CN109634110A - 一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制方法。首先，针对尾座式无人机在过渡段的标称模型设计H_∞控制器，以实现期望的轨迹跟踪性能；然后，为了抑制不确定性、非线性特性和外部干扰的影响，提高系统的鲁棒性，设计了一个非线性干扰观测器。相比于其他的控制方法，本发明不仅可以改善尾座式无人机的动态和稳态跟踪性能，而且在大机动和强耦合的情况下，能够通过干扰观测器来抑制不确定性、非线性和外部干扰的影响，从而达成所期望的性能。

Description

一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制 方法

技术领域

本发明属于无人机控制技术领域，具体提出了一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制方法。

背景技术

无人机具有低成本、低风险、高效率、使用便利等优点，在军事、农业、民用等领域都有广泛应用。无人机可分为旋翼式无人机、固定翼无人机和尾座式无人机三种。其中尾座式无人机融合了旋翼式无人机和固定翼无人机的优点，将旋翼机的垂直起降能力和固定翼机的高飞行速度相结合。其结构与固定翼无人机较为类似，主要区别在于通过对尾部进行改装，如安装起落支架，更换较大推力的发动机，增大控制舵面等。在起飞时，无人机的机尾垂直坐地，机头指向上方，在发动机的作用下，垂直起飞，而在到达一定高度和速度时，通过调整姿态，将机头拉低，从而转为水平飞行状态；在降落时，则通过拉高机头，使无人机爬升，从而机头朝上，再减小发动机推力，最终垂直降落在地面上。因此尾座式无人机既不需要起降跑道和弹射、回收等附属装置，可以部署复杂的地形如城市内或小型舰艇上，而且还拥有着高速飞行、长航时的特点。尾座式无人机由于这些独特的优越性，在各个领域都得到广泛应用。

尾座式无人机的过渡段，指的是从垂直状态转为平飞状态，或者从水平飞行转为垂直状态的飞行过程。这一阶段由于速度、姿态变化较大，在控制上存在着非线性、外部干扰、不确定性较大的难点。针对尾座式无人机过渡段的飞行控制，本发明提出了一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制方法，由标称H_∞控制器和非线性干扰观测器两部分构成。应用针对标称模型所设计的线性H_∞控制器来实现期望的轨迹跟踪性能，而非线性干扰观测器则用于抑制不确定性、非线性特性和外部干扰的影响。相比其他控制方法，本发明不仅可以改善尾座式无人机的动态和稳态跟踪性能，而且在大机动和强耦合情况下，能够通过干扰观测器来抑制不确定性、非线性和外部干扰的影响，从而达成期望性能。

发明内容

本发明旨在克服现有控制方法的不足，针对尾座式无人机，提出一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制方法，使尾座式无人机在过渡段飞行时能够快速准确的实现稳定控制。

本发明采用的技术方案为:一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制方法，包括如下步骤：

步骤一：给定期望的轨迹跟踪参考信号v_R和φ_R。

步骤二：建立尾座式无人机在过渡段的动力学和运动学模型。

步骤三：设计非线性鲁棒控制器，包括设计标称H_∞控制器和设计非线性干扰观测器。

步骤四：将控制器应用于尾座式无人机，进行轨迹跟踪仿真。

其中，在步骤二中所描述的尾座式无人机动力学和运动学模型的建立方法如下:

以如图1、图2所示的六自由度尾座式无人机为例，对于六自由度尾座式无人机的刚体模型，其受力特性如图3所示，动力学和运动学模型可以描述如下：

其中m为无人机质量，g是重力常数，v_x,v_y,v_z是飞行器在机体坐标系下的速度，ω_x,ω_y,ω_z是飞行器在机体坐标系下的角速度，θ,ψ分别表示滚转、俯仰、偏航三个欧拉角，c_i(i＝1～9)是与转动惯量有关的定常数，F＝[F_x F_y F_z]^T与T＝[T_x T_y T_z]^T表示飞行器所受到的力和力矩。

考虑到不确定性和外部干扰，以及便于控制器设计，方程可以改写为如下形式：

其中表示包含非线性项、耦合项、外部干扰的等效干扰项，则表示外部干扰。为控制输入，表达形式如下：

u_θ＝δ₃+δ₄,

δ_ψ＝δ₃-δ₄.

系数的值如下：

b_x＝λ₁/m,

其中，在步骤三中所述的设计非线性鲁棒控制器，其计算方法如下:

图4是控制系统框图，根据图中流程设计控制器，控制器由两部分构成：标称H_∞控制器和非线性干扰观测器。将控制输入定义为如下形式：

其中是H_∞控制输入，则代表了干扰观测器控制输入。

1)设计标称H_∞控制器

定义如下误差状态量：

e_v＝v_x-v_R

e_θ＝θ-θ_R,

e_ψ＝ψ-ψ_R,

并且定义：

令为控制输出，用来评估控制器的性能，C_i和D_i为参数矩阵.在标称模型下建立误差跟踪系统，可以得到如下的形式：

其中

为评估参数。

H_∞控制器输入通过下式给出：

其中K_i是H_∞状态反馈增益，具体形式如下：

令P_i、Q_i为Riccati方程的正定解，则可由下式得到其中状态反馈增益的具体值：

2)设计非线性干扰观测器

步骤一中的模型可以写成如下形式：

y＝h(x),

其中x＝[v_bx ω_bx ω_{b y}ω_bz]^T表示状态量,表示控制量，d＝[d_vxd_ωx d_ωy d_ωz]^T表示外部干扰项，是输出量。f(x),g(x),m(x),h(x)的具体形式如下：

令表示观测器对干扰量的观测值，其表达形式如下：

其中z是干扰观测器的状态量,p(x)是满足如下关系的平滑函数:

干扰观测器控制输入的具体形式为如下所示:

其中σ(x)为观测器的补偿增益.

为了设计得到补偿增益σ(x)，将系统的模型写成如下的表达形式：

其中

因此可以得到状态向量x的如下形式：

根据输入输出关系因此可以得到补偿增益σ(x)：

本发明为“一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制方法”，与现有的控制方法相比，其优点是：

1)本方法设计的控制器是时不变的，在实际工程上易于实现。

2)本方法设计的控制器可以有效改善尾座式无人机在过渡段的动态和稳态跟踪特性。

3)本方法设计的控制器在大机动的情况下，可以抑制非线性、参数不确定性、外部干扰和耦合的影响，来达到预期的性能。

附图说明

图1为六自由度尾座式无人机的示意图；

图2为尾座式无人机的结构组成图；

图3位尾座式无人机的受力分析图；

符号说明如下：

ρ-参考大气密度，单位kg/m³；

m-飞行器的质量，单位kg；

c-参考气动弦长，单位m

S-参考气动面积，单位m²

v_b-参考平飞速度，单位m/s

-各电机的转速，单位r/min；

δ_i-各舵面的偏转，单位deg；

g-重力加速度常数。

图4为鲁棒控制系统框图；

图5为标准H_∞控制器的速度信号跟踪响应效果图。

图6为标准H_∞控制器的姿态信号跟踪响应效果图。

图7为非线性鲁棒控制器的速度信号跟踪响应效果图。

图8为非线性鲁棒控制器的姿态信号跟踪响应效果图。

图9为标准H_∞控制器和非线性鲁棒控制器的姿态跟踪误差的对比图。

图10为标准H_∞控制器在考虑不确定性的影响后，速度信号的跟踪响应效果图。

图11为标准H_∞控制器在考虑不确定性的影响后，姿态信号的跟踪响应效果图。

图12为非线性鲁棒控制器在考虑不确定性的影响后，速度信号的跟踪响应效果图。

图13为非线性鲁棒控制器在考虑不确定性的影响后，姿态信号的跟踪响应效果图。

图14为在考虑不确定性的影响后，标准H_∞控制器和非线性鲁棒控制器的姿态跟踪误差的对比图。

具体实施方式

下面结合实施例，并配合附图对本发明中的各部分设计方法作进一步的说明

本发明为“一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制方法”，附图见图1—图12所示，其具体步骤如下:

步骤一：给定期望的轨迹跟踪参考信号v_R和φ_R。

步骤二：建立尾座式无人机在过渡段的动力学和运动学模型。

以如图1、图2所示的度尾座式无人机为例，四个电机对称的安装在飞行器上，四个舵面分布在机翼和尾翼上，通过改变电机的转速和舵面的偏转，可以改变飞行器的运动状态。对于六自由度尾座式无人机的刚体模型，其受力特性如图3所示，动力学和运动学模型可以描述如下：

其中m为飞行器的质量，g是重力常数，v_x,v_y,v_z是飞行器在机体坐标系下的速度，ω_x,ω_y,ω_z是飞行器在机体坐标系下的角速度，θ,ψ分别表示滚转、俯仰、偏航三个欧拉角，c_i(i＝1～9)是与转动惯量有关的定常数，F＝[F_x F_y F_z]^T与T＝[T_x T_y T_z]^T表示飞行器所受到的力和力矩，

考虑到不确定性和外部干扰，以及便于控制器设计，方程可以改写为如下形式：

其中表示包含非线性项、耦合项、外部干扰的等效干扰项，则表示外部干扰。为控制输入，表达形式如下：

u_θ＝δ₃+δ₄,

δ_ψ＝δ₃-δ₄.

系数的值如下：

b_x＝λ₁/m,

步骤三：设计非线性鲁棒控制器，包括设计标称H_∞控制器和设计非线性干扰观测器。

图4是控制系统框图，根据图中流程设计控制器，控制器由两部分构成：标称H_∞控制器和非线性干扰观测器。将控制输入定义为如下形式：

其中是H_∞控制输入，则代表了干扰观测器控制输入。

1)设计标称H_∞控制器

定义如下误差状态量：

e_v＝v_x-v_R

e_θ＝θ-θ_R,

e_ψ＝ψ-ψ_R,

并且定义：

令为控制输出，用来评估控制器的性能，C_i和D_i为参数矩阵.在标称模型下建立误差跟踪系统，可以得到如下的形式：

其中

为评估参数。

H_∞控制器输入通过下式给出：

其中K_i是H_∞状态反馈增益，具体形式如下：

令P_i、Q_i为Riccati方程的正定解，则可由下式得到其中状态反馈增益的具体值：

2)设计非线性干扰观测器

步骤一中的模型可以写成如下形式：

y＝h(x),

其中x＝[v_bx ω_bx ω_by ω_bz]^T表示状态量,表示控制量，d＝[d_vxd_ωx d_ωy d_ωz]^T表示外部干扰项，是输出量。f(x),g(x),m(x),h(x)的具体形式如下：

令表示观测器对干扰量的观测值，其表达形式如下：

其中z是干扰观测器的状态量,p(x)是满足如下关系的平滑函数:

干扰观测器控制输入的具体形式为如下所示:

其中σ(x)观测器的补偿增益.

为了设计得到补偿增益σ(x)，将系统的模型写成如下的表达形式：

其中

因此可以得到状态向量x的如下形式：

根据输入输出关系因此可以得到补偿增益σ(x)：

步骤四：将控制器应用于尾座式无人机，进行轨迹跟踪仿真。

根据步骤二得到的飞行器模型，和步骤三得到的控制器，在simulink仿真平台上进行仿真验证，并将所设计的控制器与标准H_∞控制器作对比，来验证所设计控制器的性能。

尾座式无人机的物理参数如表1所示，气动参数如表2所示。

表1尾座式无人机物理参数值

表2尾座式无人机气动参数

实施例1：在标称状态下，忽略不确定性的影响，所提出的控制器与传统的标准H_∞控制器跟踪性能的比较。

图5和图6为使用传统的标准H_∞控制器的跟踪响应结果，图7和8为所提出的鲁棒控制器的跟踪响应结果，图9为两者的角度误差对比图。可以发现标准H_∞控制器和所提出的控制器都可以实现所需的动态跟踪性能，而本发明所提出的控制器具有更为快速的响应速度。

实施例2：在考虑不确定性的影响后，所提出的非线性鲁棒控制器与传统的标准H_∞控制器跟踪性能的比较。

图10和图11是使用传统的标准H_∞控制器的跟踪响应结果，图12和13是所提出的鲁棒控制器的跟踪响应结果，图14为两者的角度误差对比图。可以看出，考虑不确定性的影响后，标准H_∞控制器的跟踪性能有明显的下降，而本发明所提的非线性鲁棒控制器则能够实现在大机动情况下对参考信号的跟踪。

Claims (5)

1.一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：给定期望的轨迹跟踪参考信号v_R和φ_R。

步骤二：建立尾座式无人机在过渡段的动力学和运动学模型。

步骤三：设计非线性鲁棒控制器，包括设计标称H_∞控制器和设计非线性干扰观测器。

步骤四：将控制器应用于尾座式无人机，进行轨迹跟踪仿真。

2.根据权利要求1所述的一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制方法，其特征在于：所述步骤1的尾座式无人机的非线性模型为：

其中m为飞行器的质量，g是重力常数，v_x,v_y,v_z是飞行器在机体坐标系下的速度，ω_x,ω_y,ω_z是飞行器在机体坐标系下的角速度，θ,ψ分别表示滚转、俯仰、偏航三个欧拉角，c_i(i＝1～9)是与转动惯量有关的定常数，F＝[F_x F_y F_z]^T与T＝[T_x T_y T_z]^T表示飞行器所受到的力和力矩。

考虑到不确定性和外部干扰，以及便于控制器设计，方程可以改写为如下形式：

其中表示包含非线性项、耦合项、外部干扰的等效干扰项，则表示外部干扰。为控制输入，表达形式如下：

u_θ＝δ₃+δ₄,

δ_ψ＝δ₃-δ₄.

系数的值如下：

b_x＝λ₁/m,

3.根据权利要求1所述的一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制方法，其特征在于：所述步骤3中的非线性鲁棒控制器为：

控制器由两部分构成：标称H_∞控制器和非线性干扰观测器。将控制输入定义为如下形式：

其中是H_∞控制输入，则代表了干扰观测器控制输入。

4.根据权利要求3所述的一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制方法，其特征在于：所述步骤3中设计的标称H_∞控制器如下：

H_∞控制器输入通过下式给出：

其中K_i是H_∞状态反馈增益，具体形式如下：

令P_i、Q_i为Riccati方程的正定解，则可由下式得到其中状态反馈增益的具体值：

5.根据权利要求1所述的一种基于非线性干扰观测器的尾座式无人机过渡段鲁棒控制方法，其特征在于：所述步骤3中设计的非线性干扰观测器为：

干扰观测器控制输入的具体形式为如下所示:

其中σ(x)观测器的补偿增益.

为了设计得到补偿增益σ(x)，将系统的模型写成如下的表达形式：

其中

因此可以的到状态向量x的如下形式：

根据输入输出关系因此可以得到补偿增益σ(x)：