CN108919833B - 一种智能飞网网型保持控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种智能飞网网型保持控制方法，建立了智能飞网的动力学模型，可将其整理为便于控制器设计的形式。针对智能飞网网型保持问题，设计了由名义控制和补偿控制组成的滑模控制算法。相比于其他方法，本发明所设计的控制律，可以在有干扰的情况下，使得智能飞网的网型得到有效保持；相比于传统滑模方法，本专利所设计的补偿控制律为二阶滑模控制律，可以实现连续控制输入并减弱抖振。

Description

一种智能飞网网型保持控制方法

技术领域

本发明属于飞行器控制技术研究领域，涉及一种智能飞网网型保持控制方法。

背景技术

在空间中，由“柔性网+质量块”组成的空间飞网系统，用于空间垃圾清理；在地面上，由“拦阻网+能量吸收装置+自动引导设备”组成的撞网回收系统，用于进行小型无人机的回收；在水下，柔性网系统可用于捕捞等操作。基于柔性网在海陆空的广泛应用，一种结构为“柔性网+可机动单元”组成的通用的智能飞网系统被提出。根据应用场景不同，“可机动单元”可以是空间中的小卫星，也可以是无人机或水下机器人。

上述智能飞网的各种应用场景的根本就是要捕获某一物体，而只有在柔性网网型保持在最大(即由可机动单元构成的多边形的面积达到最大)时，系统的冗余度更高，抓捕包络更大，抓捕成功率更高。由于“可机动单元”的存在，使得智能飞网系统具有可控性。因此，本专利致力于智能飞网的网型保持控制研究，利用“可机动单元”提供的控制力或控制力矩，设计了一种在有干扰情况下能够有限时间收敛的滑模控制方法，使得柔性网网型保持在最优状态，为下一步的成功抓捕提供保障。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种智能飞网网型保持控制方法，是针对智能飞网的网型保持控制问题，提供一种滑模控制方法，该方法为智能飞网的网型保持控制的研究奠定了基础。

技术方案

一种智能飞网网型保持控制方法，其特征在于步骤如下：

步骤1、建立智能飞网动力学模型：

其中，R_i表示惯性坐标系坐标原点到质点的位置矢量，F_Gi表示重力，F_ext表示其他外力，U表示控制力或控制力矩，仅与可机动单元重合的质点U有值，其余质点的U＝0；

所述m_i为飞网中每个质点的质量：

其中，m_MU是可机动单元的质量，ρ是飞网绳段材料的密度，A是飞网绳段的横截面积，l是未伸长时的网格边长；

所述T_i为相邻质点间的系绳拉力：

其中，T_i＝k(|r_i|-l)。式中，k是飞网绳段的弹性系数，其中k＝EA/l，E是飞网绳段材料的杨氏模量。r_i和

分别是相邻质点间的相对位置和速度。

是单位方向向量；

步骤2：考虑坐标

整理智能飞网动力学模型为下述形式：

步骤3、设计在无干扰

情况下的控制律u_nom：

无干扰

情况下的系统方程：

u_nom为待设计的无干扰情况下的控制律；

所述

其中，sign(·)为符号函数，γ_i,ρ_i,x_i为常数且满足以下条件：

ρ_i＞1,μ_i＞0,i＝1,2

步骤4、设计在干扰

存在情况下的补偿控制律设计如下：

其中，u_com为补偿控制律，s为接下来补偿控制律中滑模面设计的辅助变量；

所述

σ定义滑模变量σ＝x₂+s

a,b为控制增益，并且满足：

其中，ε_,λ_,r_,w均为正常数；

步骤5：智能飞网的网型保持控制律为：u＝u_nom+u_com

步骤6：将所设计的控制律u＝u_nom+u_com作为控制输入u作为指令给到执行器上，控制智能飞网的网型保持控制。

所述ε,λ,r,w根据控制结果进行调整。

有益效果

本发明提出的一种智能飞网网型保持控制方法，建立了智能飞网的动力学模型，可将其整理为便于控制器设计的形式。针对智能飞网网型保持问题，设计了由名义控制和补偿控制组成的滑模控制算法。

相比于其他方法，本发明所设计的控制律，可以在有干扰的情况下，使得智能飞网的网型得到有效保持；相比于传统滑模方法，本专利所设计的补偿控制律为二阶滑模控制律，可以实现连续控制输入并减弱抖振。

附图说明

图1为智能飞网(四边形网)示意图；其中1为可机动单元，2为飞网质点。

具体实施方式

现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：

本发明所采用的技术方案包括以下步骤：

1)建立智能飞网动力学模型；

2)整理动力学方程为面向控制的形式；

3)设计无干扰情况下的名义控制律；

4)设计有干扰情况下的补偿控制律；

5)输入控制律u，完成智能飞网的网型保持控制；

所述的步骤1)中，智能飞网动力学模型推导如下：

本发明中智能飞网的动力学模型推导基于以下几个假设：

(1)将飞网离散化为一系列质点，相邻质点间的绳段视为无质量的弹簧杆；

(2)忽略可机动单元的大小及姿态，将其视为与飞网角落质点重合的质点，可提供控制力或控制力矩；

飞网中每个质点的质量m_i表示为：

其中，m_MU是可机动单元的质量，ρ是飞网绳段材料的密度，A是飞网绳段的横截面积，l是未伸长时的网格边长。

相邻质点间的系绳拉力T_i表示为：

其中，T_i＝k(|r_i|-l)。式中，k是飞网绳段的弹性系数，其中k＝EA/l，E是飞网绳段材料的杨氏模量。r_i和

分别是相邻质点间的相对位置和速度。

是单位方向向量。

最终，根据牛顿第二定律得到飞网每个质点的动力学方程为：

其中，R_i表示惯性坐标系坐标原点到质点的位置矢量，F_Gi表示重力，F_ext表示其他外力(如环境中的干扰力)，U表示控制力或控制力矩(仅与可机动单元重合的质点U有值，其余质点的U＝0)。

由于智能飞网中仅可机动单元可提供控制力或控制力矩，因此下述步骤中的控制律设计均是针对可机动单元质点设计的。

所述的步骤2)中，考虑坐标

整理式(3)为下述形式：

下述步骤中的控制律均基于式(4)设计。

所述的步骤3)中，无干扰情况下的名义控制律设计如下：

式(4)中，令

即为无干扰情况下的系统方程：

其中，u_nom为待设计的无干扰情况下的控制律。

设计u_nom为如下形式，则系统(5)可有限时间收敛到原点：

其中，sign()为符号函数，γ_i,ρ_i,x_i为常数且满足以下条件：

所述的步骤4)中，干扰存在情况下的补偿控制律设计如下：

当式(4)中

时，控制律(6)不能保证有限时间收敛到原点。因此，需设计补偿控制律，完全补偿干扰，使系统有限时间收敛到原点。

为使系统(4)有限时间收敛，设计控制律如下：

其中，u_com为补偿控制律，s为接下来补偿控制律中滑模面设计的辅助变量。

定义滑模变量σ如下:

σ＝x₂+s (9)

σ关于时间的导数计算如下：

基于自适应Super-Twisting控制，u_com设计如下：

其中，a,b为控制增益，并且满足：

(13)

其中，ε,λ,r,w均为正常数。

综合步骤3)和4)，智能飞网的网型保持控制律为：

u＝u_nom+u_com (14)

其中，u_nom和u_com由式(6)和式(11)给出。

所述的步骤5)中，输入控制律u，完成智能飞网的网型保持控制的过程如下：

将所设计的控制律(14)作为控制输入u作为指令给到执行器上，即可完成智能飞网的网型保持控制。

Claims (2)

1.一种智能飞网网型保持控制方法，其特征在于步骤如下：

步骤1、建立智能飞网动力学模型：

其中，R_i表示惯性坐标系坐标原点到质点的位置矢量，F_Gi表示重力，F_ext表示其他外力，U表示控制力或控制力矩，仅与可机动单元重合的质点U有值，其余质点的U＝0；

所述m_i为飞网中每个质点的质量：

其中，m_MU是可机动单元的质量，ρ是飞网绳段材料的密度，A是飞网绳段的横截面积，l是未伸长时的网格边长；

所述T_i为相邻质点间的系绳拉力：

其中，T_i＝k(|r_i|-l), 式中，k是飞网绳段的弹性系数，其中k＝EA/l，E是飞网绳段材料的杨氏模量；r_i和

分别是相邻质点间的相对位置和速度；

是单位方向向量；

步骤2：考虑坐标

整理智能飞网动力学模型为下述形式：

步骤3、设计在无干扰

情况下的控制律u_nom：

无干扰

情况下的系统方程：

u_nom为待设计的无干扰情况下的控制律；

u_nom＝-μ₁ξ(γ₁,ρ₁,x₁)-μ₂ξ(γ₂,ρ₂,x₂)

所述

其中，sign(·)为符号函数，γ_i,ρ_i,x_i为常数且满足以下条件：

0＜γ₂＜1,

ρ_i＞1,μ_i＞0,i＝1,2

步骤4、设计在干扰

存在情况下的补偿控制律设计如下：

其中，u_com为补偿控制律，s为接下来补偿控制律中滑模面设计的辅助变量；

所述

σ定义滑模变量σ＝x₂+s

a,b为控制增益，并且满足：

其中，ε,λ,r,w均为任意正常数；

步骤5：智能飞网的网型保持控制律为：u＝u_nom+u_com

步骤6：将所设计的控制律u＝u_nom+u_com作为控制输入u作为指令给到执行器上，控制智能飞网的网型保持控制。

2.根据权利要求1所述智能飞网网型保持控制方法，其特征在于：所述ε,λ,r,w根据控制结果进行调整。

Images