CN111650838B - 一种采用自适应观测器的飞行器俯仰通道稳定方法 - Google Patents

Abstract

本发明是关于一种采用自适应观测器的飞行器俯仰通道稳定方法，属于飞行器姿态控制技术领域。首先根据飞行器俯仰角给定信号通过滤波得到给定信号的微分，然后依次通过陀螺仪测量飞行器的俯仰角与俯仰角速率，得到角度与角速度的误差信号。然后构基于造俯仰角速率误差的自适应观测器以及干扰估计器，计算系统的未知干扰量与力矩干扰估计值，最后综合上述角速率信号、俯仰角误差信号、俯仰角速率误差信号以及未知干扰量形成反馈控制组成最终的俯仰通道控制量，输送给俯仰舵机实现对给定俯仰角信号的准确跟踪。该发明的特点采用了自适应算法对系统不确定性进行了观测，因此该方法具有较好的鲁棒性。

Description

一种采用自适应观测器的飞行器俯仰通道稳定方法

技术领域

本发明涉及飞行器控制技术领域，具体而言，涉及一种采用自适应观测器对飞行器俯仰通道进行稳定控制的方法。

背景技术

飞行器在实际飞行中由于高速运动与气动特性的复杂性，导致其受力与力矩难以精确计算，尤其是风洞试验所获得的气动数据必然和飞行器实际飞行的环境有所差异。因此尽管工程人员尽力地提高飞行器建模的精确性，但不可避免地存在系统不确定的未知干扰项以及力矩干扰项。在传统的飞行器中大部分采用姿态角的PID控制来实现飞行器的姿态稳定，其需要根据不同飞行环境得到特征点的模型参数，采用线性控制理论进行设计，当飞行器环境参数变化时，需要通过预先设置控制参数或模式切换来保证全程的稳定性。但当环境参数出现未知的不可预测的变化时，其控制的鲁棒性，不可避免的出现不足。基于以上背景技术，本发明采用自适应的方法设计观测器对力矩干扰与系统不确定性干扰两类干扰进行自适应估计，从而引入最终的反馈控制中，改善控制系统的动态性能，提高系统对外部环境的自适应调节能力，提高控制系统的鲁棒性。

需要说明的是，在上述背景技术部分发明的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种采用自适应观测器的飞行器俯仰通道稳定方法，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的飞行器姿态控制鲁棒性不足的问题。

根据本发明的一个方面，提供一种采用自适应观测器的飞行器俯仰通道稳定方法，包括以下步骤：

步骤S10，在飞行器上安装姿态陀螺仪，测量飞行器的俯仰角，设定给定俯仰角指令，通过比较得到俯仰角误差信号；再安装速率陀螺仪，测量飞行器俯仰角速率信号；

步骤S20，根据所述的俯仰角误差信号，采用一阶滤波器，得到俯仰角速率的期望信号，然后通过比较得到俯仰角速率误差信号；

步骤S30，根据所述的俯仰角误差信号，俯仰角速率信号，构造俯仰角速率误差的自适应观测器，求解观测器的状态；

步骤S40，根据所述的俯仰角速率误差信号与自适应观测器的状态变量进行比较，得到观测误差信号，并进行积分，然后构建干扰估计器，对系统未知干扰量，进行估计解算；

步骤S50，根据所述的系统未知干扰量进行反馈求解力矩干扰估计值，然后根据俯仰角速率信号、俯仰角速率误差信号、俯仰角误差信号与系统未知干扰量构造最终的俯仰通道控制量，输送给飞行器俯仰舵，实现俯仰角对给定俯仰角信号的准确跟踪。

在本发明的一种示例实施例中，根据所述的俯仰角误差信号，采用一阶滤波器，得到俯仰角速率的期望信号，然后通过比较得到俯仰角速率误差信号包括：

θ^da1(n)＝θ^d(n)-θ^d1(n)；

θ^d1(n+1)＝θ^d1(n)+Tθ^da1(n)/T₁；

θ^da＝θ^da1/T₁；

e₂＝θ^da-ω；

其中θ^d为俯仰角给定信号，θ^da为俯仰角给定信号的微分，θ^d1为俯仰角滞后信号，其初始值设置为0，即θ^d1(1)＝0。

θ^da1为中间信号，θ^d1(n)为θ^d1的第n个数据，θ^d(n)为θ^d的第n个数据，θ^da1(n)为θ^da1的第n个数据，T为数据间的时间间隔，T₁为滤波器的时间常数，其详细设计见后文案例实施。

ω为俯仰角信号的测量值，与俯仰角给定信号的微分θ^da进行比较，e₂即为最终所求的俯仰角速率的误差信号。

在本发明的一种示例实施例中，根据所述的俯仰角误差信号，俯仰角速率信号，构造俯仰角速率误差的自适应观测器，求解观测器的状态包括：

e₁＝θ^d-θ；

e₀＝∫e_1fdt；

其中θ为飞行器俯仰角，θ^d为俯仰角给定信号，e₁所述的俯仰角误差信号，e_1f为俯仰角误差非线性变换信号，k₄、k₅、η为常值参数，其详细设计见后文案例实施。e₀为误差积分状态，

为系统未知干扰量，设置其初始值为0，δ为最终的控制量，设置其初始值为0。

为俯仰角速率误差的自适应观测器状态增长率为，k₁、k₂、k₃、k₆为常值参数信号，其详细设计见后文案例实施。

即为所求的自适应观测器状态变量，

为

的第n+1个数据，

为

的第n个数据，T为数据间的时间间隔。

在本发明的一种示例实施例中，根据所述的俯仰角速率误差信号与自适应观测器的状态变量进行比较，得到观测误差信号，并进行积分，然后构建干扰估计器，得到系统未知干扰量包括：

e₄＝∫e₃dt；

其中e₂为所述的俯仰角速率误差信号，

为自适应观测器的状态变量e₃为状态误差信号，e₄为状态误差的积分量，

为系统的力矩干扰估计值，设置力矩干扰估计值的初始值为0，k_z1、k_z2与k_z3为常值参数，其详细设计见后文案例实施，

即为最终所求的系统未知干扰量。

在本发明的一种示例实施例中，根据所述的系统未知干扰量进行反馈求解力矩干扰估计值，然后根据俯仰角速率信号、俯仰角速率误差信号、俯仰角误差信号与系统未知干扰量构造最终的俯仰通道控制量包括：

其中

为所述的系统未知干扰量，

为力矩干扰估计值，

为

的导数，k_h1、k_h2为常值参数，其详细设计见后文案例实施。e₂为俯仰角速率的误差信号，e₁为俯仰角误差信号，e₀为误差积分状态，ω为俯仰角速率信号，

为系统未知干扰量，k_d1、k_d2、k_d3、k_d4、k_d5为常值参数，其详细设计见后文案例实施，δ即为所求的最终俯仰通道控制量。

在上述基础上，将最终的俯仰通道控制量输送给俯仰舵，然后进行全部控制参数的挑选调试，即可得到较好的控制效果的全套参数，实现对飞行器俯仰角给定值的跟踪。

本发明提供的采用自适应观测器的飞行器俯仰通道稳定方法，一方面通过传统的误差反馈可以实现俯仰通道给定俯仰角准确快速跟踪的控制目的，另一方面采用自适应观测器对系统不确定性与力矩干扰等进行观测与估计，从而引入最终的俯仰控制量形成反馈，可以有效改善控制方法对系统不确定性与未建模因素干扰的影响，从而提高了整个控制方法的鲁棒性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的一种采用自适应观测器的飞行器俯仰通道稳定方法的流程图；

图2是本发明实施例所提供方法的飞行器俯仰角曲线；(单位：度)；

图3是本发明实施例所提供方法的俯仰角误差信号曲线；(单位：度)；

图4是本发明实施例所提供方法的飞行器俯仰角速率信号曲线(单位：度每秒)；

图5是本发明实施例所提供方法的俯仰角速率误差信号(单位：度每秒)；

图6是本发明实施例所提供方法的观测器的状态曲线(无单位)；

图7是本发明实施例所提供方法的系统未知干扰量曲线(无单位)；

图8是本发明实施例所提供方法的速度误差信号的俯仰通道控制量曲线(无单位)。

图9是本发明实施例所提供方法的飞行器俯仰舵偏角曲线(无单位)；

图10是本发明实施例所提供方法的飞行器攻角曲线(无单位)；

具体实施方式

现在将参考附图基础上更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本发明将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本发明的各方面变得模糊。

本发明提供了一种采用自适应观测器的飞行器俯仰通道稳定方法，其通过俯仰角给定信号设计一阶滤波器得到俯仰角速率指令信号，并与飞行器俯仰角以及俯仰角速率信号进行比较得到两级误差信号，在通过自适应方法设计观测器，对系统未知不确定性干扰与力矩干扰两类干扰进行自适应估计，并引入最终的两级误差反馈控制律设计中，改善基本的反馈控制性能。其优点在于自适应观测器的引入，使得飞行器在原有的基本反馈的基础上，具有良好的动态自适应调整能力，能够应对模型的不确定变化与气动参数摄动对控制系统的影响。最终案例分析也表现出了良好的稳定性、鲁棒性与快速性。

下面，将结合附图对本发明的一种采用自适应观测器的飞行器俯仰通道稳定方法进行进一步的解释以及说明。参考图1所示，该采用自适应观测器的飞行器俯仰通道稳定方法包括以下步骤：

步骤S10，在飞行器上安装姿态陀螺仪，测量飞行器的俯仰角，设定给定俯仰角指令，通过比较得到俯仰角误差信号；再安装速率陀螺仪，测量飞行器俯仰角速率信号；

具体的，首先根据飞行器的任务需要，设定给定俯仰角信号为θ^d，一般在设计过程中，选取为常值信号即可。

其次，采用陀螺仪测量飞行器俯仰角，记作θ，通过与俯仰角给定信号θ^d的比较，得到俯仰角误差信号，记作e₁，其计算方式如下：

e₁＝θ^d-θ；

最后，采用速率陀螺仪，测量飞行器的角速率信号，记作ω。

步骤S20，根据所述的俯仰角误差信号，采用一阶滤波器，得到俯仰角速率的期望信号，然后通过比较得到俯仰角速率误差信号。

具体的，首先，针对所述的俯仰角给定信号θ^d，通过如下的一阶滤波器，得到俯仰角给定信号的微分，记作θ^da，其差分解算如下：

θ^da1(n)＝θ^d(n)-θ^d1(n)；

其中θ^d1为俯仰角滞后信号，其初始值设置为0，即θ^d1(1)＝0，θ^da1为中间信号，θ^d1(n)为θ^d1的第n个数据，θ^d(n)为θ^d的第n个数据，θ^da1(n)为θ^da1的第n个数据，其中θ^d1(n)的数据采用如下的递推规律求取：

θ^d1(n+1)＝θ^d1(n)+Tθ^da1(n)/T₁；

其中T为数据间的时间间隔，T₁为滤波器的时间常数，其详细设计见后文案例实施。

其次，求取俯仰角给定信号的微分θ^da如下：

θ^da＝θ^da1/T₁。

最后，根据俯仰角信号的测量值ω，与俯仰角给定信号的微分θ^da进行比较，得到俯仰角速率的误差信号，记作e₂，其计算方式如下：

e₂＝θ^da-ω。

步骤S30，根据所述的俯仰角误差信号，俯仰角速率信号，构造如下的俯仰角速率误差的自适应观测器，求解观测器的状态。

具体的，首先根据所述的俯仰角误差信号e₁，进行非线性变换，得到俯仰角误差非线性变换信号，记作e_1f，其计算方式如下：

其中k₄、k₅、η为常值参数，其详细设计见后文案例实施。

其次，对所述的俯仰角误差非线性变换信号进行积分运算，得到误差积分状态，记作e₀，其计算方式如下：

e₀＝∫e_1fdt；

再次，设置系统未知干扰量为

设置其初始值为0，设置最终的控制量δ，设置其初始值为0。

最后，求解俯仰角速率误差的自适应观测器状态增长率为

其求解方式如下：

其中k₁、k₂、k₃、k₆为常值参数信号，其详细设计见后文案例实施。

然后对自适应观测器状态变量

按照如下的递推规律进行计算：

其中

为

的第n+1个数据，

为

的第n个数据，T为数据间的时间间隔。

步骤S40，根据所述的俯仰角速率误差信号与自适应观测器的状态变量进行比较，得到观测误差信号，并进行积分，然后构建干扰估计器，对系统未知干扰，进行估计解算。

具体的，首先根据所述的俯仰角速率误差信号e₂，与自适应观测器的状态变量

进行比较得到状态误差信号，记作e₃，其比较方式如下：

其次，对上述状态误差进行积分，得到的积分量记作e₄，其积分运算如下：

e₄＝∫e₃dt；

最后，将系统的力矩干扰估计值记作

设计力矩干扰估计值的初始值为0，根据上述状态误差信号e₃、积分状态e₄与力矩干扰估计值

计算系统未知干扰量

如下：

其中k_z1、k_z2与k_z3为常值参数，其详细设计见后文案例实施。

步骤S50，根据所述的系统未知干扰量进行反馈求解力矩干扰估计值，然后根据俯仰角速率信号、俯仰角速率误差信号、俯仰角误差信号与系统未知干扰量构造最终的俯仰通道控制量，输送给飞行器俯仰舵，实现俯仰角对给定俯仰角信号的准确跟踪。

具体的，首先根据所述的系统未知干扰量

按照下面的微分方程进行力矩干扰估计值

的解算：

其中

为

的导数，k_h1、k_h2为常值参数，其详细设计见后文案例实施。

最后，根据上面求解的力矩干扰估计值

代入上一步的系统未知干扰量

的计算，然后进行如下的最终俯仰通道控制量的解算：

其中k_d1、k_d2、k_d3、k_d4、k_d5为常值参数，其详细设计见后文案例实施。e₂为俯仰角速率的误差信号，e₁为俯仰角误差信号，e₀为误差积分状态，ω为俯仰角速率信号，

为系统未知干扰量、δ为最终俯仰通道控制量。

最终将俯仰通道控制量输送给俯仰舵，即可实现飞行器对给定俯仰角的准确跟踪。

案例实施与计算机仿真模拟结果分析

为验证本发明所提供方法的正确性与有效性，特提供如下案例仿真进行模拟。

在步骤S10，在飞行器上安装姿态陀螺仪，测量飞行器的俯仰角如图2所示，设定给定俯仰角指令θ^d＝8，通过比较得到俯仰角误差信号如图3所示；再安装速率陀螺仪，测量飞行器俯仰角速率信号如图4所示。

在步骤S20中，选取T₁＝0.1，T＝0.001，得到俯仰角速率误差信号如图5所示。

在步骤S30中，选取k₁＝0.2、k₂＝2、k₃＝0.4、k₄＝1.2、k₅＝1、η＝4、k₆＝1，得到观测器的状态如图6所示。

在步骤S40中，选取k_z1＝5、k_z2＝8与k_z3＝0.5得到系统未知干扰量如图7所示。

在步骤S50中，设置k_h1＝5、k_h2＝9、k_d1＝0.5、k_d2＝0.1、k_d3＝0.1、k_d4＝0.6、k_d5＝2，得到最终的俯仰通道控制量如图8所示，输送给飞行器俯仰舵，得到飞行器舵偏角曲线如图9所示，飞行器攻角如图10所示。

由图2可以看出，飞行器俯仰角能够准确稳定地跟踪期望信号θ^d＝8，尽管由图10可以看出，在初始段攻角较大，但俯仰角的超调很小，因此攻角较大主要是由于系统初期飞行器速度较低导致的攻角与舵效不足而引起的。由图5可以看出，最终的俯仰角速率误差信号，最终也能够趋近于0。由图9可以看出，整个舵偏角曲线比较平滑而无颤振，因此能够满足飞行器控制的工程需要。同时整个飞行器控制响应的快速性，也能满足工程需要，从而本发明方法是有效的，且具有很高的工程应用价值。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这类的发明后，将容易想到本发明的其他实施例。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未指明的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由权利要求指出。

Claims (1)

1.一种采用自适应观测器的飞行器俯仰通道稳定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S10，在飞行器上安装姿态陀螺仪，测量飞行器的俯仰角，设定给定俯仰角指令，通过比较得到俯仰角误差信号；再安装速率陀螺仪，测量飞行器俯仰角速率信号；

步骤S20，根据所述的俯仰角误差信号，采用一阶滤波器，得到俯仰角速率的期望信号，然后通过比较得到俯仰角速率误差信号如下：

θ^da1(n)＝θ^d(n)-θ^d1(n)；

θ^d1(n+1)＝θ^d1(n)+Tθ^da1(n)/T₁；

θ^da＝θ^da1/T₁；

e₂＝θ^da-ω；

其中θ^d为俯仰角给定信号，θ^da为俯仰角给定信号的微分，θ^d1为俯仰角滞后信号，其初始值设置为0，即θ^d1(1)＝0；θ^da1为中间信号，θ^d1(n)为θ^d1的第n个数据，θ^d(n)为θ^d的第n个数据，θ^da1(n)为θ^da1的第n个数据，T为数据间的时间间隔，T₁为滤波器的时间常数；ω为俯仰角信号的测量值，与俯仰角给定信号的微分θ^da进行比较，e₂即为最终所求的俯仰角速率的误差信号；

步骤S30，根据所述的俯仰角误差信号，俯仰角速率信号，构造俯仰角速率误差的自适应观测器，求解观测器的状态如下：

e₁＝θ^d-θ；

e₀＝∫e_1fdt；

其中θ为飞行器俯仰角，θ^d为俯仰角给定信号，e₁所述的俯仰角误差信号，e_1f为俯仰角误差非线性变换信号，k₄、k₅、η为常值参数；e₀为误差积分状态，

为系统未知干扰量，设置其初始值为0，δ为最终的控制量，设置其初始值为0；

为俯仰角速率误差的自适应观测器状态增长率为，k₁、k₂、k₃、k₆为常值参数信号；

即为所求的自适应观测器状态变量，

为

的第n+1个数据，

为

的第n个数据，T为数据间的时间间隔；

步骤S40，根据所述的俯仰角速率误差信号与自适应观测器的状态变量进行比较，得到观测误差信号，并进行积分，然后构建干扰估计器，对系统未知干扰量，进行估计解算如下：

e₄＝∫e₃dt；

其中e₂为所述的俯仰角速率误差信号，

为自适应观测器的状态变量e₃为状态误差信号，e₄为状态误差的积分量，

为系统的力矩干扰估计值，设置力矩干扰估计值的初始值为0，k_z1、k_z2与k_z3为常值参数，

即为最终所求的系统未知干扰量；

步骤S50，根据所述的系统未知干扰量进行反馈求解力矩干扰估计值，然后根据俯仰角速率信号、俯仰角速率误差信号、俯仰角误差信号与系统未知干扰量构造最终的俯仰通道控制量如下：

其中

为所述的系统未知干扰量，

为力矩干扰估计值，

为

的导数，k_h1、k_h2为常值参数；e₂为俯仰角速率的误差信号，e₁为俯仰角误差信号，e₀为误差积分状态，ω为俯仰角速率信号，

为系统未知干扰量，k_d1、k_d2、k_d3、k_d4、k_d5为常值参数，δ即为所求的最终俯仰通道控制量，输送给飞行器俯仰舵，实现俯仰角对给定俯仰角信号的准确跟踪。

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