CN114564045A - 一种考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法 - Google Patents

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CN114564045A CN202210455347.XA CN202210455347A CN114564045A CN 114564045 A CN114564045 A CN 114564045A CN 202210455347 A CN202210455347 A CN 202210455347A CN 114564045 A CN114564045 A CN 114564045A
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李道春
郑勇峰
邵浩原
姚卓尔
阚梓
赵仕伟
申童
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Avic Chengdu Uav System Co ltd
Beihang University
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Avic Chengdu Uav System Co ltd
Beihang University
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    • G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
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Abstract

本发明公开了一种考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法，包括以下步骤，建立无人机动力学模型；构建环境模型、舵面代理模型、发动机代理模型，分别接入无人机动力学模型；设计飞行控制律，飞行控制律向舵面代理模型输出舵面指令以及向发动机代理模型输出油门量，无人机动力学模型求解出无人机位置、姿态反馈到飞行控制律，构成闭环反馈控制回路；利用闭环反馈控制回路进行跟踪控制仿真，调整飞行控制律的增益参数。该方法综合考虑降雨以及阵风影响进行控制律设计，可以有效地模拟无人机在阵风、降雨条件下的实际运动，对无人机在受降雨、阵风影响情况下的稳定飞行控制律设计提供参考，具有良好的工程应用价值。

Description

一种考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法
技术领域
本发明涉及航空航天技术领域的飞行控制方法，具体涉及一种考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法，用于阵风、降雨环境情况下的无人机控制律设计，保障无人机稳定飞行控制。
背景技术
随着对现代无人机性能要求的不断提高，应用范围不断扩大，飞行任务过程中不可避免会遇到复杂气象环境。复杂气象条件会对无人机的飞行带来一定影响，如恶化无人机气动性能，对无人机自身产生附加力和力矩影响。因此在复杂飞行环境中实现无人机稳定飞行，是提升无人机飞行能力，保障飞行任务和安全飞行的关键。阵风、降雨环境是无人机飞行任务过程中常见的气象因素，对无人机的飞行产生很大的影响，因此改善无人机在阵风、降雨气象条件下的飞行能力显得尤为重要。飞行控制***作为无人机***的核心部分，高效准确的无人机控制律设计是解决无人机不利天气条件情况下稳定飞行的重要技术手段。因此，研究考虑降雨、阵风条件下的无人机飞行控制律设计方法，可以有效解决不利天气条件情况下的无人机姿态稳定等飞行控制问题。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供一种考虑降雨和阵风条件下的无人机飞行控制律设计方法，以解决无人机在降雨、阵风环境下的控制律有效性验证和控制律参数设计问题。考虑到降雨、阵风环境因素，在飞行动力学仿真框架的基础上，分析飞行控制律有效性，并针对仿真情况选择合适的控制策略，调整控制律参数，实现高效飞行控制律设计。本发明采用如下技术方案：
一种考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法，包括以下步骤：
（1）基于无人机气动力参数及其变化规律，考虑无人机操纵舵面参数，建立无人机动力学模型；
（2）基于降雨、阵风环境因素与无人机动力学模型参数之间的量化映射关系，构建环境模型，将环境模型接入无人机动力学模型；
（3）基于操纵舵面气动力和力矩参数随无人机迎角、侧滑角度的变化规律，构建舵面代理模型；根据发动机推力随高度、飞行速度和油门量的离散数据，采用线性回归的方式，构建发动机代理模型；将舵面代理模型和发动机代理模型接入无人机动力学模型；
（4）设计飞行控制律，飞行控制律向舵面代理模型输出舵面指令以及向发动机代理模型输出油门量，无人机动力学模型求解出无人机位置、姿态反馈到飞行控制律，构成无人机闭环反馈控制回路，数值仿真验证飞行控制律的有效性；
（5）设置目标点位置或目标轨迹，利用无人机闭环反馈控制回路对位置、速度和姿态进行跟踪控制仿真，调整飞行控制律的增益参数。
进一步的，所述步骤（1），所述无人机动力学模型为无人机六自由度运动学与动力学方程，具体为：
Figure 282405DEST_PATH_IMAGE001
Figure 235317DEST_PATH_IMAGE002
Figure 603279DEST_PATH_IMAGE003
Figure 540011DEST_PATH_IMAGE004
式中，
Figure 260974DEST_PATH_IMAGE005
为无人机绕机体坐标系x b ,y b ,z b 轴的质心角速度，
Figure 599551DEST_PATH_IMAGE006
为无人机俯仰角、滚转角和偏航角，
Figure 380557DEST_PATH_IMAGE007
为无人机质心在机体坐标系x b , y b , z b 轴方向的速度，
Figure 804585DEST_PATH_IMAGE008
为无人机质心坐标，m为无人机质量，
Figure 329238DEST_PATH_IMAGE009
为重力加速度，
Figure 663268DEST_PATH_IMAGE010
为发动机推力在机体坐标系x b , y b , z b 轴上的投影，
Figure 130021DEST_PATH_IMAGE011
为无人机在x b , y b , z b 轴的气动力，
Figure 260919DEST_PATH_IMAGE012
为无人机关于坐标轴的惯性矩，
Figure 838531DEST_PATH_IMAGE013
为无人机在机体坐标系x b , y b , z b 轴的气动力矩；其中，
Figure 168012DEST_PATH_IMAGE014
Figure 540088DEST_PATH_IMAGE015
式中，C x 、C y 、C z 分别为无人机在机体坐标系x b , y b , z b 轴方向的气动力系数，C l ，C m ，C n 分别为无人机绕机体坐标系x b , y b , z b 轴的力矩系数，b为无人机的展长，S为无人机机翼参考面积，V为无人机飞行速度，
Figure 158282DEST_PATH_IMAGE016
为动压，
Figure 414951DEST_PATH_IMAGE017
为无人机平均气动弦长，
Figure 582627DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 876336DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 762253DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 432400DEST_PATH_IMAGE021
分别为无人机副翼、方向舵、襟翼和升降舵的偏转角度，
Figure 454582DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 309406DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 902192DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 625298DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 518299DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 668657DEST_PATH_IMAGE027
为无人机操纵力矩导数，
Figure 748740DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 150902DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 882098DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 954090DEST_PATH_IMAGE031
，
Figure 36316DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 117535DEST_PATH_IMAGE033
为无人机操纵力导数，
Figure 703237DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 70765DEST_PATH_IMAGE035
，
Figure 125440DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure 994039DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 450559DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 113621DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 45805DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 62303DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 107750DEST_PATH_IMAGE042
为无人机的动导数。
进一步的，所述步骤（2），所述环境模型包括降雨环境模型，所述降雨环境模型通过在无人机动力学模型中加入雨滴附加力
Figure 82660DEST_PATH_IMAGE043
和气动力系数修正量建模：
对于雨滴附加力：
Figure 95615DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure 791170DEST_PATH_IMAGE045
，R为降雨率，
Figure 205970DEST_PATH_IMAGE046
为水的密度，n、m、N 0为实验测定的常数；
Figure 961568DEST_PATH_IMAGE047
、
Figure 461819DEST_PATH_IMAGE048
、
Figure 961065DEST_PATH_IMAGE049
分别表示前视面积、侧视面积、俯视面积；
Figure 230372DEST_PATH_IMAGE050
表示机体坐标系下的飞行速度；
Figure 422450DEST_PATH_IMAGE051
表示机体坐标系下的雨滴的平均速度；
Figure 144419DEST_PATH_IMAGE052
、
Figure 447355DEST_PATH_IMAGE053
、
Figure 836748DEST_PATH_IMAGE054
表示在机体轴三个方向上的雨滴收集系数，当降雨率R>25mm/h时，均取为100%；
对于气动力系数修正：通过实验或计算流体力学仿真计算若干典型降雨率工况下的无人机气动力系数，线性插值分别计算在不同降雨率情况下无人机气动力系数及其变化量。
进一步的，所述步骤（2），所述环境模型包括阵风模型，所述阵风模型通过扰动速度建模，在无人机动力学模型中加入扰动速度
Figure 668569DEST_PATH_IMAGE055
，扰动速度由稳态分量、周期分量和随机分量组成；其中，稳态分量由水平和垂直方向的风速随时间或位置变化的线性函数表示；周期分量由水平和垂直方向的风速随时间或位置的周期函数表示；随机分量由自由大气紊流构成，用频谱函数描述，通过分解得到给定时间频谱函数所需要的成形滤波器的传递函数G(s)，经过滤波后生成的白噪声即自由大气紊流。
进一步的，所述阵风模型忽略稳态分量和随机分量，只进行扰动速度周期分量建模，采用1-cos离散大气模型模拟阵风扰动，即：
Figure 143413DEST_PATH_IMAGE056
其中，U为扰动速度，t为时间，U max为阵风强度，t m 为风速达到最大值时所用时间。
进一步的，所述步骤（3），所述舵面代理模型以操纵力导数和力矩导数为输出，操纵舵面偏转量为输入，并以操纵力导数和力矩导数为数据接口接入无人机动力学模型；所述发动机代理模型以推力为输出，飞行高度、飞行速度和油门量为输入，并以发动机推力为数据接口接入无人机动力学模型。
进一步的，所述飞行控制律包括发动机油门控制律，所述发动机油门控制律，以迎角信号、俯仰角速率信号、过载信号为控制输入，油门指令为控制输出，实现油门量的控制。
进一步的，所述飞行控制律包括舵面控制律，所述舵面控制律包括纵向内、外环控制律和横向内、外环控制律；
纵向外环控制律，以目标高度与实际高度误差信号、过载信号和纵向速度信号为控制输入，过载指令为控制输出；纵向内环控制律，以纵向外环控制律输出的过载指令以及油门控制律输出的油门指令为输入，控制量包括飞机同向升降舵、同向襟翼，实现无人机的纵向控制；
横向外环控制律，以目标横向位置与实际横向位置误差信号为控制输入，滚转角指令为输出；横向内环控制律，以横向外环控制律输出的滚转角速度指令为输入，控制量包括飞机差动升降舵、方向舵、差动副翼，实现无人机的横向控制。
本发明与现有技术相比，其有益效果为：
(1) 基于降雨、阵风环境因素建立的无人机运动学与动力学模型，可以有效验证所设计控制律的有效性，能针对性解决降雨、阵风环境因素影响下无人机掉高、抬头、失稳等问题，实现无人机的稳定飞行控制；
(2) 通过修正模型中的降雨、阵风环境因素，根据仿真得到的无人机在闭环控制下运动学特征，进行控制律设计，从而提高模型控制律设计效率和控制性能。
附图说明
图1为本发明的考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法的流程图；
图2为本发明的无人机控制仿真***示意图；
图3为本发明实施例中油门控制律构型示意图；
图4为本发明实施例中无人机纵、横向外环控制律构型示意图；
图5为本发明实施例中无人机内环控制律构型示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的一种考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法进一步详细说明，如图1所示，包括以下步骤：
（1）基于无人机气动力参数及其变化规律，考虑无人机操纵舵面参数，建立无人机六自由度运动学与动力学方程，具体如下：
Figure 984461DEST_PATH_IMAGE057
Figure 493940DEST_PATH_IMAGE058
Figure 762241DEST_PATH_IMAGE059
Figure 724381DEST_PATH_IMAGE060
式（1）-（12）中，
Figure 103541DEST_PATH_IMAGE005
为无人机绕机体坐标系x b , y b , z b 轴的质心角速度，
Figure 608472DEST_PATH_IMAGE061
为无人机俯仰角、滚转角和偏航角，
Figure 296942DEST_PATH_IMAGE007
为无人机质心在机体坐标系x b , y b ,z b 轴方向的速度，
Figure 497110DEST_PATH_IMAGE008
为无人机质心坐标，m为无人机质量，
Figure 929229DEST_PATH_IMAGE009
为重力加速度，
Figure 164032DEST_PATH_IMAGE010
为发动机推力在机体坐标系x b , y b , z b 轴上的投影，
Figure 288983DEST_PATH_IMAGE011
为无人机在x b , y b , z b 轴的气动力，
Figure 710868DEST_PATH_IMAGE062
为无人机关于坐标轴的惯性矩，
Figure 822043DEST_PATH_IMAGE063
为无人机在机体坐标系x b , y b , z b 轴的气动力矩。其中，
Figure 160621DEST_PATH_IMAGE014
Figure 941626DEST_PATH_IMAGE015
式中，C x 、C y 、C z 分别为无人机在机体坐标系x b , y b , z b 轴方向的气动力系数，C l ，C m ，C n 分别为无人机绕机体坐标系x b , y b , z b 轴的力矩系数，b为无人机的展长，S为无人机机翼参考面积，V为无人机飞行速度，
Figure 365654DEST_PATH_IMAGE016
为动压，
Figure 155887DEST_PATH_IMAGE064
为无人机平均气动弦长，
Figure 83392DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 691090DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 64130DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 641742DEST_PATH_IMAGE021
分别为无人机副翼、方向舵、襟翼和升降舵的偏转角度，
Figure 440065DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 77720DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 961493DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 218162DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 385838DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 679548DEST_PATH_IMAGE027
为无人机操纵力矩导数，
Figure 565464DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 235611DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 992214DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 112617DEST_PATH_IMAGE031
，
Figure 970983DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 428509DEST_PATH_IMAGE033
为无人机操纵力导数，
Figure 321510DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 471868DEST_PATH_IMAGE035
，
Figure 942164DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure 954113DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 950888DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 757301DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 573948DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 389588DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 240869DEST_PATH_IMAGE042
为无人机的动导数。
（2）基于降雨、阵风环境因素与无人机动力学参数之间的量化映射关系，构建环境模型，将环境模型接入无人机六自由度运动学与动力学方程。具体如下：
环境模型包括降雨环境模型和阵风环境模型，其中，降雨环境模型通过在无人机六自由度动力学方程，即方程（7）-（9）右侧加入雨滴附加力
Figure 483763DEST_PATH_IMAGE043
和气动力系数修正量进行建模。
对于雨滴附加力：
Figure 928651DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure 531671DEST_PATH_IMAGE065
，R为降雨率，
Figure 988191DEST_PATH_IMAGE046
为水的密度，n、m、N 0为实验测定的常数，通常
Figure 651253DEST_PATH_IMAGE066
。
Figure 458803DEST_PATH_IMAGE067
、
Figure 599935DEST_PATH_IMAGE068
、
Figure 301175DEST_PATH_IMAGE069
分别表示前视面积、侧视面积、俯视面积；
Figure 151450DEST_PATH_IMAGE070
表示机体坐标系下的飞行速度；
Figure 164405DEST_PATH_IMAGE071
表示机体坐标系下的雨滴的平均速度；
Figure 125539DEST_PATH_IMAGE052
、
Figure 805919DEST_PATH_IMAGE053
、
Figure 561517DEST_PATH_IMAGE054
表示在机体轴三个方向上的雨滴收集系数，当降雨率R>25mm/h时，均取为100%；
对于气动力系数修正：通过实验或计算流体力学仿真，计算在较为典型的三个降雨天气条件，即降雨率R=50mm/h、R=75mm/h和R=100mm/h工况下的无人机气动力系数，线性插值分别计算在不同降雨率情况下无人机气动力系数及其变化量。其中，计算流体力学仿真可采用如fluent，openfoam等软件，将空气设置为连续相，雨滴设置为离散相，采用动态网格对无人机的非定常受迫振荡运动进行流体力学仿真，评估无人机的动态气动性能，计算无人机的气动力系数。
阵风模型通过扰动速度建模，在无人机六自由度运动学与动力学方程中加入扰动速度
Figure 202714DEST_PATH_IMAGE072
，扰动速度由稳态分量、周期分量和随机分量组成。其中，稳态分量由水平和垂直方向的风速随时间或位置变化的线性函数表示；周期分量由水平和垂直方向的风速随时间或位置的周期函数表示；随机分量由自由大气紊流构成，用频谱函数描述，通过分解得到给定时间频谱函数所需要的成形滤波器的传递函数G(s)，经过滤波后生成的白噪声即自由大气紊流。
简单的，可以只进行扰动速度周期分量建模，采用1-cos离散大气模型模拟阵风扰动，即：
Figure 951227DEST_PATH_IMAGE056
其中，U为扰动速度，t为时间，U max为阵风强度，t m 为风速达到最大值时所用时间。
（3）基于操纵舵面气动力和力矩参数随无人机迎角、侧滑角度的变化规律，构建舵面代理模型；根据发动机推力随高度、飞行速度和油门量的离散数据，采用线性回归的方式，构建发动机代理模型；将舵面代理模型和发动机代理模型接入无人机六自由度运动学与动力学方程。
舵面代理模型以操纵力导数和力矩导数为输出，操纵舵面偏转量为输入，并以操纵力导数和力矩导数为数据接口接入无人机六自由度运动学与动力学方程。操纵力导数和力矩导数为俯仰角与滚转角的函数，采用线性插值方法进行计算。
发动机代理模型以推力为输出，飞行高度、飞行速度和油门量为输入，并以发动机推力为数据接口接入无人机六自由度运动学与动力学方程。推力数据为飞行高度、飞行速度和油门量的函数，采用三维线性插值方法进行计算。
（4）设计飞行控制律，飞行控制律向舵面代理模型输出舵面指令以及向发动机代理模型输出油门量，无人机运动学与动力学方程求解出无人机位置、姿态反馈到飞行控制律，构成无人机闭环反馈控制回路，通过数值仿真验证飞行控制律的有效性，如图2所示。具体如下：
飞行控制律包括舵面控制律、发动机油门控制律，如图3所示，发动机油门控制律，以迎角信号、俯仰角速率信号、过载信号为控制输入，油门指令为控制输出，取值范围为[0,1]，实现油门量的控制。
舵面控制律进一步包括纵向内、外环控制律和横向内、外环控制律，如图4和图5所示，纵向外环控制律，以目标高度与实际高度误差信号、过载信号和纵向速度信号为控制输入，过载指令为控制输出；纵向内环控制律，以纵向外环控制律输出的过载指令以及油门控制律输出的油门指令为输入，控制量包括飞机同向升降舵、同向襟翼，实现无人机的纵向控制。横向外环控制律，以目标横向位置与实际横向位置误差信号为控制输入，滚转角指令为输出；横向内环控制律，以横向外环控制律输出的滚转角速度指令为输入，控制量包括飞机差动升降舵、方向舵、差动副翼，实现无人机的横向控制。
（5）设置目标点位置或目标轨迹，利用无人机闭环反馈控制回路对目标位置、速度和姿态进行跟踪控制仿真，调整飞行控制律的增益参数。
以上所述仅为本发明的具体实施方式，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）基于无人机气动力参数及其变化规律，考虑无人机操纵舵面参数，建立无人机动力学模型；
（2）基于降雨、阵风环境因素与无人机动力学模型参数之间的量化映射关系，构建环境模型，将环境模型接入无人机动力学模型；
（3）基于操纵舵面气动力和力矩参数随无人机迎角、侧滑角度的变化规律，构建舵面代理模型；根据发动机推力随高度、飞行速度和油门量的离散数据，采用线性回归的方式，构建发动机代理模型；将舵面代理模型和发动机代理模型接入无人机动力学模型；
（4）设计飞行控制律，飞行控制律向舵面代理模型输出舵面指令以及向发动机代理模型输出油门量，无人机动力学模型求解出无人机位置、姿态反馈到飞行控制律，构成无人机闭环反馈控制回路，数值仿真验证飞行控制律的有效性；
（5）设置目标点位置或目标轨迹，利用无人机闭环反馈控制回路对位置、速度和姿态进行跟踪控制仿真，调整飞行控制律的增益参数。
2.根据权利要求1所述的考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法，其特征在于，所述步骤（1），所述无人机动力学模型为无人机六自由度运动学与动力学方程，具体为：
Figure 213908DEST_PATH_IMAGE001
Figure 672572DEST_PATH_IMAGE002
Figure 624478DEST_PATH_IMAGE003
Figure 4644DEST_PATH_IMAGE004
式中，
Figure 67409DEST_PATH_IMAGE005
为无人机绕机体坐标系x b ,y b ,z b 轴的质心角速度，
Figure 114999DEST_PATH_IMAGE006
为无人机俯仰角、滚转角和偏航角，
Figure 57983DEST_PATH_IMAGE007
为无人机质心在机体坐标系x b ,y b ,z b 轴方向的速度，
Figure 191024DEST_PATH_IMAGE008
为无人机质心坐标，m为无人机质量，
Figure 791900DEST_PATH_IMAGE009
为重力加速度，
Figure 366101DEST_PATH_IMAGE010
为发动机推力在机体坐标系x b ,y b ,z b 轴上的投影，
Figure 909078DEST_PATH_IMAGE011
为无人机在x b ,y b ,z b 轴的气动力，
Figure 748989DEST_PATH_IMAGE012
为无人机关于坐标轴的惯性矩，
Figure 668404DEST_PATH_IMAGE013
为无人机在机体坐标系x b ,y b ,z b 轴的气动力矩；其中，
Figure 972477DEST_PATH_IMAGE014
Figure 420776DEST_PATH_IMAGE015
式中，C x 、C y 、C z 分别为无人机在机体坐标系x b ,y b ,z b 轴方向的气动力系数，C l ，C m ，C n 分别为无人机绕机体坐标系x b ,y b ,z b 轴的力矩系数，b为无人机的展长，S为无人机机翼参考面积，V为无人机飞行速度，
Figure 279142DEST_PATH_IMAGE016
为动压，
Figure 408772DEST_PATH_IMAGE017
为无人机平均气动弦长，
Figure 754302DEST_PATH_IMAGE018
，
Figure 452131DEST_PATH_IMAGE019
，
Figure 781481DEST_PATH_IMAGE020
，
Figure 262272DEST_PATH_IMAGE021
分别为无人机副翼、方向舵、襟翼和升降舵的偏转角度，
Figure 665572DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 986832DEST_PATH_IMAGE023
，
Figure 23052DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 884698DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 221132DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 182135DEST_PATH_IMAGE027
为无人机操纵力矩导数，
Figure 158181DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure 511933DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 686563DEST_PATH_IMAGE030
，
Figure 897095DEST_PATH_IMAGE031
，
Figure 422755DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 314618DEST_PATH_IMAGE033
为无人机操纵力导数，
Figure 547017DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 115401DEST_PATH_IMAGE035
，
Figure 879089DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure 823911DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 786182DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 525468DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 510873DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 931490DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 200797DEST_PATH_IMAGE042
为无人机的动导数。
3.根据权利要求1所述的考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法，其特征在于，所述步骤（2），所述环境模型包括降雨环境模型，所述降雨环境模型通过在无人机动力学模型中加入雨滴附加力
Figure 861717DEST_PATH_IMAGE043
和气动力系数修正量建模：
对于雨滴附加力：
Figure 646002DEST_PATH_IMAGE044
其中，
Figure 417780DEST_PATH_IMAGE045
，R为降雨率，
Figure 807173DEST_PATH_IMAGE046
为水的密度，n、m、N 0为实验测定的常数；
Figure 904573DEST_PATH_IMAGE047
、
Figure 785941DEST_PATH_IMAGE048
、
Figure 876257DEST_PATH_IMAGE049
分别表示前视面积、侧视面积、俯视面积；
Figure 870889DEST_PATH_IMAGE050
表示机体坐标系下的飞行速度；
Figure 122879DEST_PATH_IMAGE051
表示机体坐标系下的雨滴的平均速度；
Figure 835751DEST_PATH_IMAGE052
、
Figure 260916DEST_PATH_IMAGE053
、
Figure 844475DEST_PATH_IMAGE054
表示在机体轴三个方向上的雨滴收集系数，当降雨率R>25mm/h时，均取为100%；
对于气动力系数修正：通过实验或计算流体力学仿真计算若干典型降雨率工况下的无人机气动力系数，线性插值分别计算在不同降雨率情况下无人机气动力系数及其变化量。
4.根据权利要求1所述的考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法，其特征在于，所述步骤（2），所述环境模型包括阵风模型，所述阵风模型通过扰动速度建模，在无人机动力学模型中加入扰动速度
Figure 532946DEST_PATH_IMAGE055
，扰动速度由稳态分量、周期分量和随机分量组成；其中，稳态分量由水平和垂直方向的风速随时间或位置变化的线性函数表示；周期分量由水平和垂直方向的风速随时间或位置的周期函数表示；随机分量由自由大气紊流构成，用频谱函数描述，通过分解得到给定时间频谱函数所需要的成形滤波器的传递函数G(s)，经过滤波后生成的白噪声即自由大气紊流。
5.根据权利要求4所述的考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法，其特征在于，所述阵风模型忽略稳态分量和随机分量，只进行扰动速度周期分量建模，采用1-cos离散大气模型模拟阵风扰动，即：
Figure 467535DEST_PATH_IMAGE056
其中，U为扰动速度，t为时间，U max为阵风强度，t m 为风速达到最大值时所用时间。
6.根据权利要求1所述的考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法，其特征在于，所述步骤（3），所述舵面代理模型以操纵力导数和力矩导数为输出，操纵舵面偏转量为输入，并以操纵力导数和力矩导数为数据接口接入无人机动力学模型；所述发动机代理模型以推力为输出，飞行高度、飞行速度和油门量为输入，并以发动机推力为数据接口接入无人机动力学模型。
7.根据权利要求1所述的考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法，其特征在于，所述飞行控制律包括发动机油门控制律，所述发动机油门控制律，以迎角信号、俯仰角速率信号、过载信号为控制输入，油门指令为控制输出，实现油门量的控制。
8.根据权利要求1所述的考虑降雨和阵风条件的无人机飞行控制律设计方法，其特征在于，所述飞行控制律包括舵面控制律，所述舵面控制律包括纵向内、外环控制律和横向内、外环控制律；
纵向外环控制律，以目标高度与实际高度误差信号、过载信号和纵向速度信号为控制输入，过载指令为控制输出；纵向内环控制律，以纵向外环控制律输出的过载指令以及油门控制律输出的油门指令为输入，控制量包括飞机同向升降舵、同向襟翼，实现无人机的纵向控制；
横向外环控制律，以目标横向位置与实际横向位置误差信号为控制输入，滚转角指令为输出；横向内环控制律，以横向外环控制律输出的滚转角速度指令为输入，控制量包括飞机差动升降舵、方向舵、差动副翼，实现无人机的横向控制。
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