的相对位置数据，针对航母的运动轨迹，无人机进行跟踪控制最终达到期望相对位置。对于无人机、航母双模型的反馈线性化控制方法不仅可以控制对象的轨迹，也可以对无人机的姿态进行控制。本方法在姿态方面考虑了对俯仰角的姿态控制，即满足无人机等角下滑技术的新方法。

本发明“一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法”，提出了基于动力学非线性模型的轨迹控制方法。该方法结合了基于双模型控制理论和反馈线性化轨迹算法。由该方法控制的闭环***是有界稳定的，且具有良好的收敛效果，这就为无人机着舰的工程实现提供了有效的设计手段。

发明内容

(1)目的：本发明的目的在于提供一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法，控制工程师可以按照该方法并结合实际参数实现无人机着舰的轨迹控制。

(2)技术方案：本发明“一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法”，其主要内容及程序是：

航母空间轨迹由水平面巡航轨迹和垂向轨迹组成。航母的水平面巡航轨迹通常为直线。预先设计期望的航母路径轨迹、航向，然后根据相对模型并利用反馈线性化理论设计无人机轨迹控制器，使其跟踪误差在有限时间内趋近于零。实际应用中，航母的位置、姿态、速度等状态量由组合GPS等机载传感器测量得到，将由该方法计算得到的控制量传输至推力控制，副翼，方向舵和水平舵执行装置即可实现无人机的轨迹功能。

一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法，其特征在于具体步骤如下：

步骤一建立无人机与航母动力学模型，根据俩者的相对位置，建立相对运动学方程。

步骤二根据反馈线性化理论方法设计无人机对航母轨迹控制器。

步骤三设计期望航母的空间轨迹；设计期望相对跟踪值；设计期望相对速度。

步骤四计算消除期望与实际相对纵向横向和垂向相对位置的误差；计算消除期望相对俯仰角与实际相对俯仰角之间的误差以及俯仰角速度和下沉率

步骤五各执行部件控制信号计算：计算实现控制量所需的执行部件控制量u＝[δ_T,δ_a,δ_e,δ_r]。

其中，在步骤一中所述的建立以无人机重心为原点体坐标系O_ax_ay_az_a；以航母重心为原点体坐标系O_sx_sy_sz_s；以地面上任一点为原点惯性坐标系O_gx_gy_gz_g，其中原点O_g为地面任意一点，O_gx_g指向北，O_gy_g指向东，O_gz_g指向地心。然后建立无人机与航母动力学模型，根据俩者的相对位置，建立相对运动学方程。

其中，在步骤二中所述的根据反馈线性化理论方法设计无人机对航母轨迹控制器，其计算方法如下将航母与无人机相对运动学模型转换成如下形式：

其中，

①相对位置状态量

②无人机体坐标系到地面坐标系转换矩阵

③反馈线性化控制矩阵

其中，在步骤三中所述的设计期望船的平面轨迹为直线，直线轨迹由船无控制干扰情况下初始速度确定。船的垂直轨迹为波浪起伏曲线z_s(t)＝1.22sin(0.6t)+0.305sin(0.2t)确定，记作z_s(t)；所述的设计期望相对速度为为常数，为无人机与航母的期望相对速度沿机体坐标系的分解量。

其中，在步骤四中所述的计算消除期望位置与实际位置之间的误差无人机与航母的期望相对位置其中P_e＝[x_e,y_e,z_e]^T为机体与航母空间轨迹之间的位置误差，可由规划轨迹起始点机***置坐标P_a＝[x_e,y_e,z_e]^T与航母直线轨迹P_s＝[x_s,y_s,z_s]^T做差求得。其计算方法如下：

无人机在进舰着舰的最后阶段，无人机截获合适的下滑道后，一直保持相同的俯仰角、速度和下沉率，直至无人机与航母飞行甲板碰撞，实现撞击式着舰。θ_a为无人机的俯仰角，其角度为无人机机体纵轴与地面坐标系纵轴之间夹角；θ_s为船俯仰角，其角度为航母机体系纵轴线与地面坐标系纵轴之间夹角。即θ_e＝θ_a-θ_s；；跟踪俯仰角、速度、下沉率误差其计算方法如下：

其中，

其中，在步骤五中所述的消除期望相对位置与实际相对位置之间的误差以及消除期望俯仰角与实际俯仰角之间的误差所需的控制量u，其计算方法如下：

其中，

优点及效果：

本发明“一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法”，与现有技术比，其优点是：

1)该方法将无人机和航母的模型都被考虑到控制算法里，对求解其相对位置、相对速度以及对等角下滑技术方法更容易实现。

2)该方法能够保证闭环***的渐近稳定性能及收敛速度。

3)该方法采用反馈线性化方法，控制结构方法简单，对非线性***的控制具有良好的控制效果，响应速度快，易于工程实现。

控制工程师在应用过程中可以不需要考虑航母实际的巡航轨迹，只需要掌握航母与无人机的相对位置数据即可将该方法计算得到的控制量直接传输至执行机构实现轨迹功能。

附图说明

图1为本发明无人机与航母示意图；

图2为本发明航母与无人机水平面轨迹计算几何关系图；

图3为本发明航母与无人机垂面轨迹计算几何关系图；

图4为本发明所述控制方法流程框图；

符号说明如下：

P_aP_a＝[x_a,y_a,z_a]^T为无人机地面坐标系当前位置；

P_sP_s＝[x_s,y_s,z_s]^T为航母地面坐标系下的当前位置；

P_eP_e＝[x_e,y_e,z_e]^T为地面坐标系下无人机与航母之间的相对位置；

X₁X₁＝[x_e,y_e,z_e,θ_e]^T为地面坐标系下无人机与航母之间的相对位置与姿态；

X₂X₂＝[u_e,v_e,w_e,r_e]^T为地面坐标系下无人机与航母之间的相对速度与姿态角速度；

X_c 为地面坐标系下无人机与航母之间的期望相对位置与姿态；

uu＝[δ_T,δ_a,δ_e,δ_r]为无人机控制量；

θ_a无人机沿地面坐标系的俯仰角；

θ_s航母的沿地面坐标系俯仰角；

无人机相对航母期望俯仰角；

θ_e无人机与航母之间的相对俯仰角；

无人机相对航母俯仰角误差；

δ_T单个发动机产生推力；

δ_γ控制装置的方向舵；

δ_e控制装置的水平舵；

δ_a控制装置的副翼；

υ_aυ_a＝[u_a,v_a,w_a]^T无人机机体坐标系下矢量速度分量；

υ_sυ_s＝[u_s,v_s,w_s]^T航母机体坐标系下矢量速度分量；

υ_eυ_e＝[u_e,v_e,w_e]^T无人机与航母之间机体坐标系下相对矢量速度分量；

ω_aω_a＝[p_a,q_a,r_a]^T无人机机体系下的角速度分量；

q_a无人机机体坐标系下俯仰角速度；

q_s航母机体坐标系下俯仰角速度；

q_e无人机与航母之间机体坐标系下相对俯仰角速度；

ζ航母体轴与甲板跑到轨迹夹角；

R航母体坐标系到地面坐标系转换矩阵；

R_bg无人机体坐标系到地面坐标系转换矩阵；

R_sa航母体坐标系到无人机体坐标系转换矩阵；

m_s航母的质量；

m_a无人机的质量；

F_a无人机的气动力；

M_a无人机的气动力矩；

τ_s航母的水动力及力矩；

I_a无人机的转动惯量；

B控制矩阵；

k₁速度增益矩阵；

k₂位移增益矩阵；

C(v_s)科里奥利和向心力矩阵；

D(v_s)阻尼参数矩阵；

具体实施方式

下面结合附图，对本发明中的各部分设计方法作进一步的说明：

本发明“一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法”，其具体步骤如下：

步骤一：建立无人机与航母运动学和动力学模型

1)如图1所示，以无人机重心为原点建立体坐标系O_ax_ay_az_a；以航母重心为原点建立体坐标系O_sx_sy_sz_s；以地面上任一点为原点建立惯性坐标系O_gx_gy_gz_g，其中原点O_g为地面任意一点，O_gx_g指向北，O_gy_g指向东，O_gz_g指向地心。

2)无人机动力学模型如下航母平面动力学模型如下

由于航母与无人机之间存在相对运动的位置关系，

即相对运动学模型为

步骤二：根据反馈线性化理论方法设计无人机对航母轨迹控制器。

将航母与无人机相对运动学模型转换成如下形式：

其中，

①相对位置状态量

②无人机体坐标系到地面坐标系转换矩阵

③反馈线性化控制矩阵

步骤三：设计期望航母的空间轨迹；设计期望相对跟踪值；设计期望相对速度。

设计期望船的平面轨迹为直线，直线轨迹由船无控制干扰情况下初始速度确定。船的垂直轨迹为波浪起伏曲线z_s(t)＝1.22sin(0.6t)+0.305sin(0.2t)确定，记作z_s(t)；设计无人机与航母的期望相对位置其中期望相对速度为为常数，为无人机与航母的期望相对速度沿机体坐标系的分解量；分别为期望无人机与航母相对俯仰角与俯仰角速度。其中，

步骤四：计算消除期望位置与实际位置之间误差。

计算消除期望位置与实际位置之间的误差P_e＝[x_e,y_e,z_e]^T为机体与航母空间轨迹之间的位置误差，可由规划轨迹起始点机***置坐标P_a＝[x_e,y_e,z_e]^T与航母直线轨迹P_s＝[x_s,y_s,z_s]^T做差求得。其计算方法如下：

无人机在进舰着舰的最后阶段，无人机截获合适的下滑道后，一直保持相同的俯仰角、速度和下沉率，直至无人机与航母飞行甲板碰撞，实现撞击式着舰。θ_a为无人机的俯仰角，其角度为无人机机体纵轴与地面坐标系纵轴之间夹角；θ_s为船俯仰角，其角度为航母机体系纵轴线与地面坐标系纵轴之间夹角。即θ_e＝θ_a-θ_s；；跟踪俯仰角、速度、下沉率误差其计算方法如下：

${\widetilde{\mathrm{\θ}}}_e={\mathrm{\θ}}_e-{\mathrm{\θ}}_e^d;{\tilde{q}}_e=q_e-q_e^d;{\tilde{w}}_e=w_e-w_e^d$

步骤五：各执行部件控制信号计算：计算实现控制量所需的执行部件控制量u＝[δ_T,δ_a,δ_e,δ_r]。

在步骤四中所述的消除期望相对位置与实际相对位置之间的误差以及消除期望俯仰角与实际俯仰角之间的误差所需的控制量u，其计算方法如下：

即：

设计状态控制量

其中，

u＝[u₁u₂u₃u₄]^T＝[δ_Tδ_rδ_aδ_e]^T

。

Claims (6)

1.一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法，其特征具体步骤如下：

步骤一建立无人机与航母动力学模型，根据俩者的相对位置，建立相对运动学方程。

步骤二根据反馈线性化理论方法设计无人机对航母轨迹控制器。

步骤三设计期望航母的空间轨迹；设计期望相对跟踪值；设计期望相对速度。

步骤四计算消除期望与实际相对纵向横向和垂向相对位置的误差；计算消除期望相对俯仰角与实际相对俯仰角之间的误差以及俯仰角速度和下沉率

步骤五各执行部件控制信号计算：计算实现控制量所需的执行部件控制量u。

2.根据权利要求1所述的一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法，其特征在于：

在步骤一中所述的建立以无人机重心为原点体坐标系O_ax_ay_az_a；以航母重心为原点体坐标系O_sx_sy_sz_s；以地面上任一点为原点惯性坐标系O_gx_gy_gz_g，其中原点O_g为地面任意一点，O_gx_g指向北，O_gy_g指向东，O_gz_g指向地心。然后建立无人机与航母动力学模型，根据俩者的相对位置，建立相对运动学方程。

3.根据权利要求1所述的一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法，其特征在于：

在步骤二中所述的根据反馈线性化理论方法设计无人机对航母轨迹控制器，其计算方法如下：将航母与无人机相对运动学模型转换成如下形式：

其中，

①相对位置状态量

②无人机体坐标系到地面坐标系转换矩阵

③反馈线性化控制矩阵

。

4.根据权利要求1所述的一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法，其特征在于：

在步骤三中所述的设计期望船的平面轨迹为直线，直线轨迹由船无控制干扰情况下初始速度确定。船的垂直轨迹为波浪起伏曲线z_s(t)＝1.22sin(0.6t)+0.305sin(0.2t)确定，记作z_s(t)；所述的设计期望相对速度为C＞0为常数，为无人机与航母的期望相对速度沿机体坐标系的分解量。

5.根据权利要求1所述的一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法，其特征在于：

在步骤四中所述的计算消除期望位置与实际位置之间的误差无人机与航母的期望相对位置其中为机体与航母空间轨迹之间的位置误差，可由规划轨迹起始点机***置坐标P_a＝[x_e,y_e,z_e]^T与航母直线轨迹P_s＝[x_s,y_s,z_s]^T做差求得。其计算方法如下：

无人机在进舰着舰的最后阶段，无人机截获合适的下滑道后，一直保持相同的俯仰角、速度和下沉率，直至无人机与航母飞行甲板碰撞，实现撞击式着舰。θ_a为无人机的俯仰角，其角度为无人机机体纵轴与地面坐标系纵轴之间夹角；θ_s为船俯仰角，其角度为航母机体系纵轴线与地面坐标系纵轴之间夹角。即θ_e＝θ_a-θ_s；；跟踪俯仰角、速度、下沉率误差其计算方法如下：

其中，

。

6.根据权利要求1所述的一种基于双模型下的无人机自动着舰轨迹控制方法，其特征在于：

在步骤五中所述的消除期望相对位置与实际相对位置之间的误差以及消除期望俯仰角与实际俯仰角之间的误差所需的控制量u，其计算方法如下：

其中，

。