CN108196563A - 一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法及系统 - Google Patents

一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法及系统，其中方法包括获取控制对象roll通道和pitch通道的角速度和力矩控制指令；将角速度和力矩控制指令送入ESO状态观测器，以得到roll通道和pitch通道的扰动量估计值；将扰动量估计值作为补偿量，与角速度控制内环PD的输出结合，得到roll通道和pitch通道补偿后的力矩控制指令。本发明一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法及系统通过ESO状态观测器可以得到控制对象的扰动量估计值，将扰动量估计值作为补偿量，与角速度控制内环PD的输出结合，得到roll通道和pitch通道补偿后的力矩控制指令，以此来对控制对象的扰动自动进行补偿，使控制对象抗扰性更强。

Description

一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法及系统
技术领域
本发明涉及多旋翼无人机，尤其是一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法及系统。
背景技术
多旋翼无人机尤其是四旋翼无人机已在军事和民用领域广泛应用，因其是由无线远程遥控设备操控，且是由多个电机驱动，相对于固定翼飞行器，多旋翼无人机简单易操作，能够垂直起飞降落，灵活性高。随着多旋翼无人机的广泛应用，其应用场景也越来越复杂，因此对无人机的稳定性和抗扰性要求越来越高。
目前，多旋翼无人机普遍采用PID控制器，虽然其结构简单，技术成熟，参数少，已整定，鲁棒性好，但是其缺点是参数固定，无法自动调整参数，并且PID的积分项会增加系统的不稳定性和积分饱和现象，难已适应外界环境的变化。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法及系统。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法，所述方法包括：
获取控制对象roll通道和pitch通道的角速度和力矩控制指令；
将角速度和力矩控制指令送入ESO状态观测器，以得到roll通道和pitch通道的扰动量估计值；
将扰动量估计值作为补偿量，与角速度控制内环PD的输出结合，得到roll通道和pitch通道补偿后的力矩控制指令。
其进一步技术方案为：所述的获取控制对象roll通道和pitch通道的角速度和力矩控制指令的步骤，具体包括以下步骤：
通过传感器获取控制对象roll通道和pitch通道的角度值；
通过数据采集器采集控制对象roll通道和pitch通道的力矩控制指令；
其进一步技术方案为：所述的将角速度和力矩控制指令送入ESO状态观测器，以得到roll通道和pitch通道的扰动量估计值步骤中，ESO状态观测器的数学模型为：
其中，y表示控制对象某一通道的角速度，z1表示对y的跟踪观测，e1表示z1与y之间的误差，z2表示对y的扰动量估计值，β01、β02为ESO状态观测器调节参数,b为控制系数，u为力矩控制指令。
其进一步技术方案为：所述控制对象为无人机。
一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制系统，所述系统包括：
获取模块，用于获取控制对象roll通道和pitch通道的角速度和力矩控制指令；
扰动观测模块，用于将角速度和力矩控制指令送入ESO状态观测器，以得到roll通道和pitch通道的扰动量估计值；
补偿控制模块，用于将扰动量估计值作为补偿量，与角速度控制内环PD的输出结合，得到roll通道和pitch通道补偿后的力矩控制指令。
其进一步技术方案为：所述获取模块包括：
传感器模块，用于获取控制对象roll通道和pitch通道的角度值；
算法模块，用于获取控制对象roll通道和pitch通道的力矩控制指令。
其进一步技术方案为：所述扰动观测模块包括：
ESO状态观测器模块，用于得到roll通道和pitch通道的扰动量估计值。
其进一步技术方案为：所述控制对象为无人机。
本发明与现有技术相比的有益效果是：本发明一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法通过ESO状态观测器可以得到控制对象的扰动量估计值，将扰动量估计值作为补偿量，与角速度控制内环PD的输出结合，得到roll通道和pitch通道补偿后的力矩控制指令，以此来对控制对象的扰动自动进行补偿，使控制对象抗扰性更强。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明技术手段，可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征及优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，详细说明如下。
附图说明
图1为本发明一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法具体实施例的流程图；
图2为本发明一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法具体实施例中获取控制对象roll通道和pitch通道的角速度的流程图；
图3为本发明一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制系统具体实施例的结构图；
图4为本发明一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制系统具体实施例中获取模块的结构图；
图5为本发明一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制系统具体实施例中扰动观测模块的结构图；
图6为本发明具体实施例中ESO状态观测器的结构图；
图7为本发明具体实施例中PID与ESO状态观测器结合补偿控制原理图；
图8为本发明具体实施例中roll通道PID与ESO状态观测器结合补偿控制原理图；
图9为本发明具体实施例中ESO状态观测器对roll通道实时扰动量的估计图表；
图10为本发明具体实施例中ESO状态观测器对roll通道角速度的估计图表。
附图标记
1、获取模块；11、传感器模块；12、算法模块；2、扰动观测模块；21、ESO状态观测器模块；3、补偿控制模块。
具体实施方式
为了更充分理解本发明的技术内容，下面结合具体实施例对本发明的技术方案进一步介绍和说明，但不局限于此。
请参阅图1-2，本发明提供了一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法，本实施例中，以四旋翼无人机为例，该方法包括：
S10、获取控制对象roll通道和pitch通道的角速度和力矩控制指令；
S20、将角速度和控制对象roll通道和pitch通道的力矩控制指令送入ESO状态观测器，以得到roll通道和pitch通道的扰动量估计值；
S30、将扰动量估计值作为补偿量，与角速度控制内环PD的输出结合，得到roll通道和pitch通道补偿后的力矩控制指令。
具体的，请参阅图6，ESO状态观测器是一个动态过程，其只需要系统即观测对象的输入和输出信息无需其他信息就可以估计出控制对象的扰动量。
另外，请参阅图7和图8，图7为PID与ESO状态观测器结合补偿控制原理，将ESO状态观测器用于内环roll通道和pitch通道的角速度控制环路。图8是以roll通道PID与ESO状态观测器结合补偿控制原理图，以roll通道为例，其输入dr即为roll通道的实际角速度rollrate，输入U为速度环计算的控制输出指令M，ESO状态观测器通过输入对roll的角速度进行估计跟踪对roll通道的扰动进行估计，并将扰动估计值与PD控制结合，代替原PID控制中的I项，整体构成自抗扰补偿控制。
在某些实施例中，步骤S10具体包括以下步骤：
S101、通过传感器获取控制对象roll通道和pitch通道的角度值；
S102、通过数据采集器采集控制对象roll通道和pitch通道的力矩控制指令。
进一步的，在步骤S20中，ESO状态观测器的数学模型为：
其中，其中，y表示控制对象某一通道的角速度，z1表示对y的跟踪观测，e1表示z1与y之间的误差，z2表示对y的扰动量估计值，β01、β02为ESO状态观测器调节参数,b为控制系数，u为力矩控制指令。
请参阅图9-10，图9为四旋翼无人机的飞行过程中人为给无人机加入扰动，ESO状态观测器对扰动的估计结果。当扰动标志为1时，表示此时在四旋翼无人机的roll通道加入扰动，可以看出在加入扰动后，ESO能够快速的估计出外界扰动，使四旋翼无人机飞机的抗扰性更强。图10中表示了ESO状态观测器对roll通道姿态角速度的估计和跟踪结果，以上分析验证了ESO状态观测器可以很好地估计无人机的总扰动，使其抗扰性更强，控制更加稳定。
综合上述：本发明一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法通过ESO状态观测器可以得到控制对象的扰动量估计值，将扰动量估计值作为补偿量，与角速度控制内环PD的输出结合，得到roll通道和pitch通道补偿后的力矩控制指令，以此来对控制对象的扰动自动进行补偿，使控制对象抗扰性更强。
请参阅图3-5，本发明还提供了一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制系统，本实施例中，以四旋翼无人机为例，该系统包括：
获取模块1，用于获取控制对象roll通道和pitch通道的角速度和力矩控制指令；
扰动观测模块2，用于将角速度和力矩控制指令送入ESO状态观测器，以得到roll通道和pitch通道的扰动量估计值；
补偿控制模3，用于将扰动量估计值作为补偿量，与角速度控制内环PD的输出结合，得到roll通道和pitch通道补偿后的力矩控制指令。
具体的，请参阅图6，ESO状态观测器是一个动态过程，其只需要系统即观测对象的输入和输出信息无需其他信息就可以估计出系统的扰动量。
另外，请参阅图7和图8，图7为PID与ESO状态观测器结合补偿控制原理，将ESO状态观测器用于内环roll通道和pitch通道的角速度控制环路。图8是以roll通道PID与ESO状态观测器结合补偿控制原理图，以roll通道为例，其输入dr即为roll通道的实际角速度rollrate，输入U为速度环计算的控制输出指令M，ESO状态观测器通过输入对roll的角速度进行估计跟踪对roll通道的扰动进行估计，并将扰动估计值与PD控制结合，代替原PID控制中的I项，整体构成自抗扰补偿控制。。
在某些实施例中，获取模块1包括：
传感器模块11，用于获取控制对象roll通道和pitch通道的角度值；
算法模块12，用于获取控制对象roll通道和pitch通道的力矩控制指令。
在某些实施例中，扰动观测模块2包括：
ESO状态观测器模块21，用于得到roll通道和pitch通道的扰动量估计值。
请参阅图9-10，图9为四旋翼无人机的飞行过程中人为给飞机加入扰动，ESO状态观测器对扰动的估计结果。当扰动标志为1时，表示此时在四旋翼无人机的roll通道加入扰动，可以看出在加入扰动后，ESO能够快速的估计出外界扰动，使四旋翼无人机飞机的抗扰性更强。图10中表示了ESO状态观测器对roll通道姿态角速度的估计和跟踪结果，以上分析验证了ESO状态观测器可以很好地估计无人机的总扰动，使其抗扰性更强，控制更加稳定。
综合上述：本发明一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制系统通过ESO状态观测器可以得到控制对象的扰动量估计值，将扰动量估计值作为补偿量，与角速度控制内环PD的输出结合，得到roll通道和pitch通道补偿后的力矩控制指令，以此来对控制对象的扰动自动进行补偿，使控制对象抗扰性更强。
上述仅以实施例来进一步说明本发明的技术内容，以便于读者更容易理解，但不代表本发明的实施方式仅限于此，任何依本发明所做的技术延伸或再创造，均受本发明的保护。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (8)

1.一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取控制对象roll通道和pitch通道的角速度和力矩控制指令；
将角速度和力矩控制指令送入ESO状态观测器，以得到roll通道和pitch通道的扰动量估计值；
将扰动量估计值作为补偿量，与角速度控制内环PD的输出结合，得到roll通道和pitch通道补偿后的力矩控制指令。
2.根据权利要求1所述的一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法，其特征在于，所述的获取控制对象roll通道和pitch通道的角速度和力矩控制指令的步骤，具体包括以下步骤：
通过传感器获取控制对象roll通道和pitch通道的角度值；
通过数据采集器采集控制对象roll通道和pitch通道的力矩控制指令。
3.根据权利要求2所述的一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法，其特征在于，所述的将角速度和力矩控制指令送入ESO状态观测器，以得到roll通道和pitch通道的扰动量估计值步骤中，ESO状态观测器的数学模型为：
其中，y表示控制对象某一通道的角速度，z1表示对y的跟踪观测，e1表示z1与y之间的误差，z2表示对y的扰动量估计值，β01、β02为ESO状态观测器调节参数,b为控制系数，u为力矩控制指令。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制方法，其特征在于，所述控制对象为无人机。
5.一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用于获取控制对象roll通道和pitch通道的角速度和力矩控制指令；
扰动观测模块，用于将角速度和力矩控制指令送入ESO状态观测器，以得到roll通道和pitch通道的扰动量估计值；
补偿控制模块，用于将扰动量估计值作为补偿量，与角速度控制内环PD的输出结合，得到roll通道和pitch通道补偿后的力矩控制指令。
6.根据权利要求5所述的一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制系统，其特征在于，所述获取模块包括：
传感器模块，用于获取控制对象roll通道和pitch通道的角度值；
算法模块，用于获取控制对象roll通道和pitch通道的力矩控制指令。
7.根据权利要求5所述的一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制系统，其特征在于，所述扰动观测模块包括：
ESO状态观测器模块，用于得到roll通道和pitch通道的扰动量估计值。
8.根据权利要求5-7任意一项所述的一种多旋翼无人机自抗扰补偿控制系统，其特征在于，所述控制对象为无人机。
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