CN114740762A - 一种基于自抗扰解耦控制策略的动力翼伞半实物仿真*** - Google Patents

一种基于自抗扰解耦控制策略的动力翼伞半实物仿真*** Download PDF

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CN114740762A CN202210491834.1A CN202210491834A CN114740762A CN 114740762 A CN114740762 A CN 114740762A CN 202210491834 A CN202210491834 A CN 202210491834A CN 114740762 A CN114740762 A CN 114740762A
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Abstract

本发明提供了一种基于自抗扰解耦控制策略的动力翼伞半实物仿真***，涉及无人机飞行控制领域，8‑DOF翼伞动力学模型能够有效模拟实际翼伞***的飞行状态，模型参数易于修正，滑降比和转弯半径等信息可以与实际飞行环境相对照；基于ADRC解耦的飞行控制算法由硬件控制器来实现，通过耦合补偿的方法能够有效提升轨迹跟踪的精度。PC机与硬件控制器之间通过RS232串口进行通讯。基于ADRC解耦的控制方法可以有效克服***的耦合作用，提高抗扰性能和轨迹跟踪精度。本发明提供的动力翼伞支持地面起降，对实验条件要求不高，可重复性强，方便调节参数，缩短研发周期。

Description

一种基于自抗扰解耦控制策略的动力翼伞半实物仿真***
技术领域
本发明涉及无人机飞行控制领域，尤其涉及一种基于自抗扰解耦控制策略的动力翼伞半实物仿真***。
背景技术
翼伞***由于其良好的滑翔性能、稳定性和良好的操纵性能，因此被广泛应用在航空航天、军事及民用领域。特别是在我国的航空器回收领域，以往的航空回收都是使用圆形伞，落点比较随机，而长征三号乙型运载火箭的助推器则首次通过大型翼伞***自主归航，并实现精确定点回收，这在国际飞行器回收领域也取得一定领先。
然而这类无动力的翼伞***，在前期实验中往往耗费巨大，因为空投试验需要通过飞机或者热气球将翼伞***带上高空，再加上天气因素的干扰，种种因素的共同作用下对翼伞***的研究工作造成了严峻挑战。
动力翼伞，顾名思义就是一种带有动力装置的伞翼飞行器，是借助翼伞迎风充气产生的升力和螺旋桨产生的推力飞行的一种无人飞行器。小型动力翼伞***可以在无人或者很少人辅助的情况下，实现地面起降，并通过拉动连接着襟翼后缘的刹车绳来实现转向操作。一个由大型翼伞同比缩小的小型动力翼伞可以在实验初期很好验证轨迹跟踪控制算法的有效性和可行性，大大缩短研制周期。
动力翼伞作为一类柔翼飞行器具有很多优势，但也存在显著的劣势。翼伞使用柔性材料制作，通过迎风充气形成刚性，利用上下翼面间产生的压强差来形成升力。伞头与负载之间通过若干条伞绳连接，但是这种连接并不能看作是刚体的连接，因为伞形可能会受气象条件和自身运动姿态的的变化而变化，此外伞头与负载之间还存在相对运动，因此翼伞***具有强非线性特性和较为复杂的交叉耦合特性。
针对非线性***控制的方法有很多，但这些方法往往比较依赖模型本身。动力翼伞***模型的复杂度相对较高，除了伞体和负载各自的三个自由度，还得考虑两者之间的相对俯仰和相对偏航运动，难以将精确的模型信息运用到控制算法上。传统的pid控制不依靠模型信息，使用简单但是调节的精度不够高，抗扰性能不够强。因此期望有抗扰性强，同时具有较高精度的控制算法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术中存在的不足，提供一种基于自抗扰解耦控制策略的动力翼伞半实物仿真***。
本发明是通过以下技术方案予以实现：一种基于自抗扰解耦控制策略的动力翼伞半实物仿真***，其特征在于，包括基于ADRC解耦的控制算法以及由PC端的Matlab软件实现8-DOF翼伞***动力学模型，基于ADRC解耦的控制算法由硬件平台中的飞行控制器执行并通过RS232串口将飞行控制器解算出来的控制量传递给8-DOF翼伞***动力学模型，飞行控制器通过轻量级实时操作***μC/OS-III来将整个硬件平台分为七大模块，包括启动模块，用于存储信息的文件存储模块、地面站交互模块、用于读取翼伞信息的GPS采集模块、控制量传输模块、控制量计算模块以及模式切换模块。
根据上述技术方案，优选地，文件存储模块通过SD卡实现对信息的存储，模式切换模块通过遥控器与接收机实现对飞行模式的切换，GPS采集模块分别与PC端与GPS模块连接，控制量传输任务分别与底层执行机构以及PC端连接。
根据上述技术方案，优选地，8-DOF翼伞动力学模型基于拉格朗日方法和动力学约束建立得到，具体描述为：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
Figure 271210DEST_PATH_IMAGE002
Figure DEST_PATH_IMAGE003
Figure 601697DEST_PATH_IMAGE004
其中，下标
Figure DEST_PATH_IMAGE005
代表负载坐标系，下标
Figure 954443DEST_PATH_IMAGE006
代表翼伞坐标系；上标
Figure DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 446604DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 891492DEST_PATH_IMAGE010
分别代表空气动力、重力、伞绳拉力和推力，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
和
Figure 25670DEST_PATH_IMAGE012
分别代表速度和角速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 731458DEST_PATH_IMAGE014
分别代表力和力矩，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 535466DEST_PATH_IMAGE016
分别代表动量和动量矩，定义如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
Figure 828169DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
是负载的转动惯量矩阵，
Figure 500459DEST_PATH_IMAGE020
是翼伞的真实质量矩阵，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
是翼伞的附加质量矩阵，
翼伞与负载的两连接点的中点
Figure 60753DEST_PATH_IMAGE022
处的速度，在大地坐标系
Figure DEST_PATH_IMAGE023
中是固定的，因此存在速度约束：
Figure 301242DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE025
、
Figure 579776DEST_PATH_IMAGE026
分别代表翼伞质心和负载质心到中点
Figure DEST_PATH_IMAGE027
处的距离矢量，
Figure 291643DEST_PATH_IMAGE028
为坐标系变换矩阵，负载与翼伞之间存在相对俯仰和相对偏航运动，得到角速度约束关系：
Figure DEST_PATH_IMAGE029
式中，
Figure 847389DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure DEST_PATH_IMAGE031
分别代表相对俯仰角和相对偏航角，取状态变量
Figure 383412DEST_PATH_IMAGE032
，得到形如
Figure DEST_PATH_IMAGE033
的翼伞***动力学模型。
根据上述技术方案，优选地，基于ADRC解耦的控制算法具体包括横向轨迹跟踪控制器以及纵向高度控制器，
（1）在横向控制器中，单侧襟翼下偏量是控制输出，翼伞***偏航角与设定偏航角之间的误差作为控制输入，当稳定跟踪时，横向跟踪误差收敛到零，将翼伞***当前偏航角表示为二阶微分的形式：
Figure 149243DEST_PATH_IMAGE034
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE035
代表偏航角，
Figure 897756DEST_PATH_IMAGE036
表示未知扰动，
Figure DEST_PATH_IMAGE037
表示单侧襟翼下偏量，
Figure 573588DEST_PATH_IMAGE038
表示推力输出量，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
表示输入增益，
Figure 516399DEST_PATH_IMAGE040
表示横向耦合系数，可以将上式重写为：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
其中
Figure 910471DEST_PATH_IMAGE042
是等效的输入增益，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 462675DEST_PATH_IMAGE044
可以视作包括***扰动和外部扰动在内的全扰动，将上式改写为扩张状态空间的形式：
Figure DEST_PATH_IMAGE045
将
Figure 117647DEST_PATH_IMAGE046
补充为一个扩充的状态，
Figure DEST_PATH_IMAGE047
表示偏航角，
Figure 605260DEST_PATH_IMAGE048
是扰动
Figure DEST_PATH_IMAGE049
的一阶微分，构建扩充状态观测器可以对未知扰动
Figure 345683DEST_PATH_IMAGE049
进行实时观测，一个基于耦合补偿的三阶的扩充状态观测器构建如下：
Figure 108103DEST_PATH_IMAGE050
Figure DEST_PATH_IMAGE051
其中，
Figure 119047DEST_PATH_IMAGE052
表示被估计的状态，
Figure 308720DEST_PATH_IMAGE053
，
Figure DEST_PATH_IMAGE054
是被观测的输出量，
Figure 270859DEST_PATH_IMAGE055
是观测器的增益向量，据此可以构建横向解耦控制率：
Figure DEST_PATH_IMAGE056
其中，
Figure 164866DEST_PATH_IMAGE057
是控制器参数，横向控制器的耦合系数
Figure 200955DEST_PATH_IMAGE040
定义如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE058
Figure 155005DEST_PATH_IMAGE059
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE060
，
Figure 105905DEST_PATH_IMAGE061
，
Figure DEST_PATH_IMAGE062
是附加质量矩阵中的参数，
Figure 944548DEST_PATH_IMAGE063
，
Figure DEST_PATH_IMAGE064
分别定义为翼伞***的速度和角速度，
Figure 428619DEST_PATH_IMAGE065
分别表示滚转角、俯仰角、偏航角。下标
Figure DEST_PATH_IMAGE066
表示伞体坐标系；下标
Figure 553570DEST_PATH_IMAGE067
表示相对坐标系；
（2）在纵向高度控制器中，设计思路与横向控制器相似，将翼伞高度控制对象视做二阶***，
Figure DEST_PATH_IMAGE068
其中，
Figure 365668DEST_PATH_IMAGE016
表示高度，***的非线性特性和外部扰动视作
Figure 132636DEST_PATH_IMAGE069
，
Figure DEST_PATH_IMAGE070
表示纵向耦合系数，
Figure 346580DEST_PATH_IMAGE070
表示纵向输入增益，
Figure 686774DEST_PATH_IMAGE071
表示纵向推力输出，构建扩张状态观测器：
Figure DEST_PATH_IMAGE072
，
Figure 986168DEST_PATH_IMAGE073
这里，
Figure DEST_PATH_IMAGE074
表示被估计的状态，
Figure 291248DEST_PATH_IMAGE054
是被观测的输出量，
Figure 625277DEST_PATH_IMAGE075
是观测器的增益向量，改进后的纵向解耦控制率：
Figure DEST_PATH_IMAGE076
Figure 357610DEST_PATH_IMAGE077
是控制器参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE078
是参考高度。
一种动力翼伞硬件实验平台，包括伞体以及负载机构，伞体包括有上下两个翼面组成的伞头，伞绳，吊带以及刹车绳，伞头的中间设有多个隔开的气室，且伞头的前缘设有开口，后缘封闭，伞绳的末端与伞头的前、后缘相连，刹车绳与伞头的后缘两侧相连，负载机构包括负载箱，位于负载箱底部的发泡轮以及位于负载箱侧边的保护框架，负载箱的两侧通过连杆与伞绳以及吊带相连，侧边设有与刹车绳相连的摇臂，内部自上至下依次设置有外设仓，控制仓以及电池仓，保护框架内设有螺旋桨以及无刷电机，摇臂与外设仓相连。
根据上述技术方案，优选地，外设仓的内部设有GPS，无线数传，接收机，以及舵机，控制仓的内部设有执行ADRC解耦的控制算法的飞行控制器，电池仓内设有10000mhA的XT90母头锂电池以及船形开关。
根据上述技术方案，优选地，飞行控制器整体为立方体，外表面设有航空插头，电源插座以及两个LED灯，所述航空插头自左至右依次设有三个，分别用于读取接收机信号，连接无线数传以及连接GPS模块，所述两个LED灯分别为红色和绿色，且均位于航空插头的上方。
本发明的有益效果是：动力翼伞半实物仿真***结构简单，易于拆卸，仿真环境中使用的硬件设备与实际飞行环境的保持一致；通过MATLAB构建的8-DOF翼伞动力学模型能较好匹配伞的气动性能，模型参数易于修正，滑降比和转弯半径等信息可以与实际飞行环境相对照；动力翼伞半实物仿真***在执行实际飞行试验时，可以在无人或较少人辅助的情况下实现地面起降，安全性高，易于操作；同比例缩小版的小型动力翼伞可以作为大型航天回收型翼伞的初步验证，方便更换不同的控制算法，验证控制算法的有效性，在控制器参数调节方面也具有显著的优势，可重复性利用，验证周期短，通用性强；翼伞***飞行控制器中内置文件存储单元，可以将翼伞***的位姿信息、控制信息实时的记录下来，方便后期的数据分析处理；基于ADRC解耦的能有效利用模型的参数信息，结构清晰，解决了翼伞***横向控制与纵向控制之间存在的强耦合问题，抗扰能力强。
附图说明
图1为动力翼伞半实物仿真***的结构原理框图；
图2为动力翼伞***硬件平台的主体框架结构；
图3为动力翼伞的飞行控制器外观结构图；
图4为基于ADRC解耦的控制器原理图，
图5为飞行实验结果图。
图中：1、伞头；2、刹车绳；3、伞绳；4、保护框架；5、螺旋桨；6、吊带；7、舵机；8、摇臂；9、发泡轮；10、连杆；11、外设仓；12、控制仓；13、电池仓；14、LED灯；15、航空插头；16、电源插座。
具体实施方式
为了使本技术领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和最佳实施例对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示，本发明提供了一种基于自抗扰解耦控制策略的动力翼伞半实物仿真***，其特征在于，包括基于ADRC解耦的控制算法以及由PC端的Matlab软件实现8-DOF翼伞***动力学模型，基于ADRC解耦的控制算法由硬件平台中的飞行控制器执行并通过RS232串口将飞行控制器解算出来的控制量传递给8-DOF翼伞***动力学模型，飞行控制器通过轻量级实时操作***μC/OS-III来将整个硬件平台分为七大模块，包括启动模块，用于存储信息的文件存储模块、地面站交互模块、用于读取翼伞信息的GPS采集模块、控制量传输模块、控制量计算模块以及模式切换模块。
8-DOF翼伞***动力学模型，考虑了伞体与负载之间的相对俯仰和相对偏航运动，基本符合实际翼伞***的运动状态。同时在仿真过程中可以实时显示***的运动轨迹和对应的控制量，可以更直观的判断控制方案的有效性。PC机中的8-DOF翼伞***动力学模型将控制量对应到襟翼下偏量和推力上并将新的***位姿信息通过RS232串口传递给飞行控制器来计算控制量，所产生的控制量可以改变模型***的气动性能，从而实现轨迹跟踪控制。此外，通过RS232串口进行通讯，无需外接电平转换模块，通信稳定。在控制器参数调节方面也具有显著的优势，可重复性利用，验证周期短。
ADRC解耦的控制算法是将翼伞***看作横向和纵向两个相互耦合的二阶***，然后分别建立三阶扩张状态观测器对***内外部扰动进行观测，并在前馈耦合控制器中进行补偿，扩张状态观测器是三阶线性观测器，观测器带宽为
Figure 268934DEST_PATH_IMAGE079
，适当增大观测器的带宽可以提高控制器的抗扰能力，通过计算相应的控制量并驱动底层执行机构完成相应动作，最大限度的模拟空投场景。控制精度高，抗扰能力强。
根据上述实施例，优选地，文件存储模块通过SD卡实现对信息的存储，模式切换模块通过遥控器与接收机实现对飞行模式的切换，GPS采集模块分别与PC端与GPS模块连接，控制量传输任务分别与底层执行机构以及PC端连接。
PC端将***当前的位置信息通过串口通信发送给飞行控制器，飞行控制器在启动模块启动任务后进入模式切换模块，此时地面站交互模块便源源不断的将***的位姿信息通过无线数据传输模块传递给飞行控制器，若当前模式是自主飞行模式则通过GPS采集模块读取翼伞的位置信息，同时启动控制量计算模块，每计算出一次控制量则通过文件存储模块存储到SD卡中，并将控制量通过串口分别发送给PC端的8-DOF翼伞***动力学模型和底层执行机构。仿真时，gps采集模块得到的信息来自于PC端的8-DOF翼伞动力学模型；实际飞行试验时，数据来自于GPS模块。
根据上述实施例，优选地， 8-DOF翼伞动力学模型基于拉格朗日方法和动力学约束建立得到，具体描述为：
Figure DEST_PATH_IMAGE080
Figure 987491DEST_PATH_IMAGE002
Figure 67705DEST_PATH_IMAGE003
Figure 111884DEST_PATH_IMAGE004
其中，下标
Figure 651450DEST_PATH_IMAGE005
代表负载坐标系，下标
Figure 563911DEST_PATH_IMAGE006
代表翼伞坐标系；上标
Figure 872533DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 87613DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure 239109DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 565048DEST_PATH_IMAGE010
分别代表空气动力、重力、伞绳拉力和推力，
Figure 993756DEST_PATH_IMAGE011
和
Figure 769951DEST_PATH_IMAGE012
分别代表速度和角速度；
Figure 18529DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 148159DEST_PATH_IMAGE014
分别代表力和力矩，
Figure 323051DEST_PATH_IMAGE015
和
Figure 614355DEST_PATH_IMAGE016
分别代表动量和动量矩，定义如下：
Figure 615809DEST_PATH_IMAGE017
Figure 673764DEST_PATH_IMAGE018
其中，
Figure 811484DEST_PATH_IMAGE019
是负载的转动惯量矩阵，
Figure 539269DEST_PATH_IMAGE020
是翼伞的真实质量矩阵，
Figure 152653DEST_PATH_IMAGE021
是翼伞的附加质量矩阵，
翼伞与负载的两连接点的中点
Figure 358506DEST_PATH_IMAGE022
处的速度，在大地坐标系
Figure 616312DEST_PATH_IMAGE023
中是固定的，因此存在速度约束：
Figure 905211DEST_PATH_IMAGE024
其中，
Figure 615678DEST_PATH_IMAGE025
、
Figure 625222DEST_PATH_IMAGE026
分别代表翼伞质心和负载质心到中点
Figure 629213DEST_PATH_IMAGE027
处的距离矢量，
Figure 698800DEST_PATH_IMAGE028
为坐标系变换矩阵，负载与翼伞之间存在相对俯仰和相对偏航运动，得到角速度约束关系：
Figure 896563DEST_PATH_IMAGE029
式中，
Figure 834432DEST_PATH_IMAGE030
、
Figure 66830DEST_PATH_IMAGE031
分别代表相对俯仰角和相对偏航角，取状态变量
Figure 307319DEST_PATH_IMAGE032
，得到形如
Figure 117012DEST_PATH_IMAGE033
的翼伞***动力学模型。
根据上述实施例，优选地，基于ADRC解耦的控制算法具体包括横向轨迹跟踪控制器以及纵向高度控制器，
（1）在横向控制器中，单侧襟翼下偏量是控制输出，翼伞***偏航角与设定偏航角之间的误差作为控制输入，当稳定跟踪时，横向跟踪误差收敛到零。将翼伞***当前偏航角表示为二阶微分的形式：
Figure 733938DEST_PATH_IMAGE034
其中
Figure 820842DEST_PATH_IMAGE035
代表偏航角，
Figure 356866DEST_PATH_IMAGE036
表示未知扰动，
Figure 529221DEST_PATH_IMAGE037
表示单侧襟翼下偏量，
Figure 684259DEST_PATH_IMAGE038
表示推力输出量，
Figure 314086DEST_PATH_IMAGE039
表示输入增益，
Figure 896377DEST_PATH_IMAGE040
表示横向耦合系数，可以将上式重写为：
Figure 556028DEST_PATH_IMAGE041
其中
Figure 639391DEST_PATH_IMAGE042
是等效的输入增益，
Figure 435309DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 454080DEST_PATH_IMAGE044
可以视作包括***扰动和外部扰动在内的全扰动，将上式改写为扩张状态空间的形式：
Figure 460082DEST_PATH_IMAGE045
将
Figure 222502DEST_PATH_IMAGE046
补充为一个扩充的状态，
Figure 138505DEST_PATH_IMAGE047
表示偏航角，
Figure 423118DEST_PATH_IMAGE048
是扰动
Figure 57362DEST_PATH_IMAGE049
的一阶微分，构建扩充状态观测器可以对未知扰动
Figure 357893DEST_PATH_IMAGE049
进行实时观测，一个基于耦合补偿的三阶的扩充状态观测器构建如下：
Figure 393983DEST_PATH_IMAGE050
Figure 348032DEST_PATH_IMAGE051
其中，
Figure 469572DEST_PATH_IMAGE052
表示被估计的状态，
Figure 573794DEST_PATH_IMAGE053
，
Figure 57865DEST_PATH_IMAGE054
是被观测的输出量，
Figure 589341DEST_PATH_IMAGE055
是观测器的增益向量，据此可以构建横向解耦控制率：
Figure 932597DEST_PATH_IMAGE056
其中，
Figure 965144DEST_PATH_IMAGE057
是控制器参数，横向控制器的耦合系数
Figure 444667DEST_PATH_IMAGE040
定义如下：
Figure 147044DEST_PATH_IMAGE058
Figure 603695DEST_PATH_IMAGE059
其中，
Figure 49720DEST_PATH_IMAGE060
，
Figure 383749DEST_PATH_IMAGE061
，
Figure 381661DEST_PATH_IMAGE062
是附加质量矩阵中的参数，
Figure 699510DEST_PATH_IMAGE063
，
Figure 683647DEST_PATH_IMAGE064
分别定义为翼伞***的速度和角速度，
Figure 262396DEST_PATH_IMAGE065
分别表示滚转角、俯仰角、偏航角。下标
Figure 306575DEST_PATH_IMAGE066
表示伞体坐标系；下标
Figure 111720DEST_PATH_IMAGE067
表示相对坐标系；
（2）在纵向高度控制器中，设计思路与横向控制器相似，将翼伞高度控制对象视做二阶***，
Figure 758602DEST_PATH_IMAGE068
其中，
Figure 332803DEST_PATH_IMAGE016
表示高度，***的非线性特性和外部扰动视作
Figure 547883DEST_PATH_IMAGE069
，
Figure 935265DEST_PATH_IMAGE070
表示纵向耦合系数，
Figure 526783DEST_PATH_IMAGE070
表示纵向输入增益，
Figure 955490DEST_PATH_IMAGE071
表示纵向推力输出，构建扩张状态观测器：
Figure 200527DEST_PATH_IMAGE072
，
Figure 714685DEST_PATH_IMAGE073
这里，
Figure 844315DEST_PATH_IMAGE074
表示被估计的状态，
Figure 986583DEST_PATH_IMAGE054
是被观测的输出量，
Figure 543466DEST_PATH_IMAGE075
是观测器的增益向量，改进后的纵向解耦控制率：
Figure 669554DEST_PATH_IMAGE076
Figure 602875DEST_PATH_IMAGE077
是控制器参数，
Figure 475016DEST_PATH_IMAGE078
是参考高度。
如图2所示，一种动力翼伞硬件实验平台，包括伞体以及负载机构，伞体包括有上下两个翼面组成的伞头1，伞绳3，吊带6以及刹车绳2，伞头1的中间设有多个隔开的气室，且伞头1的前缘设有开口，后缘封闭，这样可以通过迎风充气来形成一定的刚性，伞绳3的末端与伞头1的前、后缘相连，刹车绳2与伞头1的后缘两侧相连，负载机构包括负载箱，位于负载箱底部的发泡轮9以及位于负载箱侧边的保护框架4，发泡轮9可以协助动力翼伞模型在地面滑行，同时具备一定的减震性能，负载箱的两侧通过连杆10与伞绳3以及吊带6相连，侧边设有与刹车绳2相连的摇臂8，内部自上至下依次设置有外设仓11，控制仓12以及电池仓13，保护框架4内设有螺旋桨5以及无刷电机，保护框架4由玻璃纤维制成，外径40cm，保护螺旋桨5的同时也避免了伞绳3缠入，螺旋桨5以及无刷电机可以为动力翼伞模型提供前向推力，摇臂8与外设仓11相连。通过拉动刹车绳2来实现转向和轨迹跟踪。当临近地面时，迅速的同时下拉两侧的刹车绳2可以产生较大的空气阻力，降低整个翼伞***的速度，从而实现软着陆的效果
根据上述实施例，优选地，外设仓的内部设有GPS，无线数传，接收机，以及舵机7，控制仓12的内部设有执行ADRC解耦的控制算法的飞行控制器，电池仓13内设有10000mhA的XT90母头锂电池以及船形开关。
根据上述实施例，优选地，飞行控制器整体为立方体，外表面设有航空插头15，电源插座16以及两个LED灯14，所述航空插头15自左至右依次设有三个，分别用于读取接收机信号，连接无线数传以及连接GPS模块，所述两个LED灯分别为红色和绿色，且均位于航空插头的上方。LED灯14负责指示无人机状态，红灯亮时为遥控状态；绿灯亮时为自主飞行模式，当绿灯持续闪烁则代表GPS锁星成功，开始计算控制量，电源插座16采用的是DC5.5接口，可以接入12~24v直流电源。
如图3所示，飞行控制器要预先通过串行总线调试接口SWD烧录控制算法和目标点的经纬度及高度信息。采用基于ADRC解耦的控制算法，PC机以0.2s的周期通过RS232串口向飞行控制器发送初始模拟GPS及姿态信息，同时启动接收控制器反馈回来的控制量。
遥控器切换至自主飞行模式，飞行控制器设置硬件中断，校验GPS数据的固定位“$GPGGA”，若符合则将这条GPS数据存入串口缓存变量中。控制***解算数据，并依据ADRC解耦控制策略计算横向、纵向控制量。计算得到的控制量一部分发送给包括舵机、无刷电机在内的底层执行机构中，另一部分通过RS232串口发送回PC机。
PC机校验返回的控制量，并将其从字符串转化为浮点数。动力翼伞模型将控制量对应到模型中的襟翼下偏量和推力输出，从而改变下一阶段的翼伞***状态。
本发明的有益效果是：动力翼伞半实物仿真***结构简单，易于拆卸，仿真环境中使用的硬件设备与实际飞行环境的保持一致；通过MATLAB构建的8-DOF翼伞动力学模型能较好匹配伞的气动性能，模型参数易于修正，滑降比和转弯半径等信息可以与实际飞行环境相对照；动力翼伞半实物仿真***在执行实际飞行试验时，可以在无人或较少人辅助的情况下实现地面起降，安全性高，易于操作；同比例缩小版的小型动力翼伞可以作为大型航天回收型翼伞的初步验证，方便更换不同的控制算法，验证控制算法的有效性，在控制器参数调节方面也具有显著的优势，可重复性利用，验证周期短，通用性强；翼伞***飞行控制器中内置文件存储单元，可以将翼伞***的位姿信息、控制信息实时的记录下来，方便后期的数据分析处理；基于ADRC解耦的能有效利用模型的参数信息，结构清晰，解决了翼伞***横向控制与纵向控制之间存在的强耦合问题，抗扰能力强。
如图5所示，本***已经进行了实际飞行实验，验证所建立***的可行性，在实验结果中，翼伞***的平均落点误差在30米以内。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于自抗扰解耦控制策略的动力翼伞半实物仿真***，其特征在于，包括基于ADRC解耦的控制算法以及由PC端的Matlab软件实现8-DOF翼伞***动力学模型，所述基于ADRC解耦的控制算法由硬件平台中的飞行控制器执行并通过RS232串口将飞行控制器解算出来的控制量传递给8-DOF翼伞***动力学模型，所述飞行控制器通过轻量级实时操作***μC/OS-III来将整个硬件平台分为七大模块，包括启动模块，用于存储信息的文件存储模块、地面站交互模块、用于读取翼伞信息的GPS采集模块、控制量传输模块、控制量计算模块以及模式切换模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于自抗扰解耦控制策略的动力翼伞半实物仿真***，其特征在于，所述文件存储模块通过SD卡实现对信息的存储，所述模式切换模块通过遥控器与接收机实现对飞行模式的切换，所述GPS采集模块分别与PC端与GPS模块连接，所述控制量传输任务分别与底层执行机构以及PC端连接。
3.根据权利要求1所述的一种基于自抗扰解耦控制策略的动力翼伞半实物仿真***，其特征在于，所述8-DOF翼伞动力学模型基于拉格朗日方法和动力学约束建立得到，同时考虑了负载和翼伞之间的相对俯仰和相对偏航运动，可以在仿真周期内稳定地向飞行控制器发送模型当前的位置信息，并实时显示飞行轨迹，具体描述为：
Figure 61227DEST_PATH_IMAGE002
Figure 70771DEST_PATH_IMAGE004
Figure 183084DEST_PATH_IMAGE006
Figure 642884DEST_PATH_IMAGE008
其中，下标
Figure 575068DEST_PATH_IMAGE010
代表负载坐标系，下标
Figure 981778DEST_PATH_IMAGE012
代表翼伞坐标系；上标
Figure 807652DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 48140DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 347580DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 698926DEST_PATH_IMAGE020
分别代表空气动力、重力、伞绳拉力和推力，
Figure 785831DEST_PATH_IMAGE022
和
Figure 56275DEST_PATH_IMAGE024
分别代表速度和角速度；
Figure 963052DEST_PATH_IMAGE026
和
Figure 508302DEST_PATH_IMAGE028
分别代表力和力矩，
Figure 449714DEST_PATH_IMAGE030
和
Figure 297584DEST_PATH_IMAGE032
分别代表动量和动量矩，定义如下：
Figure 816290DEST_PATH_IMAGE034
Figure 775019DEST_PATH_IMAGE036
其中，
Figure 836516DEST_PATH_IMAGE038
是负载的转动惯量矩阵，
Figure 215807DEST_PATH_IMAGE040
是翼伞的真实质量矩阵，
Figure 97175DEST_PATH_IMAGE042
是翼伞的附加质量矩阵，
翼伞与负载的两连接点的中点
Figure 859595DEST_PATH_IMAGE044
处的速度，在大地坐标系
Figure 775598DEST_PATH_IMAGE046
中是固定的，因此存在速度约束：
Figure 824325DEST_PATH_IMAGE048
其中，
Figure 458569DEST_PATH_IMAGE050
、
Figure 618155DEST_PATH_IMAGE052
分别代表翼伞质心和负载质心到中点
Figure DEST_PATH_IMAGE053
处的距离矢量，
Figure 123086DEST_PATH_IMAGE055
为坐标系变换矩阵，负载与翼伞之间存在相对俯仰和相对偏航运动，得到角速度约束关系：
Figure 483660DEST_PATH_IMAGE057
式中，
Figure 198675DEST_PATH_IMAGE059
、
Figure 302897DEST_PATH_IMAGE061
分别代表相对俯仰角和相对偏航角，取状态变量
Figure 193493DEST_PATH_IMAGE063
，得到形如
Figure 85488DEST_PATH_IMAGE065
的翼伞***动力学模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于自抗扰解耦控制策略的动力翼伞半实物仿真***，其特征在于，所述基于ADRC解耦的控制算法具体包括横向轨迹跟踪控制器以及纵向高度控制器，
（1）在横向控制器中，单侧襟翼下偏量是控制输出，翼伞***偏航角与设定偏航角之间的误差作为控制输入，当稳定跟踪时，横向跟踪误差收敛到零，将翼伞***当前偏航角表示为二阶微分的形式：
Figure 428744DEST_PATH_IMAGE067
其中
Figure 71078DEST_PATH_IMAGE069
代表偏航角，
Figure 940814DEST_PATH_IMAGE071
表示未知扰动，
Figure 643191DEST_PATH_IMAGE073
表示单侧襟翼下偏量，
Figure 208165DEST_PATH_IMAGE075
表示推力输出量，
Figure 778823DEST_PATH_IMAGE077
表示输入增益，
Figure 644011DEST_PATH_IMAGE079
表示横向耦合系数，可以将上式重写为：
Figure 517289DEST_PATH_IMAGE081
其中
Figure 428613DEST_PATH_IMAGE083
是等效的输入增益，
Figure 678329DEST_PATH_IMAGE085
，
Figure 398023DEST_PATH_IMAGE087
可以视作包括***扰动和外部扰动在内的全扰动，将上式改写为扩张状态空间的形式：
Figure DEST_PATH_IMAGE088
将
Figure DEST_PATH_IMAGE090
补充为一个扩充的状态，
Figure DEST_PATH_IMAGE092
表示偏航角，
Figure DEST_PATH_IMAGE094
是扰动
Figure DEST_PATH_IMAGE096
的一阶微分，构建扩充状态观测器可以对未知扰动
Figure 333881DEST_PATH_IMAGE096
进行实时观测，一个基于耦合补偿的三阶的扩充状态观测器构建如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE098
Figure 732501DEST_PATH_IMAGE100
其中，
Figure 254749DEST_PATH_IMAGE102
表示被估计的状态，
Figure 828950DEST_PATH_IMAGE104
，
Figure 168664DEST_PATH_IMAGE106
是被观测的输出量，
Figure 461105DEST_PATH_IMAGE108
是观测器的增益向量，据此可以构建横向解耦控制率：
Figure 787045DEST_PATH_IMAGE110
其中，
Figure 841850DEST_PATH_IMAGE112
是控制器参数，横向控制器的耦合系数
Figure 227832DEST_PATH_IMAGE079
定义如下：
Figure 476411DEST_PATH_IMAGE114
Figure DEST_PATH_IMAGE116
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE118
，
Figure DEST_PATH_IMAGE120
，
Figure DEST_PATH_IMAGE122
是附加质量矩阵中的参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE124
，
Figure DEST_PATH_IMAGE126
分别定义为翼伞***的速度和角速度，
Figure DEST_PATH_IMAGE128
分别表示滚转角、俯仰角、偏航角。
5.下标
Figure DEST_PATH_IMAGE130
表示伞体坐标系；下标
Figure DEST_PATH_IMAGE132
表示相对坐标系；
（2）在纵向高度控制器中，设计思路与横向控制器相似，将翼伞高度控制对象视做二阶***，
Figure DEST_PATH_IMAGE134
其中，
Figure 153511DEST_PATH_IMAGE032
表示高度，***的非线性特性和外部扰动视作
Figure DEST_PATH_IMAGE136
，
Figure DEST_PATH_IMAGE138
表示纵向耦合系数，
Figure 30200DEST_PATH_IMAGE138
表示纵向输入增益，
Figure 321504DEST_PATH_IMAGE140
表示纵向推力输出，构建扩张状态观测器：
Figure 447592DEST_PATH_IMAGE142
，
Figure DEST_PATH_IMAGE144
这里，
Figure DEST_PATH_IMAGE146
表示被估计的状态，
Figure 849755DEST_PATH_IMAGE147
是被观测的输出量，
Figure 112109DEST_PATH_IMAGE149
是观测器的增益向量，改进后的纵向解耦控制率：
Figure 839893DEST_PATH_IMAGE151
Figure DEST_PATH_IMAGE153
是控制器参数，
Figure DEST_PATH_IMAGE155
是参考高度。
6.一种用于实现权利要求1-4中所述的一种基于自抗扰解耦控制策略的动力翼伞半实物仿真***的动力翼伞硬件实验平台，其特征在于，包括伞体以及负载机构，所述伞体包括有上下两个翼面组成的伞头，伞绳，吊带以及刹车绳，所述伞头的中间设有多个隔开的气室，且伞头的前缘设有开口，后缘封闭，所述伞绳的末端与伞头的前、后缘相连，所述刹车绳与伞头的后缘两侧相连，所述负载机构包括负载箱，位于负载箱底部的发泡轮以及位于负载箱侧边的保护框架，所述负载箱的两侧通过连杆与伞绳以及吊带相连，侧边设有与刹车绳相连的摇臂，内部自上至下依次设置有外设仓，控制仓以及电池仓，所述保护框架内设有螺旋桨以及无刷电机，所述摇臂与外设仓相连。
7.根据权利要求5所述的一种动力翼伞硬件实验平台，其特征在于，所述外设仓的内部设有GPS，无线数传，接收机，以及舵机，所述控制仓的内部设有执行ADRC解耦的控制算法的飞行控制器，所述电池仓内设有10000mhA的XT90母头锂电池以及船形开关。
8.根据权利要求6所述的一种动力翼伞硬件实验平台，其特征在于，所述飞行控制器整体为立方体，外表面设有航空插头，电源插座以及两个LED灯，所述航空插头自左至右依次设有三个，分别用于读取接收机信号，连接无线数传以及连接GPS模块，所述两个LED灯分别为红色和绿色，且均位于航空插头的上方。
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