CN108107900B - 一种基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全状态受限反步控制方法 - Google Patents

Abstract

一种基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全状态受限反步控制方法，针对四旋翼飞行器的动力学系统，选择一种对称时不变障碍李雅普诺夫函数，设计一种基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全状态受限反步控制方法。对称时不变障碍李雅普诺夫函数的设计是为了保证系统的状态和输出能够限制在一定的范围内，避免过大的超调，同时还能减少到达时间。从而改善四旋翼飞行器系统的动态响应性能。本发明提供一种基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全状态受限反步控制方法，使系统具有较好的动态响应过程。

Description

一种基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全 状态受限反步控制方法

技术领域

本发明涉及一种基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全状态受限反步控制方法，使四旋翼飞行器系统有较好的动态响应过程。

背景技术

四旋翼飞行器作为旋翼式飞行器的一种,以其体积小、机动性能好、设计简单、制造成本低廉等优点,吸引了国内外大学、研究机构、公司的广泛关注。然而，由于四旋翼飞行器体积小且重量轻，飞行中易受到外部干扰，如何实现对四旋翼飞行器的高性能运动控制已经成为一个热点问题。针对四旋翼飞行器的控制问题，存在很多控制方法，例如PID控制、自抗扰控制、滑模控制、反步控制等。

其中反步控制已经广泛应用于非线性系统，其优点包括响应速度快、实施方便、对系统不确定和外部干扰的鲁棒性等。传统的反步控制，只是考虑了四旋翼飞行器的稳态性能，并没有过多地关注其瞬态响应性能。因此，传统的反步控制方法使得四旋翼飞行器系统在实际情况中的应用有很大阻碍。为解决这一问题，基于障碍李雅普诺夫函数的反步控制方法被提出，这种方法在实际情况中能够有效地改善四旋翼飞行器系统的瞬态性能。

发明内容

为了改善四旋翼飞行器系统状态瞬态性能，本发明提供了一种基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全状态受限步控制方法，减少了超调量和超调时间，使四旋翼飞行器系统具有一个良好的动态响应性能。

为了解决上述技术问题提出的技术方案如下：

一种基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全状态受限反步控制方法，包括以下步骤：

步骤1，建立四旋翼飞行器系统的动态模型，设定系统的初始值、采样时间以及相关控制参数，过程如下：

1.1确定从基于四旋翼飞行器系统的机体坐标系到基于地球的惯性坐标的转移矩阵T：

其中φ,θ,ψ分别是四旋翼飞行器的翻滚角、俯仰角、偏航角，表示无人机依次绕惯性坐标系的各坐标轴旋转的角度；

1.2四旋翼飞行器平动过程中的动态模型如下：

其中x,y,z分别表示四旋翼飞行器在惯性坐标系下的三个位置，U_f表示四旋翼飞行器的输入力矩，m为四旋翼飞行器的质量，g表示重力加速度，

将式(1)代入式(2)得：

1.3四旋翼飞行器转动过程中的动态模型为：

其中τ_x,τ_y,τ_z分别代表机体坐标系上各个轴的力矩分量，I_xx,I_yy,I_zz分别表示机体坐标系下的各个轴的转动惯量的分量，×表示叉乘，ω_p表示翻滚角速度，ω_q表示俯仰角速度，ω_r表示偏航角速度，

表示翻滚角加速度，

表示俯仰角加速度，表示偏航角加速度；

考虑到无人机处于低速飞行或者悬停状态，姿态角变化较小，认为

因此式(4)改写为：

联立式(3)和式(5)，得到四旋翼飞行器的动力学模型为：

其中u_x＝cosφsinθc0sψ+sinφsinψ,u_y＝cosφsinθsinψ-sinφcosψ；

1.4根据式(6)，定义φ,θ的期望值为：

其中φ_d为φ的期望信号值，θ_d为θ期望信号值，arcsin为反正弦函数；

步骤2，在每一个采样时刻，计算位置跟踪误差及其一阶导数；计算姿态角跟踪误差及其一阶导数；设计位置和姿态角控制器，过程如下：

2.1定义z跟踪误差及其一阶导数：

其中z_d表示z的期望信号；

2.2设计障碍李雅普诺夫函数

并求解其一阶导数：

其中K_b1为e₁的边界，满足K_b1>|e₁|_max，|e₁|_max为|e₁|的最大值,

α₁为虚拟控制量，其表达式为:

其中k₁₁为正常数；

将式(10)代入式(9)，得：

2.3设计李雅普诺夫函数V₁₂为：

其中K_s1为s₁的边界，满足K_s1>|s₁|_max，|s₁|_max为|s₁|的最大值,

求解式(12)的一阶导数，得：

其中

将式(14)和式(6)代入式(13)，得：

2.4设计U_f：

其中k₁₂为正常数；

2.5定义x,y跟踪误差分别为e₂,e₃,则有：

其中x_d,y_d分别表示x,y的期望信号；

2.6设计障碍李雅普诺夫函数

分别求解其一阶导数，得：

其中K_b2为e₂的边界，满足K_b2>|e₂|_max，|e₂|_max为|e₂|的最大值；K_b3为e₃的边界，满足k_b3>|e₃|_max，|e₃|_max为|e₃|的最大值；

α₂,α₃为虚拟控制量，其表达式为:

其中k₂₁,k₃₁为正常数；

将式(19)代入式(18)，得:

2.7设计李雅普诺夫函数V₂₂,V₃₂

其中K_s2为s₂的边界，满足K_s2>|s₂|_max，|s₂|_max为|s₂|的最大值；其中K_s3为s₃的边界，满足K_s3>|s₃|_max，|s₃|_max为|s₃|的最大值；

求解式(21)的一阶导数，得：

其中

将式(23)，(6)代入式(22)，分别得：

2.8通过式(24)，(25)分别设计u_x,u_y：

其中k₂₂,k₃₂为正常数；

2.9定义姿态角跟踪误差及其一阶导数：

其中j＝4,5,6，x₄＝φ,x₅＝θ,x₆＝ψ，x_4d表示φ的期望值，x_5d表示θ的期望值，x_6d表示ψ的期望值，e₄表示φ的跟踪误差，e₅表示θ的跟踪误差，e₆表示ψ的跟踪误差；

2.10设计障碍李雅普诺夫函数

并求解其一阶导数：

其中k_j为正常数，K_bj为e_j的边界，满足K_bj>|e_j|_max，|e_j|_max为|e_j|的最大值；

为姿态角的虚拟控制量，其表达式为:

其中k_j1为正常数；

将式(29)代入式(28)，得：

2.11设计障碍李雅普诺夫函数V_j2：

其中K_sj为s_j的边界，满足K_sj>|s_j|_max，|s_j|_max为|s_j|的最大值；

求解式(31)的一阶导数，得：

其中

将式(33)和式(6)代入式(32)，分别得：

2.12通过式(34)，(35)，(36)分别设计τ_x,τ_y,τ_z：

其中k₄₂,k₅₂,k₆₂为正常数。

进一步，所述方法还包括以下步骤：

步骤3，验证四旋翼飞行器系统的稳定性；

3.1将式(16)代入式(15)，得：

3.2将式(26)代入式(24)、(25)，得：

3.3将式(37)代入式(34)、(35)、(36)，得

3.4通过(38)，(39)，(40)可知四旋翼飞行器系统是稳定的。

本发明基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全状态受限反步控制方法，改善了系统的瞬态性能，减少了超调量和到达时间。

本发明的技术构思为：针对四旋翼飞行器的动力学系统，设计一种基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全状态受限反步控制方法。对称时不变障碍李雅普诺夫函数的设计是为了保证系统的状态和输出能够限制在一定的范围内，避免过大的超调，同时还能减少到达时间。从而改善四旋翼飞行器系统的动态响应性能。

本发明的有益效果为：全状态受限，降低超调量，减少到达时间，改善瞬态性能。

附图说明

图1为本发明的位置跟踪效果示意图。

图2为本发明的姿态角跟踪效果示意图。

图3为本发明的位置速度跟踪效果示意图。

图4为本发明的姿态角速度跟踪效果示意图。

图5为本发明的位置控制器输入示意图。

图6为本发明的姿态角控制器输入示意图。

图7为本发明的控制流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步说明。

参照图1-图7，一种基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全状态受限反步控制方法，包括以下步骤：

步骤1，建立四旋翼飞行器系统的动态模型，设定系统的初始值、采样时间以及相关控制参数，过程如下：

1.1确定从基于四旋翼飞行器系统的机体坐标系到基于地球的惯性坐标的转移矩阵T：

其中φ,θ,ψ分别是四旋翼飞行器的翻滚角、俯仰角、偏航角，表示无人机依次绕惯性坐标系的各坐标轴旋转的角度；

1.2四旋翼飞行器平动过程中的动态模型如下：

其中x,y,z分别表示四旋翼飞行器在惯性坐标系下的三个位置，U_f表示四旋翼飞行器的输入力矩，m为四旋翼飞行器的质量，g表示重力加速度，

将式(1)代入式(2)得：

1.3四旋翼飞行器转动过程中的动态模型为：

其中τ_x,τ_y,τ_z分别代表机体坐标系上各个轴的力矩分量，I_xx,I_yy,I_zz分别表示机体坐标系下的各个轴的转动惯量的分量，×表示叉乘，ω_p表示翻滚角速度，ω_q表示俯仰角速度，表示偏航角速度，表示翻滚角加速度，

表示俯仰角加速度，

表示偏航角加速度；

考虑到无人机一般处于低速飞行或者悬停状态，姿态角变化较小，认为

因此式(4)改写为：

联立式(3)和式(5)，得到四旋翼飞行器的动力学模型为：

其中u_x＝cosφsinθcosψ+sinφsinψ,u_y＝cosφsinθsinψ-sinφcosψ；

1.4根据式(6)，定义φ,θ的期望值为：

其中φ_d为φ的期望信号值，θ_d为θ期望信号值，arcsin为反正弦函数；

步骤2，在每一个采样时刻，计算位置跟踪误差及其一阶导数；计算姿态角跟踪误差及其一阶导数；设计位置和姿态角控制器，过程如下：

2.1定义z跟踪误差及其一阶导数：

其中z_d表示z的期望信号；

2.2设计障碍李雅普诺夫函数

并求解其一阶导数：

其中K_b1为e₁的边界，满足K_b1>|e₁|_max，|e₁|_max为|e₁|的最大值,

α₁为虚拟控制量，其表达式为:

其中k₁₁为正常数；

将式(10)代入式(9)，得：

2.3设计李雅普诺夫函数V₁₂为：

其中K_s1为s₁的边界，满足K_s1>|s₁|_max，|s₁|_max为|s₁|的最大值,

求解式(12)的一阶导数，得：

其中

将式(14)和式(6)代入式(13)，得：

2.4设计U_f：

其中k₁₂为正常数；

2.5定义x,y跟踪误差分别为e₂,e₃,则有：

其中x_d,y_d分别表示x,y的期望信号；

2.6设计障碍李雅普诺夫函数

分别求解其一阶导数，得：

其中K_b2为e₂的边界，满足K_b2>|e₂|_max，|e₂|_max为|e₂|的最大值；K_b3为e₃的边界，满足K_b3>|e₃|_max，|e₃|_max为|e₃|的最大值；

α₂,α₃为虚拟控制量，其表达式为:

其中k₂₁,k₃₁为正常数；

将式(19)代入式(18)，得:

2.7设计李雅普诺夫函数V₂₂,V₃₂

其中K_s2为s₂的边界，满足K_s2>|s₂|_max，|s₂|_max为|s₂|的最大值；其中K_s3为s₃的边界，满足K_s3>|s₃|_max，|s₃|_max为|s₃|的最大值；

求解式(21)的一阶导数，得：

其中

将式(23)，(6)代入式(22)，分别得：

2.8通过式(24)，(25)分别设计u_x,u_y：

其中k₂₂,k₃₂为正常数；

2.9定义姿态角跟踪误差及其一阶导数：

其中j＝4,5,6，x₄＝φ,x₅＝θ,x₆＝ψ，x_4d表示φ的期望值，x_5d表示θ的期望值，x_6d表示ψ的期望值，e₄表示φ的跟踪误差，e₅表示θ的跟踪误差，e₆表示ψ的跟踪误差；

2.10设计障碍李雅普诺夫函数

并求解其一阶导数：

其中k_j为正常数，K_bj为e_j的边界，满足K_bj>|e_j|_max，|e_j|_max为|e_j|的最大值；

为姿态角的虚拟控制量，其表达式为:

其中k_j1为正常数；

将式(29)代入式(28)，得：

2.11设计障碍李雅普诺夫函数V_j2：

其中K_sj为s_j的边界，满足K_sj>|s_j|_max，|s_j|_max为|s_j|的最大值；

求解式(31)的一阶导数，得：

其中将式(33)和式(6)代入式(32)， 分别得：

2.12通过式(34)，(35)，(36)分别设计τ_x,τ_y,τ₂：

其中k₄₂,k₅₂,k₆₂为正常数；

步骤3，验证四旋翼飞行器系统的稳定性；

3.1将式(16)代入式(15)，得：

3.2将式(26)代入式(24)、(25)，得：

3.3将式(37)代入式(34)、(35)、(36)，得

3.4通过(38)，(39)，(40)可知四旋翼飞行器系统是稳定的。

为了验证所提方法的可行性，本发明给出了该控制方法在MATLAB平台上的仿真结果：

参数给定如下：式(2)中m＝1.1kg，g＝9.81N/kg；式(4)中，I_xx＝1.22kg·m²，I_yy＝1.22kg·m²，I_zz＝2.2kg·m²；式(8),式(17)和式(27)中z_d＝0.5，x_d＝0.5，y_d＝0.5，ψ_d＝0.5；式(10),式(19)和式(29)中k₁₁＝0.083,k₂₁＝0.083,k₃₁＝0.083,k₄₁＝0.051,k₅₁＝0.051,k₆₁＝0.083；式(16),式(26)和式(37)中k₁₂＝4,k₂₂＝4,k₃₂＝4,k₄₂＝4,k₅₂＝4,k₆₂＝4；式(9),式(18)和式(28)k_b1＝k_b2＝k_b3＝2.5,k_b4＝k_b5＝k_b6＝1；式(12),式(21)和式(31)k_s1＝k_s2＝k_s3＝0.4,k_s4＝1,k_s5＝0.8,k_s6＝0.987。

从图1和2可知，系统输出具有良好的瞬态特性，到达时间为17.27秒，超调量为0。

从图3和4可知，系统状态具有良好的瞬态特性，到达时间为17.05秒，超调量为0。

综上所述，基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全状态受限反步控制方法能有效地改善四旋翼飞行器系统全状态的瞬态性能。

以上阐述的是本发明给出的一个实施例表现出的优良优化效果，显然本发明不只是限于上述实施例，在不偏离本发明基本精神及不超出本发明实质内容所涉及范围的前提下对其可作种种变形加以实施。

Claims (2)

1.一种基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全状态受限反步控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，建立四旋翼飞行器系统的动态模型，设定系统的初始值、采样时间以及相关控制参数，过程如下：

1.1确定从基于四旋翼飞行器系统的机体坐标系到基于地球的惯性坐标的转移矩阵T：

其中φ，θ，ψ分别是四旋翼飞行器的翻滚角、俯仰角、偏航角，表示无人机依次绕惯性坐标系的各坐标轴旋转的角度；

1.2四旋翼飞行器平动过程中的动态模型如下：

其中x，y，z分别表示四旋翼飞行器在惯性坐标系下的三个位置，U_f表示四旋翼飞行器的输入力矩，m为四旋翼飞行器的质量，g表示重力加速度，

将式(1)代入式(2)得：

1.3四旋翼飞行器转动过程中的动态模型为：

其中τ_x，τ_y，τ_z分别代表机体坐标系上各个轴的力矩分量，I_xx，I_yy，I_zz分别表示机体坐标系下的各个轴的转动惯量的分量，×表示叉乘，ω_p表示翻滚角速度，ω_q表示俯仰角速度，ω_r表示偏航角速度，表示翻滚角加速度，

表示俯仰角加速度，

表示偏航角加速度；

考虑到无人机处于低速飞行或者悬停状态，姿态角变化较小，认为

因此式(4)改写为：

联立式(3)和式(5)，得到四旋翼飞行器的动力学模型为：

其中u_x＝cosφsinθcosψ+sinφsinψ，u_y＝cosφsinθsinψ-sinφcosψ；

1.4根据式(6)，定义φ，θ的期望值为：

其中φ_d为φ的期望信号值，θ_d为θ期望信号值，arcsin为反正弦函数；

步骤2，在每一个采样时刻，计算位置跟踪误差及其一阶导数；计算姿态角跟踪误差及其一阶导数；设计位置和姿态角控制器，过程如下：

2.1定义z跟踪误差及其一阶导数：

其中z_d表示z的期望信号；

2.2设计障碍李雅普诺夫函数

并求解其一阶导数：

其中K_b1为e₁的边界，满足K_b1＞|e₁|_max，|e₁|_max为|e₁|的最大值,

α₁为虚拟控制量，其表达式为:

其中k₁₁为正常数；

将式(10)代入式(9)，得：

2.3设计李雅普诺夫函数V₁₂为：

其中K_s1为s₁的边界，满足K_s1＞|s₁|_max，|s₁|_max为|s₁|的最大值,

求解式(12)的一阶导数，得：

其中

将式(14)和式(6)代入式(13)，得：

2.4设计U_f：

其中k₁₂为正常数；

2.5定义x，y跟踪误差分别为e₂，e₃,则有：

其中x_d，y_d分别表示x，y的期望信号；

2.6设计障碍李雅普诺夫函数

分别求解其一阶导数，得：

其中K_b2为e₂的边界，满足K_b2＞|e₂|_max，|e₂|_max为|e₂|的最大值；K_b3为e₃的边界，满足K_b3＞|e₃|_max，|e₃|_max为|e₃|的最大值；α₂，α₃为虚拟控制量，其表达式为:

其中k₂₁，k₃₁为正常数；

将式(19)代入式(18)，得:

2.7设计李雅普诺夫函数V₂₂，V₃₂

其中K_s2为s₂的边界，满足K_s2＞|s₂|_max，|s₂|_max为|s₂|的最大值；其中K_s3为s₃的边界，满足K_s3＞|s₃|_max，|s₃|_max为|s₃|的最大值；

求解式(21)的一阶导数，得：

其中

将式(23)，(6)代入式(22)，分别得：

2.8通过式(24)，(25)分别设计u_x，u_y：

其中k₂₂，k₃₂为正常数；

2.9定义姿态角跟踪误差及其一阶导数：

其中j＝4，5，6，x₄＝φ，x₅＝θ，x₆＝ψ，x_4d表示φ的期望值，x_5d表示θ的期望值，x_6d表示ψ的期望值，e₄表示φ的跟踪误差，e₅表示θ的跟踪误差，e₆表示ψ的跟踪误差；

2.10设计障碍李雅普诺夫函数

并求解其一阶导数：

其中K_bj为e_j的边界，满足K_bj＞|e_j|_max，|e_j|_max为|e_j|的最大值；

α_j为姿态角的虚拟控制量，其表达式为:

其中k_j1为正常数；

将式(29)代入式(28)，得：

2.11设计障碍李雅普诺夫函数V_j2：

其中K_sj为s_j的边界，满足K_sj＞|s_j|_max，|s_j|_max为|s_j|的最大值；

求解式(31)的一阶导数，得：

其中

将式(33)和式(6)代入式(32)，分别得：

2.12通过式(34)，(35)，(36)分别设计τ_x，τ_y，τ_z：

其中k₄₂，k₅₂，k₆₂为正常数。

2.如权利要求1所述的一种基于对称时不变障碍李雅普诺夫函数的四旋翼飞行器全状态受限反步控制方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：

步骤3，验证四旋翼飞行器系统的稳定性；

3.1将式(16)代入式(15)，得：

3.2将式(26)代入式(24)、(25)，得：

3.3将式(37)代入式(34)、(35)、(36)，得

3.4通过(38)，(39)，(40)可知四旋翼飞行器系统是稳定的。

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