CN113961010A - 基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法 - Google Patents

基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法，与现有技术相比解决了四旋翼植保无人机难以实现高精度跟踪控制的缺陷。本发明包括以下步骤：期望轨迹数据的设定和存储；实时轨迹数据的采集和存储；四旋翼植保无人机复合数学模型的建立；四旋翼植保无人机飞行误差数学模型的建立；饱和补偿***的设计和数据存储；自适应神经网络参数的设计和数据存储；基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器的设计和控制信号的存储；实时轨迹数据的更新；位置***和姿态***中参数数值的调整。本发明可以保证四旋翼植保无人机的轨迹跟踪误差在有限时间范围内收敛。

Description

基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保 无人机跟踪控制方法
技术领域
本发明涉及四旋翼植保无人机控制技术领域，具体来说是基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法。
背景技术
近年来，由于具有移动灵活、操作方便、结构简单、地形适应性强等优势，无人机已经广泛应用于现代农业领域。相较于传统的人工施肥，四旋翼植保无人机通过远程操控的方式避免了因人工操作不当而影响身体健康。同时，四旋翼植保无人机适合大面积的农作物喷药过程，提高了工作效率，降低了劳动强度，有利于实现病虫害的精确防控，促进农业经济的快速增长。
为了保证四旋翼植保无人机的高效精准作业，需要面临的主要困难之一是如何实现无人机的高精度轨迹跟踪。然而，设计一种高性能的轨迹跟踪控制器还存在着许多实际困难：首先，无人机平台具有欠驱动、强耦合和高非线性等特点，要求设计的控制器具有良好的解耦性和较强的鲁棒性；其次，由于无人机应用场景多为室外环境，极容易受到外界时变风扰的影响，要求设计的控制器具有较强的抗干扰性；另外，无人机在长时间的飞行，执行器容易出现故障和输入饱和的问题，要求设计的控制器具有良好的容错性能和抗饱和能力。然而，同时考虑上述问题会增加控制器的设计难度和复杂性。
目前，许多科研人员对四旋翼植保无人机的轨迹跟踪控制问题开展了大量的研究工作，主要包括线性控制方法和非线性控制方法。其中，最常见的线性控制方法有Proportional integral derivative(PID)、linear quadratic regulator(LQR)和H无穷控制，其基本思路是首先对无人机模型在平衡点处线性化，然后基于线性模型设计线性控制器。因此，线性控制方法对模型依赖程度低、设计简单以及实用性强。然而，当无人机在执行大操作飞行任务时，线性控制方法的控制参数容易突变，导致控制精度降低。
近年来，随着计算机技术和控制理论的发展，一些先进的非线性控制方法被提出来提高无人机的跟踪控制性能，主要包括反步法、滑膜控制、神经网络控制以及自适应控制等。反步法能很好地抑制非线性***中的扰动或不确定性，具有较强的鲁棒性。然而，在反推过程中需要对虚拟控制输入不断地微分，容易引起“指数***”的问题，增加计算负担。滑膜控制是一种具有强鲁棒性、响应速度快以及设计简单的非线性控制方法，然而实际输出信号容易出现抖动现象，降低了轨迹跟踪品质。
为了解决该问题，一些研究人员提出了利用有界层技术来代替控制器中的不连续项。然而，这些方法降低了***的跟踪控制精度。神经网络控制凭借其强大的在线逼近能力，特别适用于需要同时考虑多种不确定性因素或者复杂非线性***。其通常需结合自适应算法对神经网络权重进行在线调节，极大地增加了控制算法的在线计算时间和计算压力，这难以满足四旋翼植保无人机快速机动的飞行任务要求。除此之外，在实际应用中实现跟踪误差在有限时间范围内收敛是非常重要的，其收敛时间仅仅由控制参数决定而与跟踪初始状态无关，因此设计一种有限时间跟踪控制器就显得尤为关键。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中四旋翼植保无人机难以实现跟踪控制的缺陷，提供一种基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法来解决上述问题。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：
一种基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法，包括以下步骤：
期望轨迹数据的设定和存储：根据四旋翼植保无人机所执行的飞行任务要求，通过地面终端输入期望轨迹数据；通过机载网络模块接收地面终端所输入的期望轨迹数据，并保存到飞行数据存储器I中；
实时轨迹数据的采集和存储：通过四旋翼植保无人机所搭载的位置传感器、姿态传感器采集实时轨迹数据，并将所采集的实时轨迹数据保存在飞行数据存储器II中；
四旋翼植保无人机复合数学模型的建立：根据四旋翼植保无人机的固有机械特性以及在飞行时受到执行器故障、输入饱和以及时变风扰的干扰因素，建立四旋翼植保无人机的完整复合数学模型；
四旋翼植保无人机飞行误差数学模型的建立：基于四旋翼植保无人机复合数学模型，建立四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型；
饱和补偿***的设计和数据存储：基于四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型设计饱和补偿***，并将饱和补偿***信号数据更新并保存到飞行数据存储器III中；
自适应神经网络参数的设计和数据存储：基于四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型设计自适应神经网络参数，并将自适应神经网络参数的数据更新并保存到飞行数据存储器IV中；
基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器的设计和控制信号的存储：基于四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型和饱和补偿***，设计基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器，并将基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制信号数据更新并保存到飞行数据存储器V 中；
实时轨迹数据的更新：将基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制信号输入到四旋翼植保无人机的完整复合数学模型中，输出实时轨迹数据并保存到飞行数据存储器II中；
位置***参数数值的调整：通过监测饱和补偿信号的数据变化、自适应神经网络参数的数据变化以及期望轨迹数据与实际轨迹数据的差值变化，对位置***中的设计参数、控制参数进行调整，实现四旋翼植保无人机的跟踪控制。
所述四旋翼植保无人机复合数学模型的建立包括以下步骤：
基于坐标系转换方法，建立四旋翼植保无人机的位置运动学数学模型和姿态运动学数学模型，具体表达式分别如下所示：
Figure BDA0003231235130000031
其中，P＝[x,y,z]T和
Figure BDA0003231235130000032
分别表示四旋翼植保无人机在地球坐标系中的欧几里得位置向量和欧拉角向量，其中x、y和z分别表示在xa轴、ya轴和za轴上的位置坐标，φ、θ和
Figure BDA0003231235130000033
分别表示绕xa轴的横摇角度数、绕ya轴的俯仰角度数和绕za轴的偏航角度数，V＝[u,v,w]T和Ω＝[p,q,r]T分别表示四旋翼植保无人机在机体坐标系中的线速度向量和角速度向量，其中，u、v和w分别表示在xb轴、yb轴和zb轴上的线速度，p、q和r分别表示绕xb轴的横摇角速度、绕yb轴的俯仰角速度和绕zb轴的偏航角速度，
Figure BDA0003231235130000041
和
Figure BDA0003231235130000042
分别表示四旋翼植保无人机在地球坐标系中的线速度向量和角速度向量，其中
Figure BDA0003231235130000043
和
Figure BDA0003231235130000044
分别表示在xa轴、ya轴和za轴上的线速度，
Figure BDA0003231235130000045
和
Figure BDA0003231235130000046
分别表示绕xa轴的横摇角速度、绕ya轴的俯仰角速度和绕za轴的偏航角速度，Rt和Rs分别表示正交矩阵和欧拉矩阵，具体表达式分别如下所示：
Figure BDA0003231235130000047
Figure BDA0003231235130000048
利用欧拉拉格朗日建模方法，考虑四旋翼植保无人机的自身机械结构特点以及在飞行时所受到的外界时变风扰影响，建立四旋翼植保无人机的位置动力学数学模型和姿态动力学数学模型，具体表达式分别如下所示：
Figure BDA0003231235130000049
其中，Ir＝diag(Ix,Iy,Iz)表示正定转动惯量矩阵，其中Ix、Iy和Iz分别表示绕x轴、y轴和z轴的转动惯量系数，m表示四旋翼植保无人机的自身质量，
Figure BDA00032312351300000410
和
Figure BDA00032312351300000411
分别表示四旋翼植保无人机在机体坐标系中的线加速度向量和角加速度向量，其中，
Figure BDA00032312351300000412
和
Figure BDA00032312351300000413
分别表示在xb轴、yb轴和zb轴上的线加速度，
Figure BDA00032312351300000414
和
Figure BDA00032312351300000415
分别表示绕xb轴的横摇角加速度、绕yb轴的俯仰角加速度和绕zb轴的偏航角加速度；
Fs＝[0,0,uo,1]T和Ts＝[uo,2,uo,3,uo,4]T分别表示升力和控制力矩，
其中，uo,i,(i＝1,2,3,4)的具体计算表达式如下：
Figure BDA00032312351300000416
其中，wi,(i＝1,2,3,4)表示第i个电机转子的转速，d表示电机与四旋翼植保无人机质心的距离，c1和c2分别表示螺旋桨推力系数和转矩系数，Fa和Ta分别表示在姿态动力***和位置动力***中的空气阻力，具体表达式分别如下：
Figure BDA0003231235130000051
其中，Kf＝diag(Kf,1,Kf,2,Kf,3)和Kt＝diag(Kt,1,Kt,2,Kt,3)分别表示姿态***的阻力系数矩阵和位置***的阻力系数矩阵；
Fg表示***重力，其具体表达式如下所示：
Figure BDA0003231235130000052
其中，E＝[0,0,1]T，m表示四旋翼植保无人机的自身质量，g表示重力加速度，
Figure BDA0003231235130000053
为正交矩阵Rt的逆矩阵，Tg表示陀螺力矩，其具体表达式如下所示：
Figure BDA0003231235130000054
其中，J表示每个转子的惯性系数，
符号(Ω)×表示Ω向量的斜对称矩阵，其满足如下形式：
Figure BDA0003231235130000055
基于四旋翼植保无人机的运动学数学模型、动力学数学模型、位置动力学数学模型和姿态动力学数学模型，建立不考虑执行器错误和输入饱和的非完整复合数学模型，具体表达式分别如下所示：
Figure BDA0003231235130000056
其中，
Figure BDA0003231235130000057
表示四旋翼植保无人机的虚拟输入向量；
Figure BDA0003231235130000058
以及
Figure BDA0003231235130000059
和
Figure BDA00032312351300000510
分别表示位置***和姿态***中的非线性，
Figure BDA00032312351300000511
da＝[dx,dy,dz]T和
Figure BDA00032312351300000512
分别表示位置***和姿态***中的集总扰动；
考虑执行器错误的影响，具体的数学表达式如下所示：
uo,i＝ρiui+ri,i＝1,2,3,4，
其中，uo,i和ui分别表示实际的控制信号和期望的控制信号，ρi和ri分别表示有效系数和附加故障；
考虑执行器输入饱和的影响，具体的数学表达式如下所示：
sat(ui)＝sign(ui)min{|ui|,umax,i},i＝1,2,3,4，
其中，umax,i表示控制信号ui的上界值，符号函数sign(ui)定义为
Figure BDA0003231235130000061
基于非完整复合数学模型、执行器错误的数学表达式以及输入饱和的数学表达式，建立考虑执行器错误和输入饱和的完整复合数学模型
Figure BDA00032312351300000611
和
Figure BDA00032312351300000612
具体表达式如下所示：
Figure BDA0003231235130000062
其中，ρb＝[ρ1,ρ2,ρ3]T，rb＝[r1,r2,r3]T
和
Figure BDA0003231235130000063
所述四旋翼植保无人机飞行误差数学模型的建立包括以下步骤：
定义位置误差e1、姿态误差e2、线速度误差
Figure BDA0003231235130000064
以及角速度误差
Figure BDA0003231235130000065
具体的数学表达式分别如下所示：
e1＝P-Pd，e2＝Θ-Θd，
Figure BDA0003231235130000066
其中，Pd＝[xd,yd,zd]T和
Figure BDA0003231235130000067
分别表示在地球坐标系中的期望位置信号和期望姿态信号；
基于所定义的位置误差e1、姿态误差e2、线速度误差
Figure BDA0003231235130000068
以及角速度误差
Figure BDA0003231235130000069
设计位置***的滤波跟踪误差ξ1和姿态***的滤波跟踪误差ξ2，具体的数学表达式如下：
Figure BDA00032312351300000610
其中，γ1>0和γ2>0表示滤波系数，通过增大γ1和γ2能够提高跟踪误差的收敛速度；
基于位置的滤波跟踪误差ξ1、姿态的滤波跟踪误差ξ2以及完整复合数学模型
Figure BDA0003231235130000071
和
Figure BDA0003231235130000072
建立四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型
Figure BDA0003231235130000073
和
Figure BDA0003231235130000074
具体的数学表达式如下：
Figure BDA0003231235130000075
其中，
Figure BDA0003231235130000076
和
Figure BDA0003231235130000077
分别表示在位置***和姿态***中的复杂非线性变量。
所述饱和补偿***的设计和数据存储包括以下步骤：
基于位置***的滤波跟踪误差ξ1和姿态***的滤波跟踪误差ξ2，建立饱和补偿***
Figure BDA0003231235130000078
和
Figure BDA0003231235130000079
其具体的数学表达式如下所示：
Figure BDA00032312351300000710
Figure BDA00032312351300000711
其中，
Figure BDA00032312351300000712
△U2＝Tt-sat(Tt)，K1>0和K2>0表示输入补偿辅助***的控制参数，υ1和υ2分别表示位置***和姿态***中输入的补偿辅助变量，ρ1和ρ2表示正奇数，且满足条件ρ1<ρ2；
补偿辅助变量数据υ1和υ2更新并保存到飞行数据存储器III中。
所述自适应神经网络参数的设计和数据存储包括以下步骤：
根据s1和s2的定义，得如下不等式：
Figure BDA00032312351300000713
Figure BDA00032312351300000714
然后，基于径向基函数神经网络对非线性函数的强逼近能力，引入径向基函数神经网络，其具体的数学表达式如下所示：
h(Z)＝W*TΞ(Z)+δ(Z)，
其中，
Figure BDA00032312351300000715
和W*TΞ(Z)分别表示径向基函数神经网络的输入和输出， n表示输入的数量，h(Z)表示非线性函数，δ(Z)表示逼近误差，W*表示最优权重向量，其根据如下公式计算：
Figure BDA00032312351300000716
其中，
Figure BDA0003231235130000081
表示径向基函数神经网络的权重向量，
Figure BDA0003231235130000082
表示高斯基函数，其具体的数学表达式如下：
Figure BDA0003231235130000083
其中，m＝1,2,…,ksum，ksum表示隐藏层中总的神经元；
Figure BDA0003231235130000084
和μ分别表示径向基函数神经网络的中心和半径；
利用径向基函数神经网络逼近非线性函数η1(Z1)和η2(Z2)，其具体的数学表达式如下所示：
Figure BDA0003231235130000085
进一步得：
Figure BDA0003231235130000086
其中，
Figure BDA0003231235130000087
和Ψi(Zi)＝1+Ξi(Zi),(i＝1,2)分别表示未知虚参数和已知的可计算正标量参数；
设计的自适应神经网络参数
Figure BDA0003231235130000088
和
Figure BDA0003231235130000089
如下所示：
Figure BDA00032312351300000810
其中，bi和ci，(i＝1,2)均表示正的设计参数；
Figure BDA00032312351300000811
表示βi的上界估计值；
将自适应神经网络参数数据
Figure BDA00032312351300000812
和
Figure BDA00032312351300000813
更新并保存到飞行数据存储器IV中。
所述基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器的设计和控制信号的存储包括以下步骤：
基于滤波跟踪误差ξ1和ξ2、饱和补偿***
Figure BDA00032312351300000814
和
Figure BDA00032312351300000815
自适应神经网络参数
Figure BDA00032312351300000816
和
Figure BDA00032312351300000817
以及完整复合数学模型
Figure BDA00032312351300000818
和
Figure BDA00032312351300000819
设计基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器，其具体的数学表达式如下所示：
Figure BDA00032312351300000820
其中，ki和ai,(i＝1,2)表示正设计参数，
由于四旋翼植保无人机是具有四个输入(uo,1,uo,2,uo,3,uo,4)6个输出
Figure BDA00032312351300000821
的欠驱动***，利用三个虚拟控制输入信号(q1,q2,q3)计算实际控制输入信号uo,1，即：
Figure BDA0003231235130000091
另外，期望俯仰角φd和期望偏航角θd的计算公式分别如下所示：
Figure RE-GDA0003373534770000092
将基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制信号数据
Figure RE-GDA0003373534770000093
和Tt更 新并保存到飞行数据存储器V中。
所述实时轨迹数据的更新包括以下步骤：
将基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制信号输入到四旋翼植保无人机的完整复合数学模型，输出实时轨迹数据的二阶导数，即：三个线加速度
Figure BDA0003231235130000093
和三个角加速度
Figure BDA0003231235130000094
并保存到飞行数据存储器II中；
对三个线加速度
Figure BDA0003231235130000095
和三个角加速度
Figure BDA0003231235130000096
进行二次积分，获得实时轨迹数据。
所述位置***和姿态***中参数数值的调整包括以下步骤：
将保存在飞行数据存储器I、II和III中的期望轨迹数据、实时轨迹数据和实时自适应神经网络参数，以及复杂非线性变量，输入到饱和补偿***和径向基函数神经网络中，输出新的饱和补偿信号和新的自适应神经网络参数；
将保存在飞行数据存储器I和II中的实时轨迹数据和期望轨迹数据、新的饱和补偿信号以及新的自适应神经网络参数，输入到基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器中，输出用于调整四旋翼植保无人机轨迹的控制信号；
将用于调整四旋翼植保无人机轨迹的控制信号，输入到四旋翼植保无人机的完整复合数学模型中，输出实时轨迹数据的二阶导数，即：三个线加速度
Figure BDA0003231235130000097
和三个角加速度
Figure BDA0003231235130000098
再对实时轨迹数据的二阶导数进行二次积分，得到新的实时轨迹数据，即：在xa轴、ya轴和za轴上的位置坐标x、y和z，以及绕xa轴的横摇角度数φ、绕ya轴的俯仰角度数θ和绕za轴的偏航角度数
Figure BDA0003231235130000099
将新的实时轨迹数据、新的饱和补偿信号数据、新的自适应神经网络参数数据以及用于调整四旋翼植保无人机轨迹的输入控制信号更新，并分别存储于飞行数据存储器II、III、IV和V中；
观测飞行数据库III中饱和补偿信号数据的变化：
位置***中设计参数k1和a1的变化调整：如果在位置***中的饱和补偿信号的绝对值在大于等于0.2的范围变化，则设计参数k1按0.5大小增加，并且设计参数a1的值按0.2大小增加，直至位置***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.2的范围内变化；如果位置***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.2的范围内变化，则设计参数k1按0.3大小增加，并且设计参数a1的值按0.1大小增加，直至位置***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.02 范围内变化；如果位置***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.02范围内变化，则设计参数k1和a1的值均不变化，这满足四旋翼植保无人机在位置***中输入信号补偿的性能要求；
姿态***中设计参数k2和a2的变化调整：如果在姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在大于等于0.2的范围变化，则设计参数k2按0.5大小增加，并且设计参数a2的值按0.2大小增加，直至姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.2的范围内变化；如果姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.2的范围内变化，则设计参数k2按0.3大小增加，并且设计参数a2的值按0.1大小增加，直至姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.02 范围内变化；如果姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.02范围内变化，则设计参数k2和a2的值均不变化，这满足四旋翼植保无人机在姿态***中输入信号补偿的性能要求。
观测飞行数据库IV中自适应神经网络参数数据的变化：
位置***中设计参数b1和c1的变化调整：如果在位置***中的自适应神经网络参数值随时间递增变化，则设计参数b1的值按0.2大小递减，同时设计参数c1的值按0.25大小增加，直至位置***中的自适应神经网络参数值随时间单调递减；如果位置***中的自适应神经网络参数值需要大于25秒才能收敛至零，则设计参数b1的值按0.08大小递减，同时设计参数c1的值按0.12大小增加，直至位置***中的自适应神经网络参数值需要小于25秒收敛至零附近；如果位置***中的自适应神经网络参数值需要小于25秒收敛至零附近，则设计参数b1的值按0.04大小递减，同时设计参数c1的值按0.06大小增加，直至位置***中的自适应神经网络参数值需要10秒到25秒范围内才能收敛至零附近；如果位置***中的自适应神经网络参数值需要10秒到25秒范围内收敛至零附近，则设计参数b1的值不变化，同时设计参数c1的值按0.04大小增加，直至位置***中的自适应神经网络参数值在10秒内能收敛至零附近；如果位置***中的自适应神经网络参数值在10秒以内收敛至零，则设计参数b1和c1的值均不变化，这满足四旋翼植保无人机在位置***中自适应神经网络参数收敛的性能要求；
姿态***中设计参数b2和c2的变化调整：如果在姿态***中的自适应神经网络参数值随时间递增变化，则设计参数b2的值按0.2大小递减，同时设计参数c2的值按0.25大小增加，直至姿态***中的自适应神经网络参数值随时间单调递减；如果姿态***中的自适应神经网络参数值需要大于25秒才能收敛至零，则设计参数b2的值按0.08大小递减，同时设计参数c2的值按0.12大小增加，直至姿态***中的自适应神经网络参数值需要小于25秒收敛至零附近；如果姿态***中的自适应神经网络参数值需要小于25秒收敛至零附近，则设计参数b2的值按0.04大小递减，同时设计参数c2的值按0.06大小增加，直至姿态***中的自适应神经网络参数值需要10秒到25秒范围内才能收敛至零附近；如果姿态***中的自适应神经网络参数值需要10秒到25秒范围内收敛至零附近，则设计参数b2的值不变化，同时设计参数c2的值按0.04大小增加，直至姿态***中的自适应神经网络参数值在10秒范围内收敛至零；如果姿态***中的自适应神经网络参数值在10秒范围内收敛至零，则设计参数b2和c2的值均不变化，这满足四旋翼植保无人机在姿态***中自适应神经网络参数收敛的性能要求。
通过飞行数据库I和II中的期望轨迹数据与实际轨迹数据进行差值比较：
位置***中控制参数γ1的变化调整：如果三种期望位置(xd,yd,zd)与相应的实时位置(x,y,z)差值的绝对值之和大于1.5，则控制参数γ1的值按0.18 大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于1.5；如果三种期望位置 (xd,yd,zd)与相应的实时位置(x,y,z)差值的绝对值之和小于等于1.5，则控制参数γ1的值按0.1大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于0.1；如果三种期望位置(xd,yd,zd)与相应的实时位置(x,y,z)差值的绝对值之和小于等于0.1，则控制参数γ1的值按0.06大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于0.01；如果三种期望位置(xd,yd,zd)与相应的实时位置(x,y,z)差值的绝对值之和小于等于0.01，控制参数γ1的值不改变，这满足四旋翼植保无人机在位置***中轨迹跟踪精度的性能要求；
如果三种期望姿态角度
Figure BDA0003231235130000121
与相应的实时姿态角度数
Figure BDA0003231235130000122
差值的绝对值之和大于1，则控制参数γ2的值按0.15大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于1；如果三种期望姿态角度数
Figure BDA0003231235130000123
与相应的实时姿态角度数
Figure BDA0003231235130000124
差值的绝对值之和之和小于等于1，则控制参数γ2的值按0.08 大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于0.1；如果三种期望姿态角度数
Figure BDA0003231235130000125
与相应的实时姿态角度数
Figure BDA0003231235130000126
差值的绝对值之和小于等于0.1，则控制参数γ2的值按0.03大小增加，直至差值的绝对值之和在小于等于 0.01；如果三种期望姿态角度数
Figure BDA0003231235130000127
与相应的实时姿态角度数
Figure BDA0003231235130000128
差值的绝对值之和小于等于0.01，则控制参数γ2的值不改变，这满足四旋翼植保无人机在姿态***中轨迹跟踪精度的性能要求。
有益效果
本发明的基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法，与现有技术相比可以保证四旋翼植保无人机的轨迹跟踪误差在有限时间范围内收敛；其次，该方法具有强鲁棒性、良好的抗饱和性以及执行器容错能力，可以在外界时变干扰、输入饱和以及执行器错误同时存在的情况下，实现四旋翼植保无人机的高性能轨迹跟踪控制；同时，该方法可以有效地减少自适应神经网络参数的在线计算数量，降低了在线计算负担。
本发明可以保证四旋翼植保无人机在受到外部扰动、输入饱和以及执行器错误的影响下，轨迹跟踪误差仍能在有限时间内收敛至有界范围，提高了飞行控制***的鲁棒性、抗饱和性和执行器容错能力，同时减少了控制器中自适应参数的数量，减轻了参数在线计算的负担。
附图说明
图1是本发明的方法顺序图；
图2是本发明中四旋翼植保无人机的模型示意图；
图3是本发明的实时三维轨迹跟踪响应曲线图；
图4是本发明的x轴方向的轨迹跟踪响应曲线图；
图5是本发明的y轴方向的轨迹跟踪响应曲线图；
图6是本发明的z轴方向的轨迹跟踪响应曲线图；
图7是本发明的横摇角轨迹跟踪响应曲线图；
图8是本发明的俯仰角轨迹跟踪响应曲线图；
图9是本发明的偏航角轨迹跟踪响应曲线图；
图10是本发明的实际控制输入响应曲线图；
图11是本发明的自适应神经网络参数响应曲线图。
具体实施方式
为使对本发明的结构特征及所达成的功效有更进一步的了解与认识，用以较佳的实施例及附图配合详细的说明，说明如下：
如图1所示，本发明所涉及的四旋翼植保无人机模型示意图，其中，在无人机对称位置上装配了4个相同的电机(编号为电机1、电机2、电机3和电机4)，通过调节四个电机的转速来控制无人机的位置和姿态运动。 {Oa,xa,ya,za}是地球坐标系，{Ob,xb,yb,zb}是机体坐标系，d、m和g分别表示电机与无人机质心的距离、四旋翼植保无人机的自身质量和重力系数。
如图2所示，本发明所述的基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法，包括以下步骤：
第一步，期望轨迹数据的设定和存储：根据四旋翼植保无人机所执行的飞行任务要求，通过地面终端输入期望轨迹数据；通过机载网络模块接收地面终端所输入的期望轨迹数据，并保存到飞行数据存储器I中。其中，期望轨迹数据包括：期望姿态角度数(期望翻滚角度数、期望俯仰角度数和期望偏航角度数)和期望位置坐标(期望x轴位置坐标、期望y轴位置坐标和期望z轴位置坐标)。
第二步，实时轨迹数据的采集和存储：通过四旋翼植保无人机所搭载的位置传感器、姿态传感器采集实时轨迹数据，并将所采集的实时轨迹数据保存在飞行数据存储器II中。实时轨迹数据包括：实时姿态角度数(实时翻滚角度数、实时俯仰角度数和实时偏航角度数)和实时位置坐标(实时x轴位置坐标、实时y轴位置坐标和实时z轴位置坐标)。
第三步，四旋翼植保无人机复合数学模型的建立。根据四旋翼植保无人机的固有机械特性以及在飞行时受到执行器故障、输入饱和以及时变风扰的干扰因素，建立四旋翼植保无人机的完整复合数学模型。需要特别说明的是，本发明考虑了外部扰动、输入饱和以及执行器错误三种因素，并且考虑了姿态动力***和位置动力***之间的耦合，这不仅能更好地反映四旋翼植保无人机在实际情况下的飞行特性，也能更好地应对实际飞行过程中所遇到的紧急情况。然而，这些干扰因素大大增加了控制器的设计难度和复杂性。其具体步骤如下：
(1)基于坐标系转换方法，建立四旋翼植保无人机的位置运动学数学模型和姿态运动学数学模型，具体表达式分别如下所示：
Figure BDA0003231235130000141
其中，P＝[x,y,z]T和
Figure BDA0003231235130000142
分别表示四旋翼植保无人机在地球坐标系中的欧几里得位置向量和欧拉角向量，其中x、y和z分别表示在xa轴、ya轴和za轴上的位置坐标，φ、θ和
Figure BDA0003231235130000143
分别表示绕xa轴的横摇角度数、绕ya轴的俯仰角度数和绕za轴的偏航角度数，V＝[u,v,w]T和Ω＝[p,q,r]T分别表示四旋翼植保无人机在机体坐标系中的线速度向量和角速度向量，其中，u、v和w分别表示在xb轴、yb轴和zb轴上的线速度，p、q和r分别表示绕xb轴的横摇角速度、绕yb轴的俯仰角速度和绕zb轴的偏航角速度，
Figure BDA0003231235130000144
和
Figure BDA0003231235130000145
分别表示四旋翼植保无人机在地球坐标系中的线速度向量和角速度向量，其中
Figure BDA0003231235130000146
和
Figure BDA0003231235130000147
分别表示在xa轴、ya轴和za轴上的线速度，
Figure BDA0003231235130000148
和
Figure BDA0003231235130000149
分别表示绕xa轴的横摇角速度、绕ya轴的俯仰角速度和绕za轴的偏航角速度，Rt和Rs分别表示正交矩阵和欧拉矩阵，具体表达式分别如下所示：
Figure BDA00032312351300001410
Figure BDA00032312351300001411
(2)利用欧拉拉格朗日建模方法，考虑四旋翼植保无人机的自身机械结构特点以及在飞行时所受到的外界时变风扰影响，建立四旋翼植保无人机的位置动力学数学模型和姿态动力学数学模型，具体表达式分别如下所示：
Figure BDA0003231235130000151
其中，Ir＝diag(Ix,Iy,Iz)表示正定转动惯量矩阵，其中Ix、Iy和Iz分别表示绕x轴、y轴和z轴的转动惯量系数，m表示四旋翼植保无人机的自身质量，
Figure BDA0003231235130000152
和
Figure BDA0003231235130000153
分别表示四旋翼植保无人机在机体坐标系中的线加速度向量和角加速度向量，其中，
Figure BDA0003231235130000154
和
Figure BDA0003231235130000155
分别表示在xb轴、yb轴和zb轴上的线加速度，
Figure BDA0003231235130000156
和
Figure BDA0003231235130000157
分别表示绕xb轴的横摇角加速度、绕yb轴的俯仰角加速度和绕zb轴的偏航角加速度；
Fs＝[0,0,uo,1]T和Ts＝[uo,2,uo,3,uo,4]T分别表示升力和控制力矩，
其中，uo,i,(i＝1,2,3,4)的具体计算表达式如下：
Figure BDA0003231235130000158
其中，wi,(i＝1,2,3,4)表示第i个电机转子的转速，d表示电机与四旋翼植保无人机质心的距离，c1和c2分别表示螺旋桨推力系数和转矩系数，Fa和Ta分别表示在姿态动力***和位置动力***中的空气阻力，具体表达式分别如下：
Figure BDA0003231235130000159
其中，Kf＝diag(Kf,1,Kf,2,Kf,3)和Kt＝diag(Kt,1,Kt,2,Kt,3)分别表示姿态***的阻力系数矩阵和位置***的阻力系数矩阵；
Fg表示***重力，其具体表达式如下所示：
Figure BDA00032312351300001510
其中，E＝[0,0,1]T，m表示四旋翼植保无人机的自身质量，g表示重力加速度，
Figure BDA00032312351300001511
为正交矩阵Rt的逆矩阵，Tg表示陀螺力矩，其具体表达式如下所示：
Figure BDA00032312351300001512
其中，J表示每个转子的惯性系数，
符号(Ω)×表示Ω向量的斜对称矩阵，其满足如下形式：
Figure BDA0003231235130000161
(3)基于四旋翼植保无人机的运动学数学模型、动力学数学模型、位置动力学数学模型和姿态动力学数学模型，建立不考虑执行器错误和输入饱和的非完整复合数学模型，具体表达式分别如下所示：
Figure BDA0003231235130000162
其中，
Figure BDA0003231235130000163
表示四旋翼植保无人机的虚拟输入向量；
Figure BDA0003231235130000164
以及
Figure BDA0003231235130000165
和
Figure BDA0003231235130000166
分别表示位置***和姿态***中的非线性，
Figure BDA0003231235130000167
da＝[dx,dy,dz]T和
Figure BDA0003231235130000168
分别表示位置***和姿态***中的集总扰动。
(4)考虑执行器错误的影响，具体的数学表达式如下所示：
uo,i＝ρiui+ri,i＝1,2,3,4，
其中，uo,i和ui分别表示实际的控制信号和期望的控制信号，ρi和ri分别表示有效系数和附加故障。
(5)考虑执行器输入饱和的影响，具体的数学表达式如下所示：
sat(ui)＝sign(ui)min{|ui|,umax,i},i＝1,2,3,4，
其中，umax,i表示控制信号ui的上界值，符号函数sign(ui)定义为
Figure BDA0003231235130000169
(6)基于非完整复合数学模型、执行器错误的数学表达式以及输入饱和的数学表达式，建立考虑执行器错误和输入饱和的完整复合数学模型
Figure BDA00032312351300001610
和
Figure BDA0003231235130000171
具体表达式如下所示：
Figure BDA0003231235130000172
其中，ρb＝[ρ1,ρ2,ρ3]T，rb＝[r1,r2,r3]T
和
Figure BDA0003231235130000173
第四步，四旋翼植保无人机飞行误差数学模型的建立：基于四旋翼植保无人机复合数学模型，建立四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型。需要特别说明的是，本发明建立的四旋翼植保无人机的飞行误差模型是为了引进滤波系数γ1和γ2，以便能更直接地调节位置误差的收敛速度和姿态误差的收敛速度。
所述四旋翼植保无人机飞行误差数学模型的建立包括以下步骤：
(1)定义位置误差e1、姿态误差e2、线速度误差
Figure BDA0003231235130000174
以及角速度误差
Figure BDA0003231235130000175
具体的数学表达式分别如下所示：
e1＝P-Pd，e2＝Θ-Θd，
Figure BDA0003231235130000176
其中，Pd＝[xd,yd,zd]T和
Figure BDA0003231235130000177
分别表示在地球坐标系中的期望位置信号和期望姿态信号。
(2)基于所定义的位置误差e1、姿态误差e2、线速度误差
Figure BDA0003231235130000178
以及角速度误差
Figure BDA0003231235130000179
设计位置***的滤波跟踪误差ξ1和姿态***的滤波跟踪误差ξ2，具体的数学表达式如下：
Figure BDA00032312351300001710
其中，γ1>0和γ2>0表示滤波系数，通过增大γ1和γ2能够提高跟踪误差的收敛速度。
(3)基于位置的滤波跟踪误差ξ1、姿态的滤波跟踪误差ξ2以及完整复合数学模型
Figure BDA00032312351300001711
和
Figure BDA00032312351300001712
建立四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型
Figure BDA00032312351300001713
和
Figure BDA00032312351300001714
具体的数学表达式如下：
Figure BDA00032312351300001715
其中，
Figure BDA00032312351300001716
和
Figure BDA00032312351300001717
分别表示在位置***和姿态***中的复杂非线性变量。
第五步，饱和补偿***的设计和数据存储：基于四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型设计饱和补偿***，并将饱和补偿***信号数据更新并保存到飞行数据存储器III中。本发明所设计的饱和补偿***不需要假设期望控制输入的大小是有界的，同时也能保证饱和补偿***是有限时间收敛的。
饱和补偿***的设计和数据存储包括以下步骤：
(1)基于位置***的滤波跟踪误差ξ1和姿态***的滤波跟踪误差ξ2，建立饱和补偿***
Figure BDA0003231235130000181
和
Figure BDA0003231235130000182
其具体的数学表达式如下所示：
Figure BDA0003231235130000183
Figure BDA0003231235130000184
其中，
Figure BDA0003231235130000185
△U2＝Tt-sat(Tt)，K1>0和K2>0表示输入补偿辅助***的控制参数，υ1和υ2分别表示位置***和姿态***中输入的补偿辅助变量，ρ1和ρ2表示正奇数，且满足条件ρ1<ρ2；
(2)将补偿辅助变量数据υ1和υ2更新并保存到飞行数据存储器III中。
第六步，自适应神经网络参数的设计和数据存储：基于四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型设计自适应神经网络参数，并将自适应神经网络参数的数据更新并保存到飞行数据存储器IV中。本发明利用所设计的自适应算法在线更新两个集总参数，而不是更新两个矢量或者两个矩阵。因此，这极大地减少了控制器中自适应参数的数量，从而有效地降低了计算负担。除此以外，本发明的自适应算法是基于δ-改性技术所设计的，从而有效地避免了参数漂移的问题。自适应神经网络参数的设计和数据存储包括以下步骤：
(1)根据s1和s2的定义，得如下不等式：
Figure BDA0003231235130000186
Figure BDA0003231235130000187
然后，基于径向基函数神经网络对非线性函数的强逼近能力，引入径向基函数神经网络，其具体的数学表达式如下所示：
h(Z)＝W*TΞ(Z)+δ(Z)，
其中，
Figure BDA0003231235130000188
和W*TΞ(Z)分别表示径向基函数神经网络的输入和输出， n表示输入的数量，h(Z)表示非线性函数，δ(Z)表示逼近误差，W*表示最优权重向量，其根据如下公式计算：
Figure BDA0003231235130000191
其中，
Figure BDA0003231235130000192
表示径向基函数神经网络的权重向量，
Figure BDA0003231235130000193
表示高斯基函数，其具体的数学表达式如下：
Figure BDA0003231235130000194
其中，m＝1,2,...,ksum，ksum表示隐藏层中总的神经元；
Figure BDA0003231235130000195
和μ分别表示径向基函数神经网络的中心和半径。
(2)利用径向基函数神经网络逼近非线性函数η1(Z1)和η2(Z2)，其具体的数学表达式如下所示：
Figure BDA0003231235130000196
进一步得：
Figure BDA0003231235130000197
其中，
Figure BDA0003231235130000198
和Ψi(Zi)＝1+Ξi(Zi),(i＝1,2)分别表示未知虚参数和已知的可计算正标量参数。
(3)设计的自适应神经网络参数
Figure BDA0003231235130000199
和
Figure BDA00032312351300001910
如下所示：
Figure BDA00032312351300001911
其中，bi和ci，(i＝1,2)均表示正的设计参数；
Figure BDA00032312351300001912
表示βi的上界估计值；
(4)将自适应神经网络参数数据
Figure BDA00032312351300001913
和
Figure BDA00032312351300001914
更新并保存到飞行数据存储器IV 中。
第七步，基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器的设计和控制信号的存储：基于四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型和饱和补偿***，设计基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器，并将基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制信号数据更新并保存到飞行数据存储器V中。本发明所设计的基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器,可以同时处理外部扰动、执行器错误和输入饱和的问题，这些问题极大地增加了控制器的设计难度。除此以外，这极大地减少了控制器中自适应参数的数量，简化了设计结构，减轻了参数在线计算的负担。因此，所设计的控制器更经济可靠，同时能更好的应对实际飞行过程中所遇到的紧急情况，满足安全飞行要求。所述基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器的设计和控制信号的存储包括以下步骤：
(1)基于滤波跟踪误差ξ1和ξ2、饱和补偿***
Figure BDA0003231235130000201
和
Figure BDA0003231235130000202
自适应神经网络参数
Figure BDA0003231235130000203
和
Figure BDA0003231235130000204
以及完整复合数学模型
Figure BDA0003231235130000205
和
Figure BDA0003231235130000206
设计基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器，其具体的数学表达式如下所示：
Figure BDA0003231235130000207
其中，ki和ai,(i＝1,2)表示正设计参数，
由于四旋翼植保无人机是具有四个输入(uo,1,uo,2,uo,3,uo,4)6个输出
Figure BDA0003231235130000208
的欠驱动***，利用三个虚拟控制输入信号(q1,q2,q3)计算实际控制输入信号uo,1，即：
Figure BDA0003231235130000209
另外，期望俯仰角φd和期望偏航角θd的计算公式分别如下所示：
Figure BDA00032312351300002010
(2)将基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制信号数据
Figure BDA00032312351300002011
和 Tt更新并保存到飞行数据存储器V中。
第八步，实时轨迹数据的更新：将基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制信号输入到四旋翼植保无人机的完整复合数学模型中，输出实时轨迹数据并保存到飞行数据存储器II中。
(1)将基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制信号输入到四旋翼植保无人机的完整复合数学模型，输出实时轨迹数据的二阶导数，即：三个线加速度
Figure BDA00032312351300002012
和三个角加速度
Figure BDA00032312351300002013
并保存到飞行数据存储器II中。
(2)对三个线加速度
Figure BDA00032312351300002014
和三个角加速度
Figure BDA00032312351300002015
进行二次积分，获得实时轨迹数据。
第九步，位置***和姿态***中参数数值的调整：通过监测饱和补偿信号的数据变化、自适应神经网络参数的数据变化以及期望轨迹数据与实际轨迹数据的差值变化，对位置***中的设计参数、控制参数进行调整，以此实现四旋翼植保无人机的跟踪控制。
其具体步骤如下：
(1)将保存在飞行数据存储器I、II和III中的期望轨迹数据、实时轨迹数据和实时自适应神经网络参数，以及复杂非线性变量，输入到饱和补偿***和径向基函数神经网络中，输出新的饱和补偿信号和新的自适应神经网络参数。
(2)将保存在飞行数据存储器I和II中的实时轨迹数据和期望轨迹数据、新的饱和补偿信号以及新的自适应神经网络参数，输入到基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器中，输出用于调整四旋翼植保无人机轨迹的控制信号。
(3)将用于调整四旋翼植保无人机轨迹的控制信号，输入到四旋翼植保无人机的完整复合数学模型中，输出实时轨迹数据的二阶导数，即：三个线加速度
Figure BDA0003231235130000211
和三个角加速度
Figure BDA0003231235130000212
再对实时轨迹数据的二阶导数进行二次积分，得到新的实时轨迹数据，即：在xa轴、ya轴和za轴上的位置坐标x、y和z，以及绕xa轴的横摇角度数φ、绕ya轴的俯仰角度数θ和绕za轴的偏航角度数
Figure BDA0003231235130000213
(4)将新的实时轨迹数据、新的饱和补偿信号数据、新的自适应神经网络参数数据以及用于调整四旋翼植保无人机轨迹的输入控制信号更新，并分别存储于飞行数据存储器II、III、IV和V中。
(5)观测飞行数据库III中饱和补偿信号数据的变化：
A1)位置***中设计参数k1和a1的变化调整：如果在位置***中的饱和补偿信号的绝对值在大于等于0.2的范围变化，则设计参数k1按0.5大小增加，并且设计参数a1的值按0.2大小增加，直至位置***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.2的范围内变化；如果位置***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.2的范围内变化，则设计参数k1按0.3大小增加，并且设计参数a1的值按0.1大小增加，直至位置***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于 0.02范围内变化；如果位置***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.02范围内变化，则设计参数k1和a1的值均不变化，这满足四旋翼植保无人机在位置***中输入信号补偿的性能要求；
A2)姿态***中设计参数k2和a2的变化调整：如果在姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在大于等于0.2的范围变化，则设计参数k2按0.5大小增加，并且设计参数a2的值按0.2大小增加，直至姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.2的范围内变化；如果姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.2的范围内变化，则设计参数k2按0.3大小增加，并且设计参数a2的值按0.1大小增加，直至姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于 0.02范围内变化；如果姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.02范围内变化，则设计参数k2和a2的值均不变化，这满足四旋翼植保无人机在姿态***中输入信号补偿的性能要求。
(6)观测飞行数据库IV中自适应神经网络参数数据的变化：
B1)位置***中设计参数b1和c1的变化调整：如果在位置***中的自适应神经网络参数值随时间递增变化，则设计参数b1的值按0.2大小递减，同时设计参数c1的值按0.25大小增加，直至位置***中的自适应神经网络参数值随时间单调递减；如果位置***中的自适应神经网络参数值需要大于25秒才能收敛至零，则设计参数b1的值按0.08大小递减，同时设计参数c1的值按0.12 大小增加，直至位置***中的自适应神经网络参数值需要小于25秒收敛至零附近；如果位置***中的自适应神经网络参数值需要小于25秒收敛至零附近，则设计参数b1的值按0.04大小递减，同时设计参数c1的值按0.06大小增加，直至位置***中的自适应神经网络参数值需要10秒到25秒范围内才能收敛至零附近；如果位置***中的自适应神经网络参数值需要10秒到25秒范围内收敛至零附近，则设计参数b1的值不变化，同时设计参数c1的值按0.04大小增加，直至位置***中的自适应神经网络参数值在10秒内能收敛至零附近；如果位置***中的自适应神经网络参数值在10秒以内收敛至零，则设计参数b1和c1的值均不变化，这满足四旋翼植保无人机在位置***中自适应神经网络参数收敛的性能要求；
B2)姿态***中设计参数b2和c2的变化调整：如果在姿态***中的自适应神经网络参数值随时间递增变化，则设计参数b2的值按0.2大小递减，同时设计参数c2的值按0.25大小增加，直至姿态***中的自适应神经网络参数值随时间单调递减；如果姿态***中的自适应神经网络参数值需要大于25秒才能收敛至零，则设计参数b2的值按0.08大小递减，同时设计参数c2的值按0.12 大小增加，直至姿态***中的自适应神经网络参数值需要小于25秒收敛至零附近；如果姿态***中的自适应神经网络参数值需要小于25秒收敛至零附近，则设计参数b2的值按0.04大小递减，同时设计参数c2的值按0.06大小增加，直至姿态***中的自适应神经网络参数值需要10秒到25秒范围内才能收敛至零附近；如果姿态***中的自适应神经网络参数值需要10秒到25秒范围内收敛至零附近，则设计参数b2的值不变化，同时设计参数c2的值按0.04大小增加，直至姿态***中的自适应神经网络参数值在10秒范围内收敛至零；如果姿态***中的自适应神经网络参数值在10秒范围内收敛至零，则设计参数b2和c2的值均不变化，这满足四旋翼植保无人机在姿态***中自适应神经网络参数收敛的性能要求。
(7)通过飞行数据库I和II中的期望轨迹数据与实际轨迹数据进行差值比较：
C1)位置***中控制参数γ1的变化调整：如果三种期望位置(xd,yd,zd)与相应的实时位置(x,y,z)差值的绝对值之和大于1.5，则控制参数γ1的值按 0.18大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于1.5；如果三种期望位置 (xd,yd,zd)与相应的实时位置(x,y,z)差值的绝对值之和小于等于1.5，则控制参数γ1的值按0.1大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于0.1；如果三种期望位置(xd,yd,zd)与相应的实时位置(x,y,z)差值的绝对值之和小于等于0.1，则控制参数γ1的值按0.06大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于0.01；如果三种期望位置(xd,yd,zd)与相应的实时位置(x,y,z)差值的绝对值之和小于等于0.01，控制参数γ1的值不改变，这满足四旋翼植保无人机在位置***中轨迹跟踪精度的性能要求；
C2)姿态***中控制参数γ2的变化调整：如果三种期望姿态角度
Figure BDA0003231235130000231
与相应的实时姿态角度数
Figure BDA0003231235130000232
差值的绝对值之和大于1，则控制参数γ2的值按0.15大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于1；如果三种期望姿态角度数
Figure BDA0003231235130000233
与相应的实时姿态角度数
Figure BDA0003231235130000234
差值的绝对值之和之和小于等于1，则控制参数γ2的值按0.08大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于0.1；如果三种期望姿态角度数
Figure BDA0003231235130000241
与相应的实时姿态角度数
Figure BDA0003231235130000242
差值的绝对值之和小于等于0.1，则控制参数γ2的值按0.03大小增加，直至差值的绝对值之和在小于等于0.01；如果三种期望姿态角
Figure BDA0003231235130000243
与相应的实时姿态角度数
Figure BDA0003231235130000244
差值的绝对值之和小于等于0.01，则控制参数γ2的值不改变，这满足四旋翼植保无人机在姿态***中轨迹跟踪精度的性能要求。
为了证明四旋翼植保无人机的跟踪误差信号e1和e2在有限时间范围内收敛至有界区域，考虑如下复合李雅普诺夫函数V：
Figure BDA0003231235130000245
其中，
Figure BDA0003231235130000246
和
Figure BDA0003231235130000247
表示估计误差，
Figure BDA0003231235130000248
和
Figure BDA0003231235130000249
分别表示β1和β2的估计值。
将基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器、四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型、饱和补偿***和自适应神经网络参数，代入到李雅普诺夫函数V的一阶导数中，可得：
Figure BDA00032312351300002410
其中，
Figure BDA00032312351300002411
Figure BDA00032312351300002412
以及
Figure BDA00032312351300002413
根据有限时间稳定性定理可知，只要满足
Figure BDA0003231235130000251
和K2>0，闭环***的跟踪信号ξ1,ξ2,
Figure BDA0003231235130000252
υ1,υ2在有限时间T1收敛至原点附近的有界区域Ω1。
具体地，有限时间T1的计算公式为
Figure BDA0003231235130000253
Figure BDA0003231235130000254
其中：0<ε1<1，T0表示初始时间。
具体地，有界区域Ω1的计算公式为
Figure BDA0003231235130000255
因此，基于所设计的位置滤波跟踪误差和姿态滤波跟踪误差，可得出位置跟踪误差和姿态跟踪误差将分别收敛至如下有界区域：
Figure BDA0003231235130000256
Figure BDA0003231235130000257
综上所述，本发明在四旋翼植保无人机在受外界时变风扰、输入饱和以及执行器错误的影响下，设计的基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器仍能够保证所有闭环***信号和跟踪误差在有限时间内收敛至有界区域，增强了***的鲁棒性、执行器抗饱和性能以及执行器容错能力，有助于保证四旋翼植保无人机的高性能安全自主飞行。同时，减少了自适应神经网络参数的在线计算数量，有效地降低了机载控制中心的计算负担。
为了验证本发明所提控制器的优越性，在具体地实施例中，基于MATLAB 仿真平台上构建四旋翼植保无人机轨迹跟踪控制***。在本发明实施例中，四旋翼植保无人机的物理参数如下：m＝2[kg]，g＝9.8[m/s2]，d＝0.2[m]， Jr＝0.002[kg·m2]，Io,x＝Io,y＝1.2416[N·m·s2/rad]，Io,z＝2.4832[N·m·s2/rad]，Kf,1＝Kf,2＝Kf,3＝0.01[N·s/m]和Kt,1＝Kt,2＝Kt,3＝0.001[N·m·s/rad]。
四旋翼植保无人机受到的时变扰动如下：
Figure BDA0003231235130000261
和
Figure BDA0003231235130000262
四旋翼植保无人机受到的执行器故障如下：
Figure BDA0003231235130000263
Figure BDA0003231235130000264
[r1,r2,r3,r4]T＝[0.1,0.02,0.1sin(0.2t),0]T。四旋翼植保无人机受到的输入饱和限制如下：umax,1＝35[N]和 umax,2＝umax,3＝umax,4＝40[N·m]。四旋翼植保无人机从初始轨迹
Figure BDA0003231235130000265
起飞跟踪期望轨迹
Figure BDA0003231235130000266
选取的控制参数如下：
γ1＝10，γ2＝6，k1＝10，k2＝2，a1＝a2＝1，b1＝0.003，b2＝0.002，c1＝c2＝0.6， β1(0)＝β2(0)＝0，σ＝0，μ＝5，ksum＝200，ρ1＝15，ρ2＝17，K1＝2.5和K2＝3.5。
如图3-图10所示，从图3中可以看出四旋翼植保无人机的实际轨迹能很好地跟踪上期望轨迹。从图4、图5、图6可以看出四旋翼植保无人机在外部风扰、执行器错误和输入饱和的影响下，其在x,y,z轴上的实时轨迹信号能分别准确地跟踪上对应的期望位置信号。从图7、图8、图9可以看出四旋翼植保无人机在外部风扰、执行器错误和输入饱和的影响下，其实时翻滚角信号、实时俯仰角信号和实时偏航角信号能分别准确地跟踪上对应的期望姿态信号。从图10中可以看出四旋翼植保无人机的四个输出信号均满足输入饱和的约束条件，有效地解决了输入饱和的问题。从图11中可以看出两个自适应参数的值有界且最终收敛至0附近，避免了参数漂移的问题。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (8)

1.一种基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
11)期望轨迹数据的设定和存储：根据四旋翼植保无人机所执行的飞行任务要求，通过地面终端输入期望轨迹数据；通过机载网络模块接收地面终端所输入的期望轨迹数据，并保存到飞行数据存储器I中；
12)实时轨迹数据的采集和存储：通过四旋翼植保无人机所搭载的位置传感器、姿态传感器采集实时轨迹数据，并将所采集的实时轨迹数据保存在飞行数据存储器II中；
13)四旋翼植保无人机复合数学模型的建立：根据四旋翼植保无人机的固有机械特性以及在飞行时受到执行器故障、输入饱和以及时变风扰的干扰因素，建立四旋翼植保无人机的完整复合数学模型；
14)四旋翼植保无人机飞行误差数学模型的建立：基于四旋翼植保无人机复合数学模型，建立四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型；
15)饱和补偿***的设计和数据存储：基于四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型设计饱和补偿***，并将饱和补偿***信号数据更新并保存到飞行数据存储器III中；
16)自适应神经网络参数的设计和数据存储：基于四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型设计自适应神经网络参数，并将自适应神经网络参数的数据更新并保存到飞行数据存储器IV中；
17)基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器的设计和控制信号的存储：基于四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型和饱和补偿***，设计基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器，并将基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制信号数据更新并保存到飞行数据存储器V中；
18)实时轨迹数据的更新：将基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制信号输入到四旋翼植保无人机的完整复合数学模型中，输出实时轨迹数据并保存到飞行数据存储器II中；
19)位置***和姿态***中参数数值的调整：通过监测饱和补偿信号的数据变化、自适应神经网络参数的数据变化以及期望轨迹数据与实际轨迹数据的差值变化，对位置***中的设计参数、控制参数进行调整，实现四旋翼植保无人机的跟踪控制。
2.根据权利要求1所述的基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法，其特征在于，所述四旋翼植保无人机复合数学模型的建立包括以下步骤：
21)基于坐标系转换方法，建立四旋翼植保无人机的位置运动学数学模型和姿态运动学数学模型，具体表达式分别如下所示：
Figure FDA0003231235120000021
其中，P＝[x,y,z]T和
Figure FDA0003231235120000022
分别表示四旋翼植保无人机在地球坐标系中的欧几里得位置向量和欧拉角向量，其中x、y和z分别表示在xa轴、ya轴和za轴上的位置坐标，φ、θ和
Figure FDA0003231235120000023
分别表示绕xa轴的横摇角度数、绕ya轴的俯仰角度数和绕za轴的偏航角度数，V＝[u,v,w]T和Ω＝[p,q,r]T分别表示四旋翼植保无人机在机体坐标系中的线速度向量和角速度向量，其中，u、v和w分别表示在xb轴、yb轴和zb轴上的线速度，p、q和r分别表示绕xb轴的横摇角速度、绕yb轴的俯仰角速度和绕zb轴的偏航角速度，
Figure FDA0003231235120000024
和
Figure FDA0003231235120000025
分别表示四旋翼植保无人机在地球坐标系中的线速度向量和角速度向量，其中
Figure FDA0003231235120000026
和
Figure FDA0003231235120000027
分别表示在xa轴、ya轴和za轴上的线速度，
Figure FDA0003231235120000028
和
Figure FDA0003231235120000029
分别表示绕xa轴的横摇角速度、绕ya轴的俯仰角速度和绕za轴的偏航角速度，Rt和Rs分别表示正交矩阵和欧拉矩阵，具体表达式分别如下所示：
Figure FDA00032312351200000210
Figure FDA00032312351200000211
22)利用欧拉拉格朗日建模方法，考虑四旋翼植保无人机的自身机械结构特点以及在飞行时所受到的外界时变风扰影响，建立四旋翼植保无人机的位置动力学数学模型和姿态动力学数学模型，具体表达式分别如下所示：
Figure FDA00032312351200000212
其中，Ir＝diag(Ix,Iy,Iz)表示正定转动惯量矩阵，其中Ix、Iy和Iz分别表示绕x轴、y轴和z轴的转动惯量系数，m表示四旋翼植保无人机的自身质量，
Figure FDA0003231235120000031
和
Figure FDA0003231235120000032
分别表示四旋翼植保无人机在机体坐标系中的线加速度向量和角加速度向量，其中，
Figure FDA0003231235120000033
和
Figure FDA0003231235120000034
分别表示在xb轴、yb轴和zb轴上的线加速度，
Figure FDA0003231235120000035
和
Figure FDA0003231235120000036
分别表示绕xb轴的横摇角加速度、绕yb轴的俯仰角加速度和绕zb轴的偏航角加速度；
Fs＝[0,0,uo,1]T和Ts＝[uo,2,uo,3,uo,4]T分别表示升力和控制力矩，
其中，uo,i,(i＝1,2,3,4)的具体计算表达式如下：
Figure FDA0003231235120000037
其中，wi,(i＝1,2,3,4)表示第i个电机转子的转速，d表示电机与四旋翼植保无人机质心的距离，c1和c2分别表示螺旋桨推力系数和转矩系数，Fa和Ta分别表示在姿态动力***和位置动力***中的空气阻力，具体表达式分别如下：
Figure FDA0003231235120000038
其中，Kf＝diag(Kf,1,Kf,2,Kf,3)和Kt＝diag(Kt,1,Kt,2,Kt,3)分别表示姿态***的阻力系数矩阵和位置***的阻力系数矩阵；
Fg表示***重力，其具体表达式如下所示：
Figure FDA0003231235120000039
其中，E＝[0,0,1]T，m表示四旋翼植保无人机的自身质量，g表示重力加速度，
Figure FDA00032312351200000310
为正交矩阵Rt的逆矩阵，Tg表示陀螺力矩，其具体表达式如下所示：
Figure FDA00032312351200000311
其中，J表示每个转子的惯性系数，
符号(Ω)×表示Ω向量的斜对称矩阵，其满足如下形式：
Figure FDA00032312351200000312
23)基于四旋翼植保无人机的运动学数学模型、动力学数学模型、位置动力学数学模型和姿态动力学数学模型，建立不考虑执行器错误和输入饱和的非完整复合数学模型，具体表达式分别如下所示：
Figure FDA0003231235120000041
其中，
Figure FDA0003231235120000042
表示四旋翼植保无人机的虚拟输入向量；
Figure FDA0003231235120000043
以及
Figure FDA0003231235120000044
和
Figure FDA0003231235120000045
分别表示位置***和姿态***中的非线性，
Figure FDA0003231235120000046
da＝[dx,dy,dz]T和
Figure FDA0003231235120000047
分别表示位置***和姿态***中的集总扰动；
24)考虑执行器错误的影响，具体的数学表达式如下所示：
uo,i＝ρiui+ri,i＝1,2,3,4，
其中，uo,i和ui分别表示实际的控制信号和期望的控制信号，ρi和ri分别表示有效系数和附加故障；
25)考虑执行器输入饱和的影响，具体的数学表达式如下所示：
sat(ui)＝sign(ui)min{|ui|,umax,i},i＝1,2,3,4，
其中，umax,i表示控制信号ui的上界值，符号函数sign(ui)定义为
Figure FDA0003231235120000048
26)基于非完整复合数学模型、执行器错误的数学表达式以及输入饱和的数学表达式，建立考虑执行器错误和输入饱和的完整复合数学模型
Figure FDA00032312351200000411
和
Figure FDA00032312351200000412
具体表达式如下所示：
Figure FDA0003231235120000049
其中，ρb＝[ρ1,ρ2,ρ3]T，rb＝[r1,r2,r3]T
和
Figure FDA00032312351200000410
3.根据权利要求1所述的基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法，其特征在于，所述四旋翼植保无人机飞行误差数学模型的建立包括以下步骤：
31)定义位置误差e1、姿态误差e2、线速度误差
Figure FDA0003231235120000051
以及角速度误差
Figure FDA0003231235120000052
具体的数学表达式分别如下所示：
e1＝P-Pd，e2＝Θ-Θd，
Figure FDA0003231235120000053
其中，Pd＝[xd,yd,zd]T和
Figure FDA0003231235120000054
分别表示在地球坐标系中的期望位置信号和期望姿态信号；
32)基于所定义的位置误差e1、姿态误差e2、线速度误差
Figure FDA0003231235120000055
以及角速度误差
Figure FDA0003231235120000056
设计位置***的滤波跟踪误差ξ1和姿态***的滤波跟踪误差ξ2，具体的数学表达式如下：
Figure FDA0003231235120000057
其中，γ1>0和γ2>0表示滤波系数，通过增大γ1和γ2能够提高跟踪误差的收敛速度；
33)基于位置的滤波跟踪误差ξ1、姿态的滤波跟踪误差ξ2以及完整复合数学模型
Figure FDA0003231235120000058
和
Figure FDA0003231235120000059
建立四旋翼植保无人机的飞行误差数学模型
Figure FDA00032312351200000510
和
Figure FDA00032312351200000511
具体的数学表达式如下：
Figure FDA00032312351200000512
其中，
Figure FDA00032312351200000513
和
Figure FDA00032312351200000514
分别表示在位置***和姿态***中的复杂非线性变量。
4.根据权利要求1所述的基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法，其特征在于，所述饱和补偿***的设计和数据存储包括以下步骤：
41)基于位置***的滤波跟踪误差ξ1和姿态***的滤波跟踪误差ξ2，建立饱和补偿***
Figure FDA00032312351200000515
和
Figure FDA00032312351200000516
其具体的数学表达式如下所示：
Figure FDA00032312351200000517
Figure FDA00032312351200000518
其中，
Figure FDA00032312351200000519
△U2＝Tt-sat(Tt)，K1>0和K2>0表示输入补偿辅助***的控制参数，υ1和υ2分别表示位置***和姿态***中输入的补偿辅助变量，ρ1和ρ2表示正奇数，且满足条件ρ1<ρ2；
42)将补偿辅助变量数据υ1和υ2更新并保存到飞行数据存储器III中。
5.根据权利要求1所述的基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法，其特征在于，所述自适应神经网络参数的设计和数据存储包括以下步骤：
51)根据s1和s2的定义，得如下不等式：
Figure FDA0003231235120000061
Figure FDA0003231235120000062
然后，基于径向基函数神经网络对非线性函数的强逼近能力，引入径向基函数神经网络，其具体的数学表达式如下所示：
h(Z)＝W*TΞ(Z)+δ(Z)，
其中，
Figure FDA0003231235120000063
和W*TΞ(Z)分别表示径向基函数神经网络的输入和输出，n表示输入的数量，h(Z)表示非线性函数，δ(Z)表示逼近误差，W*表示最优权重向量，其根据如下公式计算：
Figure FDA0003231235120000064
其中，
Figure FDA0003231235120000065
表示径向基函数神经网络的权重向量，
Figure FDA0003231235120000066
表示高斯基函数，其具体的数学表达式如下：
Figure FDA0003231235120000067
其中，m＝1,2,…,ksum，ksum表示隐藏层中总的神经元；
Figure FDA0003231235120000068
和μ分别表示径向基函数神经网络的中心和半径；
52)利用径向基函数神经网络逼近非线性函数η1(Z1)和η2(Z2)，其具体的数学表达式如下所示：
Figure FDA0003231235120000069
进一步得：
Figure FDA00032312351200000610
其中，
Figure FDA00032312351200000611
和Ψi(Zi)＝1+Ξi(Zi),(i＝1,2)分别表示未知虚参数和已知的可计算正标量参数；
53)设计的自适应神经网络参数
Figure FDA0003231235120000071
和
Figure FDA0003231235120000072
如下所示：
Figure FDA0003231235120000073
其中，bi和ci，(i＝1,2)均表示正的设计参数；
Figure FDA0003231235120000074
表示βi的上界估计值；
54)将自适应神经网络参数数据
Figure FDA0003231235120000075
和
Figure FDA0003231235120000076
更新并保存到飞行数据存储器IV中。
6.根据权利要求1所述的基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法，其特征在于，所述基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器的设计和控制信号的存储包括以下步骤：
61)基于滤波跟踪误差ξ1和ξ2、饱和补偿***
Figure FDA0003231235120000077
和
Figure FDA0003231235120000078
自适应神经网络参数
Figure FDA0003231235120000079
和
Figure FDA00032312351200000710
以及完整复合数学模型
Figure FDA00032312351200000711
和
Figure FDA00032312351200000712
设计基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器，其具体的数学表达式如下所示：
Figure FDA00032312351200000713
其中，ki和ai,(i＝1,2)表示正设计参数，
由于四旋翼植保无人机是具有四个输入(uo,1,uo,2,uo,3,uo,4)6个输出
Figure FDA00032312351200000714
的欠驱动***，利用三个虚拟控制输入信号(q1,q2,q3)计算实际控制输入信号uo,1，即：
Figure FDA00032312351200000715
另外，期望俯仰角φd和期望偏航角θd的计算公式分别如下所示：
Figure FDA00032312351200000716
62)将基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制信号数据
Figure FDA00032312351200000717
和Tt更新并保存到飞行数据存储器V中。
7.根据权利要求1所述的基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法，其特征在于，所述实时轨迹数据的更新包括以下步骤：
71)将基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制信号输入到四旋翼植保无人机的完整复合数学模型，输出实时轨迹数据的二阶导数，即：三个线加速度
Figure FDA0003231235120000081
和三个角加速度
Figure FDA0003231235120000082
并保存到飞行数据存储器II中；
72)对三个线加速度
Figure FDA0003231235120000083
和三个角加速度
Figure FDA0003231235120000084
进行二次积分，获得实时轨迹数据。
8.根据权利要求1所述的基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错技术的四旋翼植保无人机跟踪控制方法，其特征在于，所述位置***和姿态***中参数数值的调整包括以下步骤：
81)将保存在飞行数据存储器I、II和III中的期望轨迹数据、实时轨迹数据和实时自适应神经网络参数，以及复杂非线性变量，输入到饱和补偿***和径向基函数神经网络中，输出新的饱和补偿信号和新的自适应神经网络参数；
82)将保存在飞行数据存储器I和II中的实时轨迹数据和期望轨迹数据、新的饱和补偿信号以及新的自适应神经网络参数，输入到基于抗饱和有限时间自适应神经网络容错跟踪控制器中，输出用于调整四旋翼植保无人机轨迹的控制信号；
83)将用于调整四旋翼植保无人机轨迹的控制信号，输入到四旋翼植保无人机的完整复合数学模型中，输出实时轨迹数据的二阶导数，即：三个线加速度
Figure FDA0003231235120000085
和三个角加速度
Figure FDA0003231235120000086
再对实时轨迹数据的二阶导数进行二次积分，得到新的实时轨迹数据，即：在xa轴、ya轴和za轴上的位置坐标x、y和z，以及绕xa轴的横摇角度数φ、绕ya轴的俯仰角度数θ和绕za轴的偏航角度数
Figure FDA0003231235120000087
84)将新的实时轨迹数据、新的饱和补偿信号数据、新的自适应神经网络参数数据以及用于调整四旋翼植保无人机轨迹的输入控制信号更新，并分别存储于飞行数据存储器II、III、IV和V中；
85)观测飞行数据库III中饱和补偿信号数据的变化：
851)位置***中设计参数k1和a1的变化调整：
如果在位置***中的饱和补偿信号的绝对值在大于等于0.2的范围变化，则设计参数k1按0.5大小增加，并且设计参数a1的值按0.2大小增加，直至位置***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.2的范围内变化；
如果位置***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.2的范围内变化，则设计参数k1按0.3大小增加，并且设计参数a1的值按0.1大小增加，直至位置***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.02范围内变化；
如果位置***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.02范围内变化，则设计参数k1和a1的值均不变化，这满足四旋翼植保无人机在位置***中输入信号补偿的性能要求；
852)姿态***中设计参数k2和a2的变化调整：
如果在姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在大于等于0.2的范围变化，则设计参数k2按0.5大小增加，并且设计参数a2的值按0.2大小增加，直至姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.2的范围内变化；
如果姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.2的范围内变化，则设计参数k2按0.3大小增加，并且设计参数a2的值按0.1大小增加，直至姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.02范围内变化；
如果姿态***中的饱和补偿信号的绝对值在小于等于0.02范围内变化，则设计参数k2和a2的值均不变化，这满足四旋翼植保无人机在姿态***中输入信号补偿的性能要求；
86)观测飞行数据库IV中自适应神经网络参数数据的变化：
861)位置***中设计参数b1和c1的变化调整：
如果在位置***中的自适应神经网络参数值随时间递增变化，则设计参数b1的值按0.2大小递减，同时设计参数c1的值按0.25大小增加，直至位置***中的自适应神经网络参数值随时间单调递减；
如果位置***中的自适应神经网络参数值需要大于25秒才能收敛至零，则设计参数b1的值按0.08大小递减，同时设计参数c1的值按0.12大小增加，直至位置***中的自适应神经网络参数值需要小于25秒收敛至零附近；
如果位置***中的自适应神经网络参数值需要小于25秒收敛至零附近，则设计参数b1的值按0.04大小递减，同时设计参数c1的值按0.06大小增加，直至位置***中的自适应神经网络参数值需要10秒到25秒范围内才能收敛至零附近，则设计参数b1的值不变化，同时设计参数c1的值按0.04大小增加，直至位置***中的自适应神经网络参数值在10秒内能收敛至零附近；
如果位置***中的自适应神经网络参数值在10秒以内就能收敛至零，则设计参数b1和c1的值均不变化，这满足四旋翼植保无人机在位置***中自适应神经网络参数收敛的性能要求；
862)姿态***中设计参数b2和c2的变化调整：
如果在姿态***中的自适应神经网络参数值随时间递增变化，则设计参数b2的值按0.2大小递减，同时设计参数c2的值按0.25大小增加，直至姿态***中的自适应神经网络参数值随时间单调递减；
如果姿态***中的自适应神经网络参数值需要大于25秒才能收敛至零，则设计参数b2的值按0.08大小递减，同时设计参数c2的值按0.12大小增加，直至姿态***中的自适应神经网络参数值需要小于25秒收敛至零附近；
如果姿态***中的自适应神经网络参数值需要小于25秒收敛至零附近，则设计参数b2的值按0.04大小递减，同时设计参数c2的值按0.06大小增加，直至姿态***中的自适应神经网络参数值需要10秒到25秒范围内收敛至零附近；
如果姿态***中的自适应神经网络参数值需要10秒到25秒范围内收敛至零附近，则设计参数b2的值不变化，同时设计参数c2的值按0.04大小增加，直至姿态***中的自适应神经网络参数值在10秒范围内收敛至零；
如果姿态***中的自适应神经网络参数值在10秒范围内收敛至零，则设计参数b2和c2的值均不变化，这满足四旋翼植保无人机在姿态***中自适应神经网络参数收敛的性能要求；
87)通过飞行数据库I和II中的期望轨迹数据与实际轨迹数据进行差值比较：
871)位置***中控制参数γ1的变化调整：
如果三种期望位置(xd,yd,zd)与相应的实时位置(x,y,z)差值的绝对值之和大于1.5，则控制参数γ1的值按0.18大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于1.5；
如果三种期望位置(xd,yd,zd)与相应的实时位置(x,y,z)差值的绝对值之和小于等于1.5，则控制参数γ1的值按0.1大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于0.1；
如果三种期望位置(xd,yd,zd)与相应的实时位置(x,y,z)差值的绝对值之和小于等于0.1，则控制参数γ1的值按0.06大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于0.01；
如果三种期望位置(xd,yd,zd)与相应的实时位置(x,y,z)差值的绝对值之和小于等于0.01，控制参数γ1的值不改变，这满足四旋翼植保无人机在位置***中轨迹跟踪精度的性能要求；
872)姿态***中控制参数γ2的变化调整：
如果三种期望姿态角度数
Figure FDA0003231235120000111
与相应的实时姿态角度数
Figure FDA0003231235120000112
差值的绝对值之和大于1，则控制参数γ2的值按0.15大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于1；
如果三种期望姿态角度数
Figure FDA0003231235120000113
与相应的实时姿态角度数
Figure FDA0003231235120000114
差值的绝对值之和之和小于等于1，则控制参数γ2的值按0.08大小增加，直至差值的绝对值之和小于等于0.1；
如果三种期望姿态角度数
Figure FDA0003231235120000115
与相应的实时姿态角度数
Figure FDA0003231235120000116
差值的绝对值之和小于等于0.1，则控制参数γ2的值按0.03大小增加，直至差值的绝对值之和在小于等于0.01；
如果三种期望姿态角度数
Figure FDA0003231235120000117
与相应的实时姿态角度数
Figure FDA0003231235120000118
差值的绝对值之和小于等于0.01，则控制参数γ2的值不改变，这满足四旋翼植保无人机在姿态***中轨迹跟踪精度的性能要求。
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