CN112068583A - 用于无人机***的滑模控制器设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于无人机***的滑模控制器设计方法,包括根据无人机***的动力学模型分析出影响所述无人机***的匹配干扰和非匹配干扰;使用干扰观测器估计出所述匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的估计值,以及所述非匹配干扰的各阶导数估计值;同时以所述匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的各阶导数估计值为关联项设计出滑模控制器。本发明用于无人机***的滑模控制器设计方法,设计出的滑模控制器能够同时有效处理无人机***的匹配干扰和非匹配干扰,有效提升无人机***的抗干扰能力。
Description
技术领域
本发明涉及无人机***控制技术领域,具体涉及一种用于无人机***的滑模控制器设计方法。
背景技术
现阶段小型无人直升机(简称“无人机”)被广泛用于军事和民用各个领域,其能够垂直起降、悬停、高机动飞行等,无人机在飞行过程中会受到阵风干扰的影响,以及受到模型参数摄动等的模型不确定性因素影响,为了确保无人机安全、高效地运行,需要设计高性能的鲁棒控制器。
滑模控制器为基于滑模控制算法设计的控制器,滑模控制也叫变结构控制,本质上是一类特殊的非线性控制,且非线性表现为控制的不连续性,可以在动态过程中,根据***当前的状态(如偏差及其各阶导数等)有目的地不断变化,迫使***按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。滑模控制器的上述控制特性非常适合应用于无人机***的控制,现有的滑模控制器只能处理无人机***的匹配干扰,对非匹配干扰非常敏感;但是,无人机实际运行过程中会同时受到匹配干扰和非匹配干扰的影响,不能处理非匹配干扰的滑模控制器的抗干扰性能较差。此处的匹配干扰为***的动力学方程中既有输入控制量又有干扰量的干扰,非匹配干扰为***的动力学方程中只有干扰量而没有控制输入量的干扰。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种用于无人机***的滑模控制器设计方法,设计出的滑模控制器能够同时有效处理无人机***的匹配干扰和非匹配干扰。
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种用于无人机***的滑模控制器设计方法,包括以下步骤,
根据无人机***的动力学模型分析出影响所述无人机***的匹配干扰和非匹配干扰;
使用干扰观测器估计出所述匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的估计值,以及所述非匹配干扰的各阶导数估计值;
同时以所述匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的各阶导数估计值为关联项设计出滑模控制器。
本发明一个较佳实施例中,进一步包括,同时以所述匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的各阶导数估计值为关联项设计出所述滑模控制器的控制率,所述滑模控制器根据所述控制率同时对所述无人机***的所述匹配干扰和非匹配干扰做补偿。
本发明一个较佳实施例中,进一步包括,所述无人机***的动力学模型包括,
P表征无人机***的位置向量;V表征无人机***的速度向量;Θ=[φ θ ψ]T表征无人机***的欧拉角向量;Ω表征无人机***的角速度向量;u=[δcol δlon δlat δped]T表征无人机***的控制输入量;
δcol表征无人机***的总距舵机输入;δlon表征无人机***的俯仰舵机输入;δlat表征无人机***的横滚舵机输入;δped表征无人机***的方向舵机输入;
g表征重力加速度;e3=[0 0 1]T表征一个单位向量;R(Θ)和Π(Θ)为旋转矩阵;m表征质量;
Zw,Zcol,A和B表征无人机***的模型参数;
J=diag(Jxx,Jyy,Jzz)表征惯性矩阵;
fd表征作用在无人机上的力干扰;τd表征作用在无人机上的力矩干扰。
本发明一个较佳实施例中,进一步包括,基于输入-输出反馈线性化方法将所述动力学模型变换为反馈线性化的动力模型,根据所述反馈线性化动力模型分析出影响所述无人机***的匹配干扰和非匹配干扰。
本发明一个较佳实施例中,进一步包括,变换后的反馈线性化动力模型为:
其中,Tm表征无人机***的主旋翼的升力;d1、d2、d3分别表征三个干扰项;
d1=Rfd/m;
R表征旋转矩阵;
τd1表征力矩干扰τd的第一个分量;τd2表征力矩干扰τd的第二个分量;τd3表征力矩干扰τd的第三个分量;
根据式(2)确定出:
d1=Rfd/m为非匹配干扰;
本发明一个较佳实施例中,进一步包括,根据反馈线性化的动力模型创建所述干扰观测器包括,
创建以下所述干扰观测器:
g1(ξ)和g2(ξ)分别表征非线性矩阵;
本发明一个较佳实施例中,进一步包括,同时以所述匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的各阶导数估计值为关联项设计出滑模控制器包括,创建以下滑模变量σP:
Λj=diag(λj1,λj2,λj3),j=1,2,3为正定对角矩阵,其各元素使得以下多项式Pk(s)=s3+λ3ks2+λ2ks+λ1k,k=1,2,3满足赫尔维茨条件;
为非匹配干扰d2的估计值;KP=diag(kp1,kp2,kp3)为正定对角矩阵;RT表征旋转矩阵R的转置;表征期望轨迹Pr的四阶导数;KP表征位置控制器增益;sign(σP)表征滑模变量σP的符号;K-1表征矩阵K的逆矩阵。
本发明一个较佳实施例中,进一步包括,同时以所述匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的各阶导数估计值为关联项设计出滑模控制器还包括,创建以下滑模变量σψ:
σψ=eψ2+λ4eψ1 (7);
本发明的有益效果:
本发明用于无人机***的滑模控制器设计方法,设计出的滑模控制器能够同时有效处理无人机***的匹配干扰和非匹配干扰,有效提升无人机***的抗干扰能力。
附图说明
图1为本发明优选实施例中滑模控制器设计方法的流程图;
图2为干扰观测器估计无人机***干扰的仿真示意图;
图3为本发明优选实施例中滑模控制器的控制率仿真示意图;
图4为基于干扰观测器的滑模控制率仿真示意图;
图5为现有技术中滑模控制器的控制率仿真示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明,以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施,但所举实施例不作为对本发明的限定。
实施例
本发明实施例公开一种用于无人机***的滑模控制器设计方法,参照图1所示,设计方法具体包括以下步骤:
步骤1:针对无人机***在飞行过程中会受到阵风干扰、模型参数摄动和未建模动态等因素影响,创建无人机***的动力学模型。
无人机***是一个典型的六自由度刚体***,其动力学模型可由下述微分方程描述:
P=[x y z]T表征无人机***的位置向量;V=[u v w]T表征无人机***的速度向量;Θ=[φ θ ψ]T表征无人机***的欧拉角向量;Ω=[p q r]T表征无人机***的角速度向量;g表征重力加速度;e3=[0 0 1]T表征一个单位向量;R(Θ)和Π(Θ)为旋转矩阵;m表征质量;J=diag(Jxx,Jyy,Jzz)表征惯性矩阵;fd表征作用在无人机上的力干扰;τd表征作用在无人机上的力矩干扰。
f和τ是作用在无人机上的力和力矩,可表示如下:
τ=J(AΩ+Bu) (式3);
u=[δcol δlon δlat δped]T表征无人机***的控制输入量;δcol表征无人机***的总距舵机输入;δlon表征无人机***的俯仰舵机输入;δlat表征无人机***的横滚舵机输入;δped表征无人机***的方向舵机输入;
Zw,Zcol,A和B表征无人机***的模型参数。
基于以上式1~3,得到以下无人机***的非线性模型:
R(Θ)fd/m和J-1τd表示作用在直升机上的干扰。
步骤2:利用输入-输出反馈线性化方法将所述动力学模型(1)变换为反馈线性化的动力模型(即输入-输出线性化模型),根据所述反馈线性化动力模型分析出影响所述无人机***的匹配干扰和非匹配干扰。
在进行反馈线性化过程前,先忽略无人机***的干扰fd和τd,并且使用主旋翼的升力Tm来表征模型中的项-m(-g+Zww+Zcolδcol),将非线性模型(1)简化成如下模型:
上述***的阶数为12,通过分析可知其相对阶数为8,因此,该无人机***存在一个4维的零动态***,***不能完全反馈线性化,为了解决该问题,增加升力Tm的两阶导数的动态特性。
此外,为了简化分析过程,采用下述变换:
由此可得到以下关系:
以后,根据输入-输出反馈线性化流程,对位置P和偏航角ψ求各阶导数,直至导数中出现输入变量。
由此可得位置P的四阶导数中出现控制输入量:
同理,可得偏航角ψ的二阶导数中出现控制输入量:
由此可知,扩展无人机***的阶数为14,相对阶数也是14,即扩展***能够完全反馈线性化。
d1、d2、d3分别表征三个干扰项;
R表征旋转矩阵;τd1表征力矩干扰τd的第一个分量;τd2表征力矩干扰τd的第二个分量;τd3表征力矩干扰τd的第三个分量;
步骤3:使用干扰观测器估计出所述匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的估计值,以及所述非匹配干扰的各阶导数估计值。
首先,设计扩展非线性干扰观测器(简称“干扰观测器”)
创建以下所述干扰观测器:
g1(ξ)和g2(ξ)分别表征非线性矩阵;
将干扰观测器增益设计为L(ξ)以下形式:
从而得到干扰观测器的传递函数:
步骤4:同时以匹配干扰的估计值、非匹配干扰的估计值、非匹配干扰的各阶导数估计值为关联项设计出滑模控制器。
定义跟踪误差和各阶导数如下:
针对无人机***的位置子***,同时受到非匹配干扰d1和匹配干扰d2的影响,设计如下滑模变量σP:
Λj=diag(λj1,λj2,λj3),j=1,2,3为正定对角矩阵,其各元素使得以下多项式Pk(s)=s3+λ3ks2+λ2ks+λ1k,k=1,2,3满足赫尔维茨条件;
sign(σP)表征滑模变量σP的符号;K-1表征矩阵K的逆矩阵。
同样的,针对无人机系***的偏航角子***,只受到匹配干扰d3的影响,设计以下滑模变量σψ:
σψ=eψ2+λ4eψ1 (7);
其中一个示例中,验证滑模控制器的有效性,设计仿真实验,干扰观测器参数C=diag(20,…,20)和Γ=diag(0.1,…,0.1)。滑模面参数Λ1=diag(27,27,27),Λ2=diag(27,27,27),Λ3=diag(9,9,9)和λ4=1。控制器增益KP=diag(5,25,40)和Kψ=2。并且对了突出所设计的新型滑模控制方法的优越性,将传统滑模控制方法,以及基于干扰观测器的传统滑模(DOB-SMC)方法作为对照组进行对比。
首先,干扰观测器对无人机***中存在的扰动估计的结果如图2所示。
本发明设计的滑模控制器的控制率、基于干扰观测器的控制率、现有技术中滑模控制器的控制率分别如图3、4、5所示。
仿真结果表明,所设计扩展非线性干扰观测器能够快速地估计无人机***的复合干扰。在本发明设计的滑模控制器作用下,无人机***能够更加精确地跟踪预定的轨迹。在基于干扰观测器的滑模控制器和传统滑模控制器作用下,无人机***的跟踪效果会受到一定程度的波动,控制效果明显比本发明设计的滑模控制器要差。从图3-5可知,本发明设计的滑模控制器能够有效地抑制抖振现象。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例,本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换,均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。
Claims (10)
1.一种用于无人机***的滑模控制器设计方法,其特征在于:包括以下步骤,
根据无人机***的动力学模型分析出影响所述无人机***的匹配干扰和非匹配干扰;
使用干扰观测器估计出所述匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的估计值,以及所述非匹配干扰的各阶导数估计值;
同时以所述匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的各阶导数估计值为关联项设计出滑模控制器。
2.如权利要求1所述的用于无人机***的滑模控制器设计方法,其特征在于:同时以所述匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的估计值、所述非匹配干扰的各阶导数估计值为关联项设计出所述滑模控制器的控制率,所述滑模控制器根据所述控制率同时对所述无人机***的所述匹配干扰和非匹配干扰做补偿。
3.如权利要求1所述的用于无人机***的滑模控制器设计方法,其特征在于:所述无人机***的动力学模型包括,
P表征无人机***的位置向量;V表征无人机***的速度向量;Θ=[φ θ ψ]T表征无人机***的欧拉角向量;Ω表征无人机***的角速度向量;u=[δcol δlon δlat δped]T表征无人机***的控制输入量;
δcol表征无人机***的总距舵机输入;δlon表征无人机***的俯仰舵机输入;δlat表征无人机***的横滚舵机输入;δped表征无人机***的方向舵机输入;
g表征重力加速度;e3=[0 0 1]T表征一个单位向量;R(Θ)和Π(Θ)为旋转矩阵;m表征质量;
Zw,Zcol,A和B表征无人机***的模型参数;
J=diag(Jxx,Jyy,Jzz)表征惯性矩阵;
fd表征作用在无人机上的力干扰;τd表征作用在无人机上的力矩干扰。
4.如权利要求3所述的用于无人机***的滑模控制器设计方法,其特征在于:基于输入-输出反馈线性化方法将所述动力学模型变换为反馈线性化的动力模型,根据所述反馈线性化动力模型分析出影响所述无人机***的匹配干扰和非匹配干扰。
5.如权利要求4所述的用于无人机***的滑模控制器设计方法,其特征在于:变换后的反馈线性化动力模型为:
其中,Tm表征无人机***的主旋翼的升力;d1、d2、d3分别表征三个干扰项;
d1=Rfd/m;
R表征旋转矩阵;
τd1表征力矩干扰τd的第一个分量;τd2表征力矩干扰τd的第二个分量;τd3表征力矩干扰τd的第三个分量;
根据式(2)确定出:
d1=Rfd/m为非匹配干扰;
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