CN108873923B - 应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法 - Google Patents

应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法,采用纵向鲁棒H控制器对固定翼无人机的起飞姿态进行控制,即将设计纵向鲁棒H控制器的输出信号和外部扰动同时作为固定翼无人机起飞动力学模型的输入,形成闭环控制系统,实现对海洋外部突风干扰的抑制,使固定翼无人机从舰面稳定起飞;速度控制器采用非线性动态逆控制方法,能快速达到理想速度,速度控制器的输出信号为推力,控制对象为起飞速度。通过二者组合实现了无人机在舰面上抗干扰且快速起飞。本发明属于固定翼无人机应急起飞控制的技术领域。本发明的起飞控制方法,使固定翼无人机在离舰起飞阶段有较强的抵抗突风能力,能较快的实现应急起飞,确保固定翼无人机安全起飞。

Description

应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法
技术领域
本发明涉及飞行器起飞控制技术领域,特别是一种应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法。
背景技术
常规的固定翼无人机舰面起飞姿态控制和速度控制都是采用PID控制方法。而当固定翼无人机常规控制失效时,需要切换到应急操纵控制模态,进入到应急起飞控制模式,而现在对于固定翼无人机的应急起飞控制研究较少。当应急起飞时,环境更加复杂多变,面临突风干扰的影响,速度变化剧烈,轨迹下沉明显,容易造成应急起飞无法完成。
目前固定翼无人机起飞控制研究较少,特别是舰面应急起飞控制器设计更是少有研究。固定翼无人机在离舰起飞阶段面临突风等外界干扰,容易造成下沉的趋势。姿态控制和速度控制现有方法主要以线性方法为主,该种控制方法具有以下缺点:
1.姿态控制器以PID控制方法为主,鲁棒性不强,当受到较为强烈的外界干扰时,控制效果不佳,容易造成剧烈的波动或无人机迅速下沉,影响起飞安全。
2.速度控制器主要以线性方法为主,一些非线性特征没有在控制器设计过程中进行考虑,容易造成速度控制效果不稳定。同时,起飞速度需要快速达到期望速度,而传统线性控制方法动态响应较慢,无法快速实现跟踪速度目标。
因此,应急起飞控制需要设计鲁棒性更强的起飞姿态控制器,速度控制效果更快的速度控制器,实现应急安全起飞。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足,而提供一种应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法,该应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法能提升控制器的抗外界干扰能力,快速、安全、稳定提升固定翼飞机起飞。
为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:
一种应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法,包括起飞姿态控制和起飞速度控制。
起飞姿态的具体控制方法为:采用纵向鲁棒H控制器对固定翼无人机的起飞姿态进行控制,也即将纵向鲁棒H控制器的输出信号和海洋外部干扰信号同时作为固定翼无人机起飞动力学模型的输入;其中,纵向鲁棒H控制器的输出信号为升降舵偏角,用于控制固定翼无人机起飞阶段的姿态角,实现对外界突风干扰的抑制,使固定翼无人机起飞阶段稳定上升。
起飞速度的具体控制方法为:采用速度控制器对固定翼无人机紧急起飞阶段的速度进行控制;速度控制器采用自适应非线性动态逆控制方法,速度控制器的输出信号为推力,控制对象为起飞速度;对推力进行控制以便达到理想起飞速度,使固定翼无人机安全起飞。
推力FT满足如下计算公式:
Figure BDA0001726800340000021
其中,
Figure BDA0001726800340000022
zV=VT-Vr
Figure BDA0001726800340000023
式中,m为固定翼无人机质量,α为迎角,γ为航迹角,Vr为期望速度,ρ为空气密度,S为气动参考面积,zV为跟踪速度差,VT为固定翼无人机实际速度,kV为速度控制器增益,
Figure BDA0001726800340000024
是对参数向量θV的估计,ΓV自适应增益矩阵。
kV=1.5,ΓV=0.001I3×3,其中I为单位矩阵。
纵向H鲁棒控制器的闭环控制系统,表示如下:
Figure BDA0001726800340000025
式中,Alo为状态系数矩阵,Blo为控制系数矩阵,K为纵向鲁棒H控制器增益矩阵,xlo为纵向起飞姿态状态,Bd为干扰系数矩阵,dlo为海洋外部干扰信号,z是H指标的被控输出,C、D∞2、D∞1为增广矩阵的相应维数,均为已知常数矩阵。
纵向鲁棒H控制器增益矩阵K,满足如下计算公式,
Figure BDA0001726800340000026
式中,
Figure BDA0001726800340000027
Figure BDA0001726800340000028
为采用Matlab中的LMI工具箱对下式求取的最优可行解;
Figure BDA0001726800340000029
其中,X1和X2为对称正定矩阵,I为单位矩阵,γ1为给定的正标量。
γ1=1.5。
本发明具有如下有益效果:
1.通过对固定翼无人机纵向姿态系统进行建模,设计了纵向姿态鲁棒H控制器,有效抑制紧急起飞阶段的向下的突风干扰,克服下沉轨迹。
2.对固定翼无人机的速度动力学模型进行建模,设计了非线性动态逆速度控制器,控制起飞速度达到理想速度,并且动态控制效果更好,确保固定翼无人机应急反应更迅速。
附图说明
图1显示了本发明一种应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法的控制原理图。
图2显示了本发明一种应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法的控制流程图。
图3显示了本发明一种应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法中纵向姿态鲁棒H控制器原理图。
图4显示了本发明一种应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法中速度控制器原理图。
图5显示了本发明一种应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法的升降舵偏角仿真示意图。
图6显示了本发明一种应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法的推力控制仿真示意图。
图7显示了本发明一种应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法的起飞轨迹仿真示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体较佳实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1和图2所示,一种应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法,包括起飞纵向姿态控制和起飞速度控制;采用鲁棒H控制器对固定翼无人机的纵向起飞姿态进行控制,采用自适应动态逆方法对舰载固定翼无人机离舰起飞阶段的速度进行控制。
一、起飞姿态控制
纵向H鲁棒控制器对固定翼无人机的起飞姿态控制,如图3所示。在图3中,Tdz是闭环控制系统的固定翼无人机起飞动力学模型,K是设计的纵向鲁棒H控制器参数矩阵。将纵向鲁棒H控制器的输出信号ulo=Δδe和海洋环境的外部干扰信号dlo同时作为固定翼无人机起飞动力学模型的输入,y是舰载机模型的输出;z为H指标的被控输出。
上述海洋环境的外部干扰信号dlo,也即为向下的纵向突风扰动。
设固定翼无人机起飞纵向姿态系统:
Figure BDA0001726800340000041
式中,xlo为纵向起飞姿态状态,且xlo=[Δα,Δq,Δθ]T,Δα为迎角配平值,Δq为俯仰角速度配平值,Δθ为俯仰角配平值,三者均可以通过测量系统获得;dlo为海洋外部干扰信号,一般假设为向下的常值突风干扰,能够测量。
另外,纵向鲁棒H控制器的输出信号ulo=Δδe,Δδe表示升降舵偏角,Alo为状态系数矩阵,Blo为控制系数矩阵,Bd为干扰系数矩阵,以上系数矩阵都已知。
为了采用H控制器方法,首先将固定翼无人机纵向姿态系统转换成广义被控模型,固定翼无人机的纵向通道的广义被控模型为:
Figure BDA0001726800340000042
其中,D∞2、C、D∞1为增广矩阵的相应维数已知常数矩阵,z是H指标的被控输出。
由于飞机的纵向起飞状态xlo都可以通过测量系统获得,则纵向鲁棒H控制器的输出信号ulo满足如下计算公式:
ulo=Kxlo
式中,K为纵向鲁棒H控制器增益矩阵。
将设计的升降舵偏角带入无人机纵向姿态系统,形成闭环系统:
Figure BDA0001726800340000043
闭环控制系统满足如下两个性能指标:
(1)闭环控制系统渐进稳定。
(2)从dlo到z的闭环传函矩阵的H范数满足||Tdz||≤γ1,以便确保闭环控制系统对dlo不确定性的鲁棒性。其中,γ1为给定的正标量,Tdz为闭环的传函矩阵,其表达式为Tdz=(C+D∞2K)[sI-(Alo+BloK)]-1Bd+D∞1,其中,I是单位矩阵,s是拉普拉斯算子,为复数。
以上可以用下列数学表达式描述:
当且仅当存在对称正定矩阵X1,X2,使得下式成立:
Figure BDA0001726800340000044
采用Matlab中的LMI工具箱可以对上式进行求解,得到的一个可行的最优解
Figure BDA0001726800340000051
可得最终的纵向鲁棒H控制器的输出信号为
Figure BDA0001726800340000052
二、起飞速度控制
速度控制器对固定翼无人机的起飞速度控制,在图4的速度控制器原理中,速度控制器的输出信号为推力,控制对象为起飞速度。
起飞速度的具体控制方法为:采用速度控制器对舰载固定翼无人机应急起飞阶段的速度进行控制;速度控制器采用自适应非线性动态逆控制方法,对推力进行控制以便达到理想起飞速度,使固定翼无人机安全起飞。
设固定翼无人机的速度动力学模型
Figure BDA0001726800340000053
其中,m为固定翼无人机的质量,g为重力加速度,D为阻力,FT为推力,α为迎角,γ为航迹角,VT为固定翼无人机实际速度。
由于阻力D未知,因此采用自适应非线性动态逆方法,设计推力FT,具体设计方法如下。
首先,跟踪速度差zV定义为:zV=VT-Vr,Vr为期望速度。
其次,未知阻力D表示为
Figure BDA0001726800340000054
其中,ρ为空气密度,S为气动参考面积,CD0,k1,k2均为未知的空气动力学系数,需要对其进行估计。
CD0,k1,k2,采用如下方法对其估计:
定义
Figure BDA0001726800340000055
其中,θV为未知参数向量,
Figure BDA0001726800340000056
是可获得的向量,则未知阻力
Figure BDA0001726800340000057
α和γ可以通过角度传感器测得。
其次,对跟踪速度差进行求导得到:
Figure BDA0001726800340000058
最后,为了达到最后的期望速度Vr,采用自适应动态逆方法对求导后的跟踪速度差进行推力设计,得到:
Figure BDA0001726800340000059
其中,
Figure BDA00017268003400000510
是对未知参数向量θV的估计,kV为速度控制器增益。
Figure BDA0001726800340000061
的自适应律设计为:
Figure BDA0001726800340000062
其中,ΓV为自适应增益矩阵。
速度控制器采用自适应动态逆控制方法,能有效对应急起飞后的空气动力学参数进行自适应估计,同时采用了非线性动态逆方法,有效保留了固定翼无人机的非线性模型特性,相对于传统线性方法,动态效果更好,应急反应更迅速。
三、仿真实验:
为了确保在20s内,固定翼无人机达到理想飞行状态,实现应急起飞,设计了仿真实验,固定翼无人机的纵向通道的广义被控模型为:
Figure BDA0001726800340000063
Blo=[-0.1 00]T,Bd=[1 0 0;0 1 0]T
Figure BDA0001726800340000064
D∞1=[0 0 1]T,D∞2=[1 0 0;0 1 0]T
纵向鲁棒H控制器设计参数:
通过LMI仿真计算得到的最优解:
Figure BDA0001726800340000065
Figure BDA0001726800340000066
纵向鲁棒H控制器参数矩阵为
K=[0.0779 0.0082 -0.0286;-0.5164 -0.0159 -0.0340],给定的正标量γ1=1.5。
速度控制器增益kV=1.5,自适应参数为ΓV=0.001Id3×3,初始值为
Figure BDA0001726800340000067
设计的升降舵偏角仿真见图5,设计的推力仿真图见图6。
从图5、图6中的可以看出,纵向升降舵信号连续光滑,推力控制器变化不剧烈。图7为起飞轨迹仿真示意图,可以看出纵向鲁棒H控制器和速度控制器的结合,使得固定翼无人机的轨迹稳定,无下沉。
综上所述,本发明通过对固定翼无人机纵向姿态系统进行建模,设计了纵向姿态鲁棒H控制器,有效抑制舰面应急起飞阶段向下的突风干扰,克服轨迹下沉;且本方法对固定翼无人机的速度动力学模型进行建模,设计了基于自适应非线性动态逆的速度控制器,控制起飞速度达到理想速度,同时保证速度控制的稳定性,确保固定翼无人机在应急起飞阶段的安全性。另外,通过二者组合控制实现了无人机在舰面上抗干扰且快速起飞。相对于传统线性方法,考虑了海洋环境的复杂性,有效克服轨迹下沉,动态控制效果更好,速度控制更加稳定,应急反应更迅速。
以上详细描述了本发明的优选实施方式,但是,本发明并不限于上述实施方式中的具体细节,在本发明的技术构思范围内,可以对本发明的技术方案进行多种等同变换,这些等同变换均属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法,其特征在于:包括起飞姿态控制和起飞速度控制;
起飞姿态的具体控制方法为:采用纵向鲁棒H控制器对固定翼无人机的起飞姿态进行控制,也即将纵向鲁棒H控制器的输出信号和海洋外部干扰信号同时作为固定翼无人机起飞动力学模型的输入;其中,纵向鲁棒H控制器的输出信号为升降舵偏角,用于控制固定翼无人机起飞阶段的姿态角,实现对外界突风干扰的抑制,使固定翼无人机起飞阶段稳定上升;
纵向鲁棒H控制器的闭环控制系统,表示如下:
Figure FDA0002976201930000011
式中,Alo为状态系数矩阵,Blo为控制系数矩阵,K为纵向鲁棒H控制器增益矩阵,xlo为纵向起飞姿态状态,Bd为干扰系数矩阵,dlo为海洋外部干扰信号,z是H指标的被控输出,C、D∞2、D∞1为增广矩阵的相应维数,均为已知常数矩阵;
纵向鲁棒H控制器增益矩阵K,满足如下计算公式,
Figure FDA0002976201930000012
式中,
Figure FDA0002976201930000013
Figure FDA0002976201930000014
为采用Matlab中的LMI工具箱对下式求取的最优可行解;
Figure FDA0002976201930000015
其中,X1和X2为对称正定矩阵,I为单位矩阵,γ1为给定的正标量;
纵向姿态鲁棒H控制器,能有效抑制紧急起飞阶段的向下的突风干扰,克服下沉轨迹;
起飞速度的具体控制方法为:采用速度控制器对固定翼无人机紧急起飞阶段的速度进行控制;速度控制器采用自适应非线性动态逆控制方法,速度控制器的输出信号为推力,控制对象为起飞速度;对推力进行控制以便达到理想起飞速度,使固定翼无人机安全起飞;其中,自适应动态逆控制方法,能有效对应急起飞后的空气动力学参数进行自适应估计;非线性动态逆方法,能有效保留固定翼无人机的非线性模型特性,动态效果更好,应急反应更迅速;
其中,推力FT满足如下计算公式:
Figure FDA0002976201930000016
其中,
Figure FDA0002976201930000017
zV=VT-Vr
Figure FDA0002976201930000021
式中,m为固定翼无人机质量,α为迎角,γ为航迹角,Vr为期望速度,ρ为空气密度,S为气动参考面积,zV为跟踪速度差,VT为固定翼无人机实际速度,kV为速度控制器增益,
Figure FDA0002976201930000022
是对参数向量θV的估计,ΓV自适应增益矩阵。
2.根据权利要求1所述的应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法,其特征在于:kV=1.5,ΓV=0.001I3×3,其中I为单位矩阵。
3.根据权利要求1所述的应急指挥控制固定翼无人机舰面紧急起飞控制方法,其特征在于:γ1=1.5。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110825122B (zh) * 2019-10-08 2020-09-15 南京航空航天大学 一种四旋翼无人机圆形轨迹主动抗干扰跟踪控制方法
CN110888461B (zh) * 2019-12-05 2022-11-22 西安毫米波光子科技有限公司 一种舰载小型固定翼无人机起飞姿态调整装置
CN111123967B (zh) * 2020-01-02 2021-05-11 南京航空航天大学 一种基于自适应动态逆的固定翼无人机着舰控制方法
CN111367308B (zh) * 2020-04-30 2021-08-20 清华大学 无人机姿态控制系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102749851A (zh) * 2012-07-24 2012-10-24 北京航空航天大学 一种挠性高超声速飞行器的精细抗干扰跟踪控制器
CN104199286A (zh) * 2014-07-15 2014-12-10 北京航空航天大学 一种基于滑模干扰观测器的飞行器递阶动态逆控制方法
CN104199456A (zh) * 2014-09-04 2014-12-10 中国科学院自动化研究所 水上无人机水面自主操纵控制方法及系统
CN106647264A (zh) * 2016-12-02 2017-05-10 南京理工大学 一种基于控制约束的扩展鲁棒h∞的无人机控制方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102749851A (zh) * 2012-07-24 2012-10-24 北京航空航天大学 一种挠性高超声速飞行器的精细抗干扰跟踪控制器
CN104199286A (zh) * 2014-07-15 2014-12-10 北京航空航天大学 一种基于滑模干扰观测器的飞行器递阶动态逆控制方法
CN104199456A (zh) * 2014-09-04 2014-12-10 中国科学院自动化研究所 水上无人机水面自主操纵控制方法及系统
CN106647264A (zh) * 2016-12-02 2017-05-10 南京理工大学 一种基于控制约束的扩展鲁棒h∞的无人机控制方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Research on Carrier Landing Preview Control;Wang Jie 等;《IEEE》;20171231;全文 *
基于动态逆的无人机纵向控制律设计;胡盛华 等;《伺服控制》;20121231;第33-36页 *
无人机多模态控制律的设计及仿真验证;刘婕;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20140115;第4章 *

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