CN104865966A - 一种基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开的一种基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统，包括俯仰姿态控制律和滚转姿态控制律。所述俯仰姿态控制律为：所述滚转姿态控制律为：本发明的基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统，控制系统采用的所有的控制矩阵都是定常矩阵，因此可以离线计算，从而大大减小了运算量，满足实际飞行控制系统实时性的要求。

Description

一种基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统

技术领域

本发明涉及固定翼无人机飞行控制技术领域，具体是一种基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统。

背景技术

进入21世纪后，无人机在现代战争中发挥越来越重要的作用，它集众多高新技术于一体，不仅能用于战略战术信息侦察、毁伤评估，还可用于电子对抗、携带和投放武器、执行战场压制等多种任务，受到世界各国政府和研究人员的重视。在民用领域，无人机也具有很大的发展潜力，可应用于地形测绘，预警救灾，农药喷洒等领域。

无人机飞行控制系统主要实现姿态控制、高度控制和航路控制等飞行模态。无人机在不同高度巡航飞行、爬升及进场下滑飞行时都要求保持相应的姿态。姿态保持模态可以将飞机保持在给定的参考姿态，姿态控制器设计不仅可以改善姿态角的稳定质量，更主要是为了保证轨迹控制具有良好的品质。

目前，无人机飞行控制系统的设计方法主要有PID控制、最优控制、鲁棒控制等。然而，经典PID控制虽然使用最为普遍，但它最适用于单入单出线性系统。鲁棒控制系统虽然能解决无人机不确定性干扰的问题，但它的缺点是需要给出标称模型和模型不确定性特征，且控制系统鲁棒性是以牺牲系统闭环性能为代价。最优控制是目前在某些飞机上已成功应用的先进飞行控制系统，理论比较成熟，适用于多变量系统，但是它主要适用于姿态调节控制，若用于姿态跟踪控制，则控制器的设计会变得比较复杂。

发明内容

本发明要解决的问题是提供一种基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统，该控制系统控制律计算简单，仅需调节两个控制参数，即可达到很高的控制精度，适用于多变量系统。

本发明公开的一种基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统，包括俯仰姿态控制律和滚转姿态控制律；

所述俯仰姿态控制律为：

${\mathrm{\Δ\δ}}_e\left(k\right)=k_{{\mathrm{\θ}}^{*}}{\mathrm{\θ}}^{*}\left(k\right)+k_{\mathrm{\δT}}\mathrm{\Δ}{\mathrm{\δ}}_T\left(k\right)+k_{\mathrm{xlon}}{X}_{\mathrm{lon}}\left(k\right)---\left(1\right)$

式中，

$k_{{\mathrm{\θ}}^{*}}={\tilde{R}}_{\mathrm{lon}}{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}})}^{-1}{P}_{\log }{C_{\mathrm{lon}}}^T{Q}_{\mathrm{lon}}---\left(2\right)$

$k_{\mathrm{\δT}}=-{\tilde{R}}_{\mathrm{lon}}[{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}})}^{-1}{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}}{B}_{\mathrm{lon},2}+B_{\mathrm{lon},2}]---\left(3\right)$

$k_{\mathrm{\δT}}=-{\tilde{R}}_{\mathrm{lon}}[{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}})}^{-1}{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}}{B}_{\mathrm{lon},2}+B_{\mathrm{lon},2}]---\left(4\right)$

${\tilde{R}}_{\mathrm{lon}}={(R_{\mathrm{lon}}+{B_{\mathrm{lon},1}}^T{P_{\mathrm{lon}}}^{-1}{B}_{\mathrm{lon},1})}^{-1}{B_{\mathrm{lon},1}}^T{P_{\mathrm{lon}}}^{-1}---\left(5\right)$

P_lon ^-1＝C_lon ^TQ_lonC_lon+A_lon ^T(P_lon+B_lon,1R_lon ^-1B_lon,1 ^T)^-1A_lon        (6)。

所述滚转姿态控制律为：

${\mathrm{\Δ\δ}}_a\left(k\right)=k_{{\mathrm{\φ}}^{*}}{\mathrm{\φ}}^{*}\left(k\right)+k_{\mathrm{\δr}}\mathrm{\Δ}{\mathrm{\δ}}_r\left(k\right)+k_{\mathrm{xlat}}{X}_{\mathrm{lat}}\left(k\right)---\left(7\right)$

式中，

$k_{\mathrm{\φ}}={\tilde{R}}_{\mathrm{lat}}{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lat}})}^{-1}{P}_{\mathrm{lat}}{C_{\mathrm{lat}}}^T{Q}_{\mathrm{lat}}---\left(8\right)$

$k_{\mathrm{\δr}}=-{\tilde{R}}_{\mathrm{lat}}[{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lat}})}^{-1}{\tilde{P}}_{\mathrm{lat}}{B}_{\mathrm{lat},2}+B_{\mathrm{lat},2}]---\left(9\right)$

$k_{\mathrm{xlat}}=-{\tilde{R}}_{\mathrm{lat}}{A}_{\mathrm{lat}}---\left(10\right)$

${\tilde{R}}_{\mathrm{lat}}={(R_{\mathrm{lat}}+{B_{\mathrm{lat},1}}^T{P_{\mathrm{lat}}}^{-1}{B}_{\mathrm{lat},1})}^{-1}{B_{\mathrm{lat},1}}^T{P_{\mathrm{lat}}}^{-1}---\left(11\right)$

P_lat ^-1＝C_lat ^TQ_latC_lat+A_lat ^T(P_lat+B_lat,1R_lat ^-1B_lat,1 ^T)^-1A_lat     (12)。

所述控制系统只利用升降舵控制俯仰姿态运动，利用副翼控制无人机的滚转姿态运动。

本发明的基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统，控制系统采用的所有的控制矩阵都是定常矩阵，因此可以离线计算，从而大大减小了运算量，满足实际飞行控制系统实时性的要求。

附图说明

图1为采用本发明的控制系统在控制参数I下的俯仰角跟踪响应图；

图2为采用本发明的控制系统在控制参数I下的升降舵响应图；

图3为采用本发明的控制系统在控制参数I下的滚转角跟踪响应图；

图4为采用本发明的控制系统在控制参数I下的副翼响应图；

图5为采用本发明的控制系统在控制参数II下的俯仰角跟踪响应图；

图6为采用本发明的控制系统在控制参数II下的升降舵响应图；

图7为采用本发明的控制系统在控制参数II下的滚转角跟踪响应图；

图8为采用本发明的控制系统在控制参数II下的副翼响应图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明提出的一种基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统进行详细说明。

伺服控制即为随动控制，给定参考输入，控制的目的是使系统输出跟踪当前给定参考输入。

在本发明的实施例中，设受扰被控对象的离散线性状态方程和输出方程可表示为：

$\left\{\begin{array}{c}x(k+1)=\mathrm{Ax}\left(k\right)+\mathrm{Bu}\left(k\right)+\mathrm{Ed}\left(k\right),k=\mathrm{0,1,2},...,N-1\\ y\left(k\right)=\mathrm{Cx}\left(k\right)\end{array}\right.---\left(1\right)$

式中，x(k)为状态向量，u(k)为控制输入向量，y(k)为系统输出向量，d(k)为干扰向量，A,B,C,E为系统矩阵，N是数据窗口长度。

根据王志胜等编著的《融合估计与融合控制》(科学出版社出版)一书中的信息融合最优预见控制理论，可以得到上述系统的最优融合预见控制算法如下：

$\hat{u}\left(k\right)={[R+B^T{P}^{-1}(k+1)B]}^{-1}{B}^T{P}^{-1}(k+1)[\hat{x}(k+1)-\mathrm{Ax}\left(k\right)-\mathrm{Ed}\left(k\right)]---\left(2\right)$

$\hat{x}(k+j)=P(k+j)\left\{A^T{[P(k+j+1)+{\mathrm{BR}}^{-1}(k+j)B^T]}^{-1}\right[\hat{x}(k+j+1)-\mathrm{Ed}(k+j)]+C^T{\mathrm{Qy}}^{*}(k+j)\}---\left(3\right)$

P^-1(k+j)＝C^TQ(k+j)C+A^T[P(k+j+1)+BR^-1(k+j)B^T]^-1A     (4)

式中，j＝0,1,…,k_f-1，为控制输入向量u的估计值，y^*为已知的系统输出期望值即参考输入信号，为协状态估计值，P^-1为协状态信息量，Q、R为可调节的权重矩阵。

上述信息融合预见控制的目的是使系统输出跟踪未来值都已知的期望输出信号。然而，在飞行控制中，姿态指令信号是根据外回路的轨迹控制器解算而得，因此，姿态指令信号一般是无法预知的，姿态控制器只能利用当前的姿态指令信号、当前姿态反馈信号。

为此，下面设计一种基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统。

将系统的当前输入值视为所有未来时刻的输出预见值，此时跟踪控制问题被转化为具有无限预见步数的融合预见控制，它要解决的关键问题是如何把所有未来预见值经过集中等效处理后成为一步融合预见值。若将当前时刻的目标值和干扰输入看作未来时刻目标值和干扰输入的所有预见值，则y^*(j)＝y^*(k)，d(j)＝d(k)，j≥k+1，则无预见信息的线性跟踪控制问题转化为常值输入的预见控制问题。

根据最优控制理论可知，给定常权重矩阵Q、R，当N→∞时，所有协状态信息量P^-1(k+1)收敛于P^-1，得到

P^-1＝C^TQC+A^T(P+BR^-1B^T)^-1A        (5)

在满足谱半径ρ[PA^T(P+BR^-1B^T)^-1]＜1时，收敛于得到

$\hat{x}={[P^{-1}-A^T{(P+{\mathrm{BR}}^{-1}{B}^T)}^{-1}]}^{-1}[-A^T{(P+{\mathrm{BR}}^{-1}{B}^T)}^{-1}\mathrm{Ed}\left(k\right)+C^T{\mathrm{Qy}}^{*}\left(k\right)]---\left(6\right)$

具有全局渐近稳定作用的近似最优伺服控制律为：

$\hat{u}\left(k\right)=G_{x}x\left(k\right)+G_{y^{*}}{y}^{*}\left(k\right)+G_{d}d\left(k\right)---\left(7\right)$

式中，G_x为状态反馈系数，G_d为干扰前馈系数，为目标前馈系数，且

G_x＝-(R+B^TP^-1B)^-1B^TP^-1A            (8)

G_d＝-(R+B^TP^-1B)^-1B^TP^-1{[P^-1-A^T(P+BR^-1B^T)^-1]^-1A^T(P+BR^-1B^T)^-1E+E}   (9)

$G_{y^{*}}={(R+B^T{P}^{-1}B)}^{-1}{B}^T{P}^{-1}{[P^{-1}-A^T{(P+{\mathrm{BR}}^{-1}{B}^T)}^{-1}]}^{-1}{C}^{T}Q---\left(10\right)$

将以上信息融合控制算法应用到无人机姿态控制中：

本发明的控制系统单纯利用升降舵控制俯仰姿态运动，将无人机的纵向状态方程与输出方程离散化为：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_{\mathrm{lon}}(k+1)=A_{\mathrm{lon}}{X}_{\mathrm{lon}}\left(k\right)+B_{\mathrm{lon},1}{\mathrm{\Δ\δ}}_e\left(k\right)+B_{\mathrm{lon},2}{\mathrm{\Δ\δ}}_T\left(k\right)\\ \mathrm{\Δ\θ}\left(k\right)=C_{\mathrm{lon}}{X}_{\mathrm{lon}}\left(k\right)\end{array}\right.---\left(11\right)$

式中，X_lon＝[ΔV,Δα,Δθ,Δq]^T，其中V为速度，α为迎角，θ为俯仰角，q为俯仰角速率，δ_e为升降舵偏角，δ_T为油门开度，A_lon、B_lon,1、B_lon,2、C_lon是飞机纵向线性模型经过离散化后的系统矩阵，Δ表示与平衡态的偏量。

利用信息融合伺服控制算法，可得无人机飞行控制系统的俯仰姿态控制律为：

${\mathrm{\Δ\δ}}_e\left(k\right)=k_{{\mathrm{\θ}}^{*}}{\mathrm{\θ}}^{*}\left(k\right)+k_{\mathrm{\δT}}{\mathrm{\Δ\δ}}_T\left(k\right)+k_{\mathrm{xlon}}{X}_{\mathrm{lon}}\left(k\right)---\left(12\right)$

式中，

$k_{{\mathrm{\θ}}^{*}}={\tilde{R}}_{\mathrm{lon}}{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}})}^{-1}{P}_{\log }{C_{\mathrm{lon}}}^T{Q}_{\mathrm{lon}}---\left(13\right)$

$k_{\mathrm{\δT}}=-{\tilde{R}}_{\mathrm{lon}}[{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}})}^{-1}{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}}{B}_{\mathrm{lon},2}+B_{\mathrm{lon},2}]---\left(14\right)$

$k_{\mathrm{\δT}}=-{\tilde{R}}_{\mathrm{lon}}[{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}})}^{-1}{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}}{B}_{\mathrm{lon},2}+B_{\mathrm{lon},2}]---\left(15\right)$

式中，

${\tilde{R}}_{\mathrm{lon}}={(R_{\mathrm{lon}}+{B_{\mathrm{lon},1}}^T{P_{\mathrm{lon}}}^{-1}{B}_{\mathrm{lon},1})}^{-1}{B_{\mathrm{lon},1}}^T{P_{\mathrm{lon}}}^{-1}---\left(16\right)$

P_lon ^-1＝C_lon ^TQ_lonC_lon+A_lon ^T(P_lon+B_lon,1R_lon ^-1B_lon,1 ^T)^-1A_lon    (17)。

本发明的控制系统利用副翼控制无人机的滚转姿态运动，将无人机的横侧向状态方程与输出方程离散化为：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_{\mathrm{lat}}(k+1)=A_{\mathrm{lat}}{x}_{\mathrm{lat}}\left(k\right)+B_{\mathrm{lat},1}\mathrm{\Δ}{\mathrm{\δ}}_a\left(k\right)++B_{\mathrm{lat},2}{\mathrm{\Δ\δ}}_r\left(k\right)\\ \mathrm{\Δ\φ}\left(k\right)=C_{\mathrm{lat}}{X}_{\mathrm{lat}}\left(k\right)\end{array}\right.---\left(18\right)$

式中，X_lat＝[Δβ,Δφ,Δp,Δr]^T，β为侧滑角，φ为滚转角，p为滚转角速率，r为偏航角速率，δ_a为副翼偏角，δ_r为升降舵偏角，A_lat、B_lat、C_lat为离散化后的系统矩阵。

利用信息融合伺服控制算法，可得无人机飞行控制系统的滚转姿态控制律为

${\mathrm{\Δ\δ}}_a\left(k\right)=k_{{\mathrm{\φ}}^{*}}{\mathrm{\φ}}^{*}\left(k\right)+k_{\mathrm{\δr}}\mathrm{\Δ}{\mathrm{\δ}}_r\left(k\right)+k_{\mathrm{xlat}}{X}_{\mathrm{lat}}\left(k\right)---\left(19\right)$

式中，

$k_{\mathrm{\φ}}={\tilde{R}}_{\mathrm{lat}}{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lat}})}^{-1}{P}_{\mathrm{lat}}{C_{\mathrm{lat}}}^T{Q}_{\mathrm{lat}}---\left(20\right)$

$k_{\mathrm{\δr}}=-{\tilde{R}}_{\mathrm{lat}}[{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lat}})}^{-1}{\tilde{P}}_{\mathrm{lat}}{B}_{\mathrm{lat},2}+B_{\mathrm{lat},2}]---\left(21\right)$

$k_{\mathrm{xlat}}=-{\tilde{R}}_{\mathrm{lat}}{A}_{\mathrm{lat}}---\left(22\right)$

式中，

${\tilde{R}}_{\mathrm{lat}}={(R_{\mathrm{lat}}+{B_{\mathrm{lat},1}}^T{P_{\mathrm{lat}}}^{-1}{B}_{\mathrm{lat},1})}^{-1}{B_{\mathrm{lat},1}}^T{P_{\mathrm{lat}}}^{-1}---\left(23\right)$

P_lat ^-1＝C_lat ^TQ_latC_lat+A_lat ^T(P_lat+B_lat,1R_lat ^-1B_lat,1 ^T)^-1A_lat     (24)

上述姿态控制律基于信息融合最优控制理论得到，其优点在于所有的控制矩阵都是定常矩阵，因此可以离线计算，从而大大减小了运算量，满足实际飞行控制系统实时性的要求。

下面针对某无人机进行仿真验证。无人机模型为非线性全量方程描述。俯仰指令信号和滚转指令信号同时设置为幅值为10度、周期为4秒的正弦信号。选取了两组不同的控制参数，控制参数组合I：Q＝106，R＝1；参数组合II：Q＝108，R＝11。得到了俯仰角姿态和滚转角姿态的跟踪响应结果，如图1-图8所示。

从上述仿真结果看出，本发明所提出的控制系统具有如下特点：

(1)固定R参数，通过选取Q不同参数，可以获得不同程度的跟踪效果，能够达到很高的跟踪精度。并且，参数调节比较简单，只需调节两个控制参数。而传统PID控制应用于姿态回路往往需要调节四个参数。

(2)所设计的姿态控制方法能够充分利用传感器测量反馈得到的飞行状态信息，通过融合更多的有用信息，达到了很高的控制精度。而传统PID控制往往仅仅反馈被控姿态角及姿态角速率，利用的信息不够多，难以有效解决各个飞行状态量之间的耦合关系，从而难以达到精确控制姿态的目的。

(3)所采用的姿态控制方法，俯仰姿态仅利用升降舵控制，所以油门控制律可以自行设计，用于控制飞行速度；滚转姿态仅利用副翼控制，所以方向舵控制律可以自行设计，用于消除侧滑或控制航向。使得飞行控制系统的控制律设计变得更加灵活。

(4)所设计的姿态控制方法，控制律计算比较简单，控制矩阵参数都可以离线事先计算，能够满足实际飞行控制实时控制的需求。

本发明具体应用途径很多，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，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统，其特征在于，包括俯仰姿态控制律和滚转姿态控制律；

所述俯仰姿态控制律为：

$\mathrm{\Δ}{\mathrm{\δ}}_e\left(k\right)=k_{{\mathrm{\θ}}^{*}}{\mathrm{\θ}}^{*}\left(k\right)+k_{\mathrm{\δT}}\mathrm{\Δ}{\mathrm{\δ}}_T\left(k\right)+k_{\mathrm{xlon}}{X}_{\mathrm{lon}}\left(k\right)---\left(1\right)$

所述滚转姿态控制律为：

$\mathrm{\Δ}{\mathrm{\δ}}_a\left(k\right)=k_{{\mathrm{\φ}}^{*}}{\mathrm{\φ}}^{*}\left(k\right)+k_{\mathrm{\δr}}\mathrm{\Δ}{\mathrm{\δ}}_r\left(k\right)+k_{\mathrm{xlat}}{X}_{\mathrm{lat}}\left(k\right)---\left(2\right).$

2.根据权利要求1所述的基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统，其特征在于，所述俯仰姿态控制律中，

$k_{{\mathrm{\θ}}^{*}}={\tilde{R}}_{\mathrm{lon}}{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}})}^{-1}{P}_{\mathrm{lon}}{C_{\mathrm{lon}}}^T{Q}_{\mathrm{lon}}---\left(3\right)$

$k_{\mathrm{\δT}}=-{\tilde{R}}_{\mathrm{lon}}[{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}})}^{-1}{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}}{B}_{\mathrm{lon},2}+B_{\mathrm{lon},2}]---\left(4\right)$

$k_{\mathrm{\δT}}=-{\tilde{R}}_{\mathrm{lon}}[{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}})}^{-1}{\tilde{P}}_{\mathrm{lon}}{B}_{\mathrm{lon},2}+B_{\mathrm{lon},2}]---\left(5\right)$

式中，

${\tilde{R}}_{\mathrm{lon}}={(R_{\mathrm{lon}}+{B_{\mathrm{lon},1}}^T{P_{\mathrm{lon}}}^{-1}{B}_{\mathrm{lon},1})}^{-1}{B_{\mathrm{lon},1}}^T{P_{\mathrm{lon}}}^{-1}---\left(6\right)$

${P_{\mathrm{lon}}}^{-1}={C_{\mathrm{lon}}}^T{Q}_{\mathrm{lon}}{C}_{\mathrm{lon}}+{A_{\mathrm{lon}}}^T{(P_{\mathrm{lon}}+B_{\mathrm{lon},1}{R_{\mathrm{lon}}}^{-1}{B_{\mathrm{lon},1}}^T)}^{-1}{A}_{\mathrm{lon}}---\left(7\right).$

3.根据权利要求1所述的基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统，其特征在于，所述滚转姿态控制律中，

$k_{\mathrm{\φ}}={\tilde{R}}_{\mathrm{lat}}{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lat}})}^{-1}{P}_{\mathrm{lat}}{C_{\mathrm{lat}}}^T{Q}_{\mathrm{lat}}---\left(8\right)$

$k_{\mathrm{\δr}}=-{\tilde{R}}_{\mathrm{lat}}[{(I-{\tilde{P}}_{\mathrm{lat}})}^{-1}{\tilde{P}}_{\mathrm{lat}}{B}_{\mathrm{lon},2}+B_{\mathrm{lat},2}]---\left(9\right)$

$k_{\mathrm{xlat}}=-{\tilde{R}}_{\mathrm{lat}}{A}_{\mathrm{lat}}---\left(10\right)$

式中，

${\tilde{R}}_{\mathrm{lat}}={(R_{\mathrm{lat}}+{B_{\mathrm{lat},1}}^T{P_{\mathrm{lat}}}^{-1}{B}_{\mathrm{lat},1})}^{-1}{B_{\mathrm{lat},1}}^T{P_{\mathrm{lat}}}^{-1}---\left(11\right)$

${P_{\mathrm{lat}}}^{-1}={C_{\mathrm{lat}}}^T{Q}_{\mathrm{lat}}{C}_{\mathrm{lat}}+{A_{\mathrm{lat}}}^T{(P_{\mathrm{lat}}+B_{\mathrm{lat},1}{R_{\mathrm{lat}}}^{-1}{B_{\mathrm{lat},1}}^T)}^{-1}{A}_{\mathrm{lat}}---\left(12\right).$

4.根据权利要求1所述的基于信息融合伺服控制的无人机姿态控制系统，其特征在于，所述控制系统利用副翼控制无人机的滚转姿态运动，只利用升降舵控制俯仰姿态运动。