CN112034886A - 一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法 - Google Patents

Abstract

本发明是关于一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法。其首先根据飞行任务设置侧向运动的期望质心位置信号，并通过安装GINS100型MEMS传感器，测量飞行器的滚转角与侧向加速度，并通过积分得到侧向速度与位置信号。然后通过位置误差信号与积分信号以及速度信号叠加得到位置综合信号，再设计非最小相位校正器得到滚转角期望信号，与滚转角测量信号进行对比得到滚转角误差信号，再进行非线性积分与滤波微分的解算，形成滚转通道的综合控制信号，在偏航通道无控状态下，实现无人飞行器的倾斜转弯。该方法的优点在于消除了侧向运动的非最小相位反向运动特性，使得转弯具有很好的动态性能。

Description

一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法

技术领域

本发明涉及无人飞行器飞行质心控制领域，具体而言，涉及一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法。

背景技术

飞行器的侧向质心控制，无论是有人飞行器，如飞机、战斗机，还是无人飞行器，目前广为采用的是侧滑转弯和倾斜转弯两种方式。侧滑转弯通过偏航通道的控制来实现，滚转通道基本无控制，保持稳定即可。而倾斜转弯通过控制滚转通道的滚转角，同时偏航通道无控自由飞行，即可实现转弯。两种技术比较起来，侧滑转弯稳定性更好但机动性不足，而倾斜转弯则快速性好而稳定性不如侧滑转弯。但有的无人飞行器具有较为明显的非最小相位特性，即在转弯的初始段具有下沉的反向运动特性，此时采用常规PID控制方法，具有明显的滞后性，基于上述背景，本发明提供了一种采用非最小相位校正器的方法来实现无人飞行器的倾斜转弯，具有较好的工程实用价值。

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非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法，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无人飞行器倾斜转弯初始段反向运动的问题。

根据本发明的一个方面，提供一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法，包括以下步骤：

步骤S10，在无人飞行器上安装GINS100型MEMS传感器，测量飞行器的滚转角与侧向加速度；

步骤S20，根据GINS100型MEMS传感器测量得到的侧向加速度信号，进行侧向线性积分与非线性积分，得到侧向速度信号与侧向速度非线性信号；再对侧向速度信号进行积分，得到侧向位置信号，并与侧向位置指令信号进行对比，得到侧向位置误差信号；

步骤S30，根据所述的侧向位置误差信号，进行线性积分与非线性积分，得到误差非线性信号与误差线性信号；

步骤S40，根据所述的侧向误差信号、侧向误差信号的线性积分信号、侧向误差信号的非线性积分信号以及侧向速度信号与侧向速度非线性信号v_z2进行组合，得到位置综合信号；

步骤S50，根据所述的位置综合信号，设计非最小相位校正器，得到非最小相位超前校正信号，然后与位置综合信号进行叠加，得到滚转角期望信号；

步骤S60，根据GINS100型MEMS传感器对无人飞行器测量得到的滚转角，与所述的滚转角期望信号进行比较，得到滚转角误差信号，并进行积分，得到滚转角误差积分信号；

步骤S70，根据GINS100型MEMS传感器对无人飞行器测量得到的滚转角，设计滤波微分器，得到飞行器滚转角滤波微分信号；

步骤S80，根据所述的无人飞行器滚转角滤波微分信号，叠加滚转角误差信号与滚转角误差积分信号以及滚转角误差非线性积分信号，形成无人飞行器滚转通道控制信号，输送给滚转舵系统，即可实现无人飞行器的滚转转弯的侧向位置控制。

在本发明的一种示例实施例中，在无人飞行器上安装GINS100型MEMS传感器，测量飞行器的滚转角与侧向加速度，再进行侧向线性积分与非线性积分，得到侧向速度信号、侧向速度非线性信号、侧向位置信号，并与侧向位置指令信号进行对比，得到侧向位置误差信号包括：

v_z1＝∫a_zdt；

z＝∫v_z1dt；

e_z＝z-z^d；

其中a_z为采用GINS100型MEMS传感器对无人飞行器的侧向加速度进行测量得到的侧向加速度，a_z(n)表示侧向加速度的在时间t＝n*ΔT时刻的数据，其中n＝1,2,3…，ΔT为数据采样周期，v_z1为侧向速度信号，dt表示对时间信号进行积分。v_z2为侧向速度非线性信号，ε₁为常值参数，其详细选取见后文实施。z为无人飞行器侧向位置信号，z^d为根据无人飞行器的侧向任务设定侧向期望位置信号，e_z为侧向位置误差信号。

在本发明的一种示例实施例中，根据所述的侧向位置误差信号，进行线性积分与非线性积分，得到误差非线性信号与误差线性信号包括：

s₁＝∫e_zdt；

其中s₁为无人飞行器误差线性积分信号，s₂为误差非线性积分信号，dt表示对时间信号的积分，ε₂为常值参数，其详细选取见后文实施。

在本发明的一种示例实施例中，根据所述的侧向误差信号、侧向误差信号的线性积分信号、侧向误差信号的非线性积分信号以及侧向速度信号与侧向速度非线性信号v_z2进行组合，得到位置综合信号包括：

w₁＝k₁e_z+k₂s₁+k₃s₂+k₄v_z1+k₅v_z2；

其中w₁为位置综合信号，e_z为所述的侧向误差信号，s₁为侧向误差信号的线性积分信号，s₂为侧向误差信号的非线性积分信号，v_z1为侧向速度信号，v_z2为侧向速度非线性信号。k_i(i＝1,2,3,4,5)为常值参数，其详细设计见后文案例实施。

在本发明的一种示例实施例中，根据所述的位置综合信号，设计非最小相位校正器，得到非最小相位超前校正信号，然后与位置综合信号进行叠加，得到滚转角期望信号包括：

w₂＝w₁-c₁w_d；

w₃(n+1)＝w₃(n)+ΔT*(w₂(n)-w₃(n))/T₁；

γ^d＝c₂w₃+w₁；

其中w₁为所述的位置综合信号，w_d为其近似微分信号，其中ΔT为数据w₁采样的时间间隔。w₂为非最小相位零点信号，c₁为常值正参数，该参数设置一般大于0小于1。w₃为非最小相位超前校正信号信号，T₁为滤波时间参数，其详细设计见后文案例实施。γ^d为滚转角期望信号，c₂为常值正参数，其详细设计见后文案例实施。

在本发明的一种示例实施例中，根据GINS100型MEMS传感器对无人飞行器测量得到的滚转角信号，与所述的滚转角期望信号进行比较，得到滚转角误差信号并进行积分，得到滚转角误差积分信号，并设计滤波微分器，得到飞行器滚转角滤波微分信号包括：

e_γ＝γ-γ^d；

s₃＝∫e_γdt；

γ₁(n+1)＝γ₁(n)+ΔT*(γ(n)-γ₁(n))/T₂；

γ₂＝c₃(γ₁-γ)/T₂；

其中γ为无人飞行器滚转角的测量值，γ(n)表示滚转角的在时间t＝n*ΔT时刻的数据，其中n＝1,2,3…，ΔT为数据采样周期。γ^d为滚转角期望信号。e_γ为滚转角误差信号，s₃为滚转角误差积分信号，dt表示对时间信号的积分，s₄为滚转角误差非线性积分信号，ε₃为常值参数，其详细选取见后文实施。γ₁(n)为滚转角滤波信号，T₂为滤波时间参数，其详细设计见后文案例实施。γ₂为滚转角滤波微分信号，c₃为常值参数，其详细设计见后文案例实施。

在本发明的一种示例实施例中，根据所述的无人飞行器滚转角滤波微分信号，叠加滚转角误差信号与滚转角误差积分信号以及滚转角误差非线性积分信号，形成无人飞行器滚转通道控制信号包括：

u_x＝b₁e_γ+b₂s₃+b₃s₄+γ₂；

其中γ₂为所述的无人飞行器滚转角滤波微分信号，e_γ为滚转角误差信号，s₃为滚转角误差积分信号、s₄为滚转角误差非线性积分信号，u_x为无人飞行器滚转通道控制量，b₁、b₂、b₃为常值控制参数，其详细设计见后文案例实施。

然后将得到的滚转通道控制量u_x输送给滚转舵系统，然后保证偏航通道控制量为0，即无控制信号，即可实现由滚转通道实现无人飞行器的滚转转弯飞行。

有益效果

本发明提供的一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法，其优点在于能够通过质量轻体积小的GINS100型MEMS传感器对无人飞行器质心控制所需的全部状态如滚转角、侧向加速度进行一体化测量，降低了测量成本，减少了测量元器件的体积。同时通过采用非最小相位校正器的方式，实现了无人飞行器的倾斜转为，使得转弯过程避免了无人飞行器的非最小相位下沉特性，也使得整个转弯过程的动态特性得到了较大的改善。

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非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法的流程图；

图2是本发明实施例所提供方法的GINS100型MEMS传感器图片；

图3是本发明实施例所提供方法的飞行器滚转角曲线(单位：度)；

图4是本发明实施例所提供方法的飞行器侧向加速度曲线(单位：米每秒方)；

图5是本发明实施例所提供方法的飞行器侧向速度曲线(单位：米每秒)；

图6是本发明实施例所提供方法的飞行器侧向位置曲线(单位：米)；

图7是本发明实施例所提供方法的飞行器侧向位置误差曲线(单位：米)；

图8是本发明实施例所提供方法的飞行器位置综合信号曲线(无单位)；

图9是本发明实施例所提供方法的非最小相位超前校正信号曲线(无单位)；

图10是本发明实施例所提供方法的滚转角期望信号曲线(单位：度)；

图11是本发明实施例所提供方法的滚转角误差信号曲线(单位：度)；

图12是本发明实施例所提供方法的滚转角滤波微分信号曲线(无单位)；

图13是本发明实施例所提供方法的滚转通道控制信号曲线(无单位)；

图14是本发明实施例所提供方法的滚转舵偏角信号曲线(单位：度)；

图15是本发明实施例所提供方法的侧滑角信号曲线(单位：度)。

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非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法，其通过安装小型化的一体化GINS100型MEMS传感器测量无人飞行器转弯所需的全部状态信息，即飞行器的滚转角与侧向加速度。再通过积分得到侧向速度与侧向位置，并与期望侧向位置比较得到侧向位置误差，再通过测速反馈与非线性积分组成位置非线性综合信号。为了解决无人飞行器质心控制初始段出现反向运动的非最小相位特性问题，设计了非最小相位校正器，得到了滚转角期望信号，再与滚转角测量信号进行对比得到滚转角误差信号，然后通过积分与滤波微分得到滚转通道的控制信号，输送给滚转通道舵系统，在偏航通道无控的状态下，实现无人飞行器的倾斜转弯。

下面，将结合附图对本发明的一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法进行进一步的解释以及说明。参考图1所示，该一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法包括以下步骤：

步骤S10，在无人飞行器上安装GINS100型MEMS传感器，测量飞行器的滚转角与侧向加速度。

具体的，首先在无人飞行器上安装GINS100型MEMS传感器，其实物图片如图2所示，其性能指标如下：重量140g，尺寸72*72*45mm，测角分辨率0.007度，测量范围为滚转角-180度至180度，角度测量带宽300赫兹。加速度计测量精度0.029mg，测量范围-6g至6g，加速度计测量带宽300赫兹。

其次，采用GINS100型MEMS传感器对无人飞行器的滚转角进行测量，计作γ，γ(n)表示滚转角的在时间t＝n*ΔT时刻的数据，其中n＝1,2,3…，ΔT为数据采样周期，其详细设计见后文案例实施。

最后，采用GINS100型MEMS传感器对无人飞行器的侧向加速度进行测量，计作a_z，a_z(n)表示侧向加速度的在时间t＝n*ΔT时刻的数据，其中n＝1,2,3…，ΔT为数据采样周期，其详细设计可选取与滚转角测量相同。

步骤S20，根据GINS100型MEMS传感器测量得到的侧向加速度信号，进行侧向线性积分与非线性积分，得到侧向速度信号与侧向速度非线性信号；再对侧向速度信号进行积分，得到侧向位置信号，并与侧向位置指令信号进行对比，得到侧向位置误差信号；

具体的，首先，根据所述的侧向加速度测量信号a_z，进行积分，得到侧向速度信号，计作v_z1，其积分方式如下：

v_z1＝∫a_zdt；

其中dt表示对时间信号进行积分。

其次，对侧向加速度测量信号a_z进行非线性积分，得到侧向速度非线性信号，计作v_z2，其积分方式如下：

其中dt表示对时间信号进行积分，ε₁为常值参数，其详细选取见后文实施。

再次，对侧向速度测量信号a_z进行线性积分，得到侧向位置信号，计作z，其积分方式如下：

z＝∫v_z1dt；

其中dt表示对时间信号进行积分。

最后，根据无人飞行器的侧向任务设定侧向期望位置信号，记作z^d。然后与所述的侧向位置信号进行对比，得到侧向位置误差信号，记作e_z，其比较方式如下：

e_z＝z-z^d；

步骤S30，根据所述的侧向位置误差信号，进行线性积分与非线性积分，得到误差非线性信号与误差线性信号。

具体的，首先，针对所述的无人飞行器侧向位置误差信号，进行线性积分，得到误差线性积分信号，记作s₁，其积分方式如下：

s₁＝∫e_zdt；

其中dt表示对时间信号的积分。

其次，针对所述的无人飞行器侧向位置误差信号，进行非线性积分，得到误差非线性积分信号，记作s₂，其积分方式如下：

其中dt表示对时间信号的积分，ε₂为常值参数，其详细选取见后文实施。

步骤S40，根据所述的侧向误差信号、侧向误差信号的线性积分信号、侧向误差信号的非线性积分信号以及侧向速度信号与侧向速度非线性信号v_z2进行组合，得到位置综合信号；

具体的，对所述的侧向误差信号e_z、侧向误差信号的线性积分信号s₁、侧向误差信号的非线性积分信号s₂以及侧向速度信号v_z1与侧向速度非线性信号v_z2进行线性组合，得到位置综合信号，记作w₁，其组合方式如下：

w₁＝k₁e_z+k₂s₁+k₃s₂+k₄v_z1+k₅v_z2；

其中k_i(i＝1,2,3,4,5)为常值参数，其详细设计见后文案例实施。

步骤S50，根据所述的位置综合信号，设计非最小相位校正器，得到非最小相位超前校正信号，然后与位置综合信号进行叠加，得到滚转角期望信号；

具体的，首先根据所述的位置综合信号w₁，求解其近似微分信号，记作w_d，其求解方式如下：

其中ΔT为数据w₁采样的时间间隔。

其次，对近似微分信号与位置综合信号进行比较，得到非最小相位零点信号，记作w₂，其比较方式如下：

w₂＝w₁-c₁w_d；

其中c₁为常值正参数，该参数设置必须十分谨慎，其一般大于0小于1，而且正常选取在0.1左右。

然后，针对所述的非最小相位零点信号，进行滤波，得到非最小相位超前校正信号信号，记作w₃，其计算方式如下：

w₃(n+1)＝w₃(n)+ΔT*(w₂(n)-w₃(n))/T₁；

其中T₁为滤波时间参数，其详细设计见后文案例实施。

最后，对所述的非最小相位超前校正信号信号与位置综合信号进行叠加，得到滚转角期望信号，记作γ^d，其计算方式如下：

γ^d＝c₂w₃+w₁；

其中c₂为常值正参数，其详细设计见后文案例实施。

步骤S60，根据GINS100型MEMS传感器对无人飞行器测量得到的滚转角，与所述的滚转角期望信号进行比较，得到滚转角误差信号，并进行积分，得到滚转角误差积分信号；

具体的，首先对所述的滚转角测量信号与滚转角期望信号进行对比，得到滚转角误差信号，记作记作e_γ，其比较方式如下：

e_γ＝γ-γ^d；

再次，根据滚转角误差信号，进行线性积分，得到滚转角误差积分信号，记作s₃，其积分方式如下：

s₃＝∫e_γdt；

其中dt表示对时间信号的积分。

最后，根据滚转角误差信号，首先进行非线性积分，得到滚转角误差非线性积分信号，记作s₄，其积分方式如下：

其中dt表示对时间信号的积分，ε₃为常值参数，其详细选取见后文实施。

步骤S70，根据GINS100型MEMS传感器对无人飞行器测量得到的滚转角，设计滤波微分器，得到飞行器滚转角滤波微分信号。

具体的，首先，根据所述的滚转角测量信号γ(n)，计算其滤波信号，记作γ₁(n)，其计算方式如下：

γ₁(n+1)＝γ₁(n)+ΔT*(γ(n)-γ₁(n))/T₂；

其中T₂为滤波时间参数，其详细设计见后文案例实施。

其次，根据滤波信号与滚转角信号，求解滚转角滤波微分信号，记作γ₂，其计算方式如下：

γ₂＝c₃(γ₁-γ)/T₂；

其中c₃为常值参数，其详细设计见后文案例实施。

步骤S80，根据所述的无人飞行器滚转角滤波微分信号，叠加滚转角误差信号与滚转角误差积分信号以及滚转角误差非线性积分信号，形成无人飞行器滚转通道控制信号，输送给滚转舵系统，即可实现无人飞行器的滚转转弯的侧向位置控制。

具体的，首先，针对所述的无人飞行器滚转角滤波微分信号γ₂，与滚转角误差信号e_γ以及滚转角误差积分信号s₃、滚转角误差非线性积分信号s₄进行叠加，得到滚转通道控制量，计作u_x，其计算方式如下：

u_x＝b₁e_γ+b₂s₃+b₃s₄+γ₂；

其中b₁、b₂、b₃为常值控制参数，其详细设计见后文案例实施。

其次，将得到的滚转通道控制量u_x输送给滚转舵系统，然后保证偏航通道控制量为0，即无控制信号，即可实现由滚转通道实现无人飞行器的滚转转弯飞行。该转弯控制的特点是快速性好，比起侧滑转弯来说，机动性更强。

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中，在无人飞行器上安装GINS100型MEMS传感器，测量飞行器的滚转角如图3所示，测量无人飞行器的侧向加速度如图4所示。

在步骤S20中，选取ε₁＝0.1，根据GINS100型MEMS传感器测量得到的侧向加速度信号，进行侧向线性积分与非线性积分，得到侧向速度信号如图5所示，得到侧向位置信号如图6所示，设置侧向位置指令信号z^d＝5，得到侧向位置误差信号如图7所示。

在步骤S30与步骤S40中，选取ε₂＝5、k₁＝0.012、k₂＝0.001、k₃＝0.002、k₄＝0.003、k₅＝0.002，得到位置综合信号如图8所示。

在步骤S50中，选取c₁＝0.12，T₁＝0.1，设计非最小相位校正器，得到非最小相位超前校正信号如图9所示，选取c₂＝0.8，然后与位置综合信号进行叠加，得到滚转角期望信号如图10所示。

在步骤S60与步骤S70中，选取T₂＝0.1，c₃＝0.1，ε₃＝0.02，得到滚转角误差信号如图11所示，通过解算得到滚转角滤波微分信号如图12所示。

在步骤S80中，选取b₁＝0.9、b₂＝0.8、b₃＝0.2，得到无人飞行器滚转通道控制信号如图13所示，输送给滚转舵系统，得到滚转舵偏角信号，如图14所示，同时飞行器的侧滑角信号如图15所示。

由图15可以看出，飞行器的侧滑角随着滚转角的变化而变化，而本身偏航通道是没有控制作用的，从而实现了滚转转弯模式。也就是使得飞行器相应的滚转角产生侧向转弯所需要的加速度。同时由图7可以看出侧向位置误差能够收敛到0，而且由图6可以看出，侧向位置信号消除了原系统初始段反向运动的非最小相位特性，飞行器直接正向运动，其侧向位移没有出现负向运动一段时间的过程，其主要原因是加入了非最小相位校正器。从以上发明案例可以看出本发明所提供方法是完全可行与有效的，而且新颖的非最小相位校正器能够有效地纠正长周期运动的非最小相位特性。

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 (7)

1.一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S10，在无人飞行器上安装GINS100型MEMS传感器，测量飞行器的滚转角与侧向加速度；

步骤S20，根据GINS100型MEMS传感器测量得到的侧向加速度信号，进行侧向线性积分与非线性积分，得到侧向速度信号与侧向速度非线性信号；再对侧向速度信号进行积分，得到侧向位置信号，并与侧向位置指令信号进行对比，得到侧向位置误差信号；

步骤S30，根据所述的侧向位置误差信号，进行线性积分与非线性积分，得到误差非线性信号与误差线性信号；

步骤S40，根据所述的侧向误差信号、侧向误差信号的线性积分信号、侧向误差信号的非线性积分信号以及侧向速度信号与侧向速度非线性信号进行组合，得到位置综合信号；

步骤S50，根据所述的位置综合信号，设计非最小相位校正器，得到非最小相位超前校正信号，然后与位置综合信号进行叠加，得到滚转角期望信号；

步骤S60，根据GINS100型MEMS传感器对无人飞行器测量得到的滚转角，与所述的滚转角期望信号进行比较，得到滚转角误差信号，并进行积分，得到滚转角误差积分信号；

步骤S70，根据GINS100型MEMS传感器对无人飞行器测量得到的滚转角，设计滤波微分器，得到飞行器滚转角滤波微分信号；

步骤S80，根据所述的无人飞行器滚转角滤波微分信号，叠加滚转角误差信号与滚转角误差积分信号以及滚转角误差非线性积分信号，形成无人飞行器滚转通道控制信号，输送给滚转舵系统，即可实现无人飞行器的滚转转弯的侧向位置控制。

2.根据权利要求1所述的一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法，其特征在于，在无人飞行器上安装GINS100型MEMS传感器，测量飞行器的滚转角与侧向加速度，再进行侧向线性积分与非线性积分，得到侧向速度信号、侧向速度非线性信号、侧向位置信号，并与侧向位置指令信号进行对比，得到侧向位置误差信号包括：

v_z1＝∫a_zdt；

z＝∫v_z1dt；

e_z＝z-z^d；

其中a_z为采用GINS100型MEMS传感器对无人飞行器的侧向加速度进行测量得到的侧向加速度，a_z(n)表示侧向加速度的在时间t＝n*ΔT时刻的数据，其中n＝1,2,3…，ΔT为数据采样周期，v_z1为侧向速度信号，dt表示对时间信号进行积分。v_z2为侧向速度非线性信号，ε₁为常值参数。z为无人飞行器侧向位置信号，z^d为根据无人飞行器的侧向任务设定侧向期望位置信号，e_z为侧向位置误差信号。

3.根据权利要求1所述的一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法，其特征在于，根据所述的侧向位置误差信号，进行线性积分与非线性积分，得到误差非线性信号与误差线性信号包括：

s₁＝∫e_zdt；

其中s₁为无人飞行器误差线性积分信号，s₂为误差非线性积分信号，dt表示对时间信号的积分，ε₂为常值参数。

4.根据权利要求1所述的一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法，其特征在于，根据所述的侧向误差信号、侧向误差信号的线性积分信号、侧向误差信号的非线性积分信号以及侧向速度信号与侧向速度非线性信号v_z2进行组合，得到位置综合信号包括：

w₁＝k₁e_z+k₂s₁+k₃s₂+k₄v_z1+k₅v_z2；

其中w₁为位置综合信号，e_z为所述的侧向误差信号，s₁为侧向误差信号的线性积分信号，s₂为侧向误差信号的非线性积分信号，v_z1为侧向速度信号，v_z2为侧向速度非线性信号。k_i(i＝1,2,3,4,5)为常值参数。

5.根据权利要求1所述的一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法，其特征在于，根据所述的位置综合信号，设计非最小相位校正器，得到非最小相位超前校正信号，然后与位置综合信号进行叠加，得到滚转角期望信号包括：

w₂＝w₁-c₁w_d；

w₃(n+1)＝w₃(n)+ΔT*(w₂(n)-w₃(n))/T₁；

γ^d＝c₂w₃+w₁；

其中w₁为所述的位置综合信号，w_d为其近似微分信号，其中ΔT为数据w₁采样的时间间隔。w₂为非最小相位零点信号，c₁为常值正参数，该参数设置一般大于0小于1。w₃为非最小相位超前校正信号信号，T₁为滤波时间参数。γ^d为滚转角期望信号，c₂为常值正参数。

6.根据权利要求1所述的一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法，其特征在于，根据GINS100型MEMS传感器对无人飞行器测量得到的滚转角信号，与所述的滚转角期望信号进行比较，得到滚转角误差信号并进行积分，得到滚转角误差积分信号，并设计滤波微分器，得到飞行器滚转角滤波微分信号包括：

e_γ＝γ-γ^d；

s₃＝∫e_γdt；

γ₁(n+1)＝γ₁(n)+ΔT*(γ(n)-γ₁(n))/T₂；

γ₂＝c₃(γ₁-γ)/T₂；

其中γ为无人飞行器滚转角的测量值，γ(n)表示滚转角的在时间t＝n*ΔT时刻的数据，其中n＝1,2,3…，ΔT为数据采样周期。γ^d为滚转角期望信号。e_γ为滚转角误差信号，s₃为滚转角误差积分信号，dt表示对时间信号的积分，s₄为滚转角误差非线性积分信号，ε₃为常值参数。γ₁(n)为滚转角滤波信号，T₂为滤波时间参数。γ₂为滚转角滤波微分信号，c₃为常值参数。

7.根据权利要求1所述的一种采用非最小相位校正器的无人飞行器倾斜转弯方法，其特征在于，根据所述的无人飞行器滚转角滤波微分信号，叠加滚转角误差信号与滚转角误差积分信号以及滚转角误差非线性积分信号，形成无人飞行器滚转通道控制信号包括：

u_x＝b₁e_γ+b₂s₃+b₃s₄+γ₂；

其中γ₂为所述的无人飞行器滚转角滤波微分信号，e_γ为滚转角误差信号，s₃为滚转角误差积分信号、s₄为滚转角误差非线性积分信号，u_x为无人飞行器滚转通道控制量，b₁、b₂、b₃为常值控制参数。

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