CN112650270A - 一种应用在无人机上的运动模型与模型辨识技术 - Google Patents

一种应用在无人机上的运动模型与模型辨识技术 Download PDF

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CN112650270A CN201910966528.7A CN201910966528A CN112650270A CN 112650270 A CN112650270 A CN 112650270A CN 201910966528 A CN201910966528 A CN 201910966528A CN 112650270 A CN112650270 A CN 112650270A
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张亮
王思怡
尹浩霖
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Tianjin Polytechnic University
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
    • G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
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  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

本发明公开一种应用在无人机上的运动模型与模型辨识技术。针对无人机的飞行安全这一典型的系统工程问题，从目前国际惯用的非线性控制和辨识建模的角度出发，通过对无人机非线性运动模型的分析，提出了符合Shilnikov定理的三阶非线性模型；最后通过仿真证明了无人机非线性运动模型的混沌运动特征，说明了无人机非线性运动模型混沌运动的存在性。并将此算法应用于实际，有着良好的收益。

Description

一种应用在无人机上的运动模型与模型辨识技术
技术领域
本发明属于计算机技结合术与无人机的技术领域，特别是涉及一种一种应用在无人机上的运动模型与模型辨识技术。
背景技术
无人机是人们通过无线通讯设备和自动控制装置通讯控制不载人的飞机。英文简称UAV，最早在20世纪20年代出现，因其具备的独特功能性和世界科学技术的发展，无人机被广泛应用。
无人飞行器的研究和利用正在全世界范围内掀起高潮一个重要的原因是，随着科学技术的进步，无人飞行器在越来越多的领域中得到了广泛的应用。军事上，国内外各国军方都投入了大量的人力物力和财力进行着激烈的研发竞争。在近年爆发的海湾战争和刚刚结束的伊拉克战争中，无人机都扮演了重要角色，其作用和威力世人有目共睹
无人直升机以其活方便的特点已经越来越多地被应用到了航拍、测绘及侦察等各个领域。但是，大多数无人直机都不具备自动飞行控制系统，在应用中需要地面人员进行遥控驾驶，这大大限制了无人直升机的使用范围之所以存在此种现象是因为其飞控系统的设计存在较大难度：①直升机本身的不稳定性及较强的轴间耦合；②很难准确获得无人直升机的飞行力学模型。
通过传统的方法建无人直升机的飞行力学模型，需要进行大量的测量和吹风试验这将花费大量的人力物力，因而是不经济的。为了满足无人直升机飞控制统设计的要求，系统识其简洁、高效低成本的特点成们传统建模的理想替代方法，并且由直升机进行系统辨识易于开展、成本低廉，所以通过对无人直机系统辨识的研究也可以为研究普通直升机及其他飞行器飞行力学模型的统辨识提供经验。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，设计应用在无人机上的运动模型与模型辨识技术，采用了无人机飞行运动模型、模型辨识与无人机偏航模型及Shilnikov标准速度方程，用matlab进行了仿真。
本发明提供的无人机上的运动模型与模型辨识技术包括：
1.无人机飞行运动模型
无人机非线性运动模型如下：
Figure BSA0000192036140000011
Figure BSA0000192036140000012
式中：V表示无人机飞行速度向量，
Figure BSA0000192036140000021
代表加速度向量，m表示无人机质量，g＝[0 0g]′为重力加速度向量，Ω是角速度算子，P为无人机空间位置向量，J为无人机惯性矩阵，Bb为传输矩阵，F和M分别为力向量和力矩向量，各个角参数分别为无人机机身框架三坐标角和地面框架三坐标角。V和ω均为三阶非线性方程，该模型为三阶非线性方程组；
2.模型辨识与无人机偏航模型
用δpedal表示无人机偏航输入量，ωz代表无人机在Z平面内角速度。把计算系统、伺服系统和无人机运动系统看做整体偏航系统，该偏航模型的传递函数表示形式为
Figure BSA0000192036140000022
将若干组正弦、阶梯、随机、脉冲样本信号作为输入信号，测试并记录输出的ωz，抽样过程中尽量使抽样频率T→Tmin，DFT变换保留前三阶谐波；
3.Shilnikov标准速度方程
无人机非线性系统宏观稳定，内随机区域可能存在于：速度、角速度、动力与飞机自身结构存在综合函数关系，若经典非线性运动方程组中任何一个方程出现混沌，则该方程组将出现混沌；速度与角速度均受另外2个参数和时间的直接影响，可能导致速度与角速度无法实时同步与协调；需要各个参数达到某一特定值时，参数间可能出现矛盾或无法按照预设的轨道变换，这些都可能导致该模型的不稳定、锁死或者出现混沌失控现象。
在速度方程中，角速度矩阵Ωx＝ω×x，其中，
Figure BSA0000192036140000023
无人机惯性矩阵J可展开为
Figure BSA0000192036140000024
传输矩阵Bb可展开为
Figure BSA0000192036140000025
CD。＝g·Bb在速度方程中可视为可变换常数矩阵。
式中：
Cv1＝g1(cosθcosΨ+cosθsinΨ-sinθ)
Cv2＝g2(-cosΦsinΨ+sinΦsinθcosΨ)+cosΦcosΨ+sinΦsinθsinΨ+sinΦcosθ)
Cv3＝g3(sinΦsinΨ+cosΦsinθcosΨ-sinΦcosΨ+cosΦsinθsinΨ+cosΦcosθ)
力向量F＝Fm+Ft+Ff
Figure BSA0000192036140000031
Figure BSA0000192036140000032
Figure BSA0000192036140000033
Figure BSA0000192036140000034
Figure BSA0000192036140000035
力矩向量M＝Mm+Mt+Mf，
Figure BSA0000192036140000036
可得无人机合力与速度、角速度和位置的函数关系：
F＝A1·fω1(ω)+A2·fω2(ω)·V+B·fv(V)+C·f0(x，y，z)+D (14)
将其带入原速度方程可得
Figure BSA0000192036140000037
整理可得Shilnikov标准速度方程
Figure BSA0000192036140000038
同理可得Shilnikov标准速度方程：
Figure BSA0000192036140000039
常数项C不影响该方程的不稳定性.接下来以速度方程为分析对象来说明其具有不稳定性和混沌特征；
附图说明
图1无人机控制系统
图2非线性史尼科夫混沌仿真
具体实施方式
实例1
1.无人机飞行运动模型
无人机非线性运动模型如下：
Figure BSA0000192036140000041
Figure BSA0000192036140000042
式中：V表示无人机飞行速度向量，
Figure BSA0000192036140000043
代表加速度向量，m表示无人机质量，g＝[0 0g]′为重力加速度向量，Ω是角速度算子，P为无人机空间位置向量，J为无人机惯性矩阵，Bb为传输矩阵，F和M分别为力向量和力矩向量，各个角参数分别为无人机机身框架三坐标角和地面框架三坐标角。V和ω均为三阶非线性方程，该模型为三阶非线性方程组；
2.模型辨识与无人机偏航模型
用δpedal表示无人机偏航输入量，ωz代表无人机在Z平面内角速度。把计算系统、伺服系统和无人机运动系统看做整体偏航系统，该偏航模型的传递函数表示形式为
Figure BSA0000192036140000044
将若干组正弦、阶梯、随机、脉冲样本信号作为输入信号，测试并记录输出的ωz，抽样过程中尽量使抽样频率T→Tmin，DFT变换保留前三阶谐波；
3.Shilnikov标准速度方程
无人机非线性系统宏观稳定，内随机区域可能存在于：速度、角速度、动力与飞机自身结构存在综合函数关系，若经典非线性运动方程组中任何一个方程出现混沌，则该方程组将出现混沌；速度与角速度均受另外2个参数和时间的直接影响，可能导致速度与角速度无法实时同步与协调；需要各个参数达到某一特定值时，参数间可能出现矛盾或无法按照预设的轨道变换，这些都可能导致该模型的不稳定、锁死或者出现混沌失控现象。
在速度方程中，角速度矩阵Ωx＝ω×x，其中，
Figure BSA0000192036140000051
无人机惯性矩阵J可展开为
Figure BSA0000192036140000052
传输矩阵Bb可展开为
Figure BSA0000192036140000053
CDo＝g·Bb在速度方程中可视为可变换常数矩阵。
式中：
Cv1＝g1(cosθcosΨ+cosθsinΨ-sinθ)
Cv2＝g2(-cosΦsinΨ+sinΦsinθcosΨ)+cosΦcosΨ+sinΦsinθsinΨ+sinΦcosθ)
Cv3＝g3(sinΦsinΨ+cosΦsinθcosΨ-sinΦcosΨ+cosΦsinθsinΨ+cosΦcosθ)
力向量F＝Fm+Ft+Ff
Figure BSA0000192036140000054
Figure BSA0000192036140000055
Figure BSA0000192036140000056
Figure BSA0000192036140000057
Figure BSA0000192036140000058
力矩向量M＝Mm+Mt+Mf，
Figure BSA0000192036140000061
可得无人机合力与速度、角速度和位置的函数关系：
F＝A1·fω1(ω)+A2·fω2(ω)·V+B·fv(V)+C·f0(x，y，z)+D (14)
将其带入原速度方程可得
Figure BSA0000192036140000062
整理可得Shilnikov标准速度方程
Figure BSA0000192036140000063
同理可得Shilnikov标准速度方程：
Figure BSA0000192036140000064
常数项C不影响该方程的不稳定性.接下来以速度方程为分析对象来说明其具有不稳定性和混沌特征；
5.仿真与分析
仿真分析
仿真结果如附图所示。
根据Shilnikov定理，无人机非线性速度方程可以产生混沌。
取系统的矩阵Aw＝Ω中的参数为wx＝wy＝wz＝-0.9，当Bw＝0时系统的平衡点位于(0，0，0)，系统特征值为-0.0983，0.1564+0.7398i，0.1564-0.7398i，，该平衡点稳定但系统不会进入混沌.选取系统的初始值为(0.3，0.14，0.13)，Bw＝BΔ则系统的状态变量V1，V3V1、V3的相平面图如附图2所示，可以看出明显的混沌现象.因而本发明的可行性较高。

Claims (3)

1.无人机飞行运动模型
无人机非线性运动模型如下：
Figure FSA0000192036130000011
Figure FSA0000192036130000012
式中：V表示无人机飞行速度向量，
Figure FSA0000192036130000013
代表加速度向量，m表示无人机质量，g＝[0 0 g]′为重力加速度向量，Ω是角速度算子，P为无人机空间位置向量，J为无人机惯性矩阵，Bb为传输矩阵，F和M分别为力向量和力矩向量，各个角参数分别为无人机机身框架三坐标角和地面框架三坐标角。V和ω均为三阶非线性方程，该模型为三阶非线性方程组。
2.模型辨识与无人机偏航模型
用δpedal表示无人机偏航输入量，ωz代表无人机在Z平面内角速度。把计算系统、伺服系统和无人机运动系统看做整体偏航系统，该偏航模型的传递函数表示形式为
Figure FSA0000192036130000014
将若干组正弦、阶梯、随机、脉冲样本信号作为输入信号，测试并记录输出的ωz，抽样过程中尽量使抽样频率T→Tmin，DFT变换保留前三阶谐波。
3.Shilnikov标准速度方程
无人机非线性系统宏观稳定，内随机区域可能存在于：速度、角速度、动力与飞机自身结构存在综合函数关系，若经典非线性运动方程组中任何一个方程出现混沌，则该方程组将出现混沌；速度与角速度均受另外2个参数和时间的直接影响，可能导致速度与角速度无法实时同步与协调；需要各个参数达到某一特定值时，参数间可能出现矛盾或无法按照预设的轨道变换，这些都可能导致该模型的不稳定、锁死或者出现混沌失控现象。
在速度方程中，角速度矩阵Ωx＝ω×x，其中，
Figure FSA0000192036130000015
无人机惯性矩阵J可展开为
Figure FSA0000192036130000021
传输矩阵Bb可展开为
Figure FSA0000192036130000022
CDo＝g·Bb在速度方程中可视为可变换常数矩阵。
式中：
Cv1＝g1(cosθcosΨ+cosθsinΨ-sinθ)
Cv2＝g2(-cosΦsinΨ+sinΦsinθcosΨ)+cosΦcosΨ+sinΦsinθsinΨ+sinΦcosθ)
Cv3＝g3(sinΦsinΨ+cosΦsinθcosΨ-sinΦcosΨ+cosΦsinθsinΨ+cosΦcosθ)
力向量F＝Fm+Ft+Ff
Figure FSA0000192036130000023
Figure FSA0000192036130000024
Figure FSA0000192036130000025
Figure FSA0000192036130000026
Figure FSA0000192036130000027
力矩向量M＝Mm+Mt+Mf，
Figure FSA0000192036130000031
可得无人机合力与速度、角速度和位置的函数关系：
F＝A1·fω1(ω)+A2·fω2(ω)·V+B·fv(V)+C·f0(x，y，z)+D (14)
将其带入原速度方程可得
Figure FSA0000192036130000032
Figure FSA0000192036130000033
整理可得Shilnikov标准速度方程
Figure FSA0000192036130000034
同理可得Shilnikov标准速度方程：
Figure FSA0000192036130000035
常数项C不影响该方程的不稳定性.接下来以速度方程为分析对象来说明其具有不稳定性和混沌特征。
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Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5493691A (en) * 1993-12-23 1996-02-20 Barrett; Terence W. Oscillator-shuttle-circuit (OSC) networks for conditioning energy in higher-order symmetry algebraic topological forms and RF phase conjugation
US20130306787A1 (en) * 2012-03-21 2013-11-21 Prox Dynamics As Automatic attitude control of rotary wing aircrafts
US9146557B1 (en) * 2014-04-23 2015-09-29 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Adaptive control method for unmanned vehicle with slung load
CN106647783A (zh) * 2016-11-22 2017-05-10 天津大学 倾转式三旋翼无人机姿态与高度自适应鲁棒控制方法
CN108445895A (zh) * 2018-02-05 2018-08-24 天津大学 用于倾转式三旋翼无人机位置控制的鲁棒控制方法
CN108563897A (zh) * 2018-04-25 2018-09-21 哈尔滨工业大学 一种基于极值搜索算法的四旋翼无人机参数辨识方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5493691A (en) * 1993-12-23 1996-02-20 Barrett; Terence W. Oscillator-shuttle-circuit (OSC) networks for conditioning energy in higher-order symmetry algebraic topological forms and RF phase conjugation
US20130306787A1 (en) * 2012-03-21 2013-11-21 Prox Dynamics As Automatic attitude control of rotary wing aircrafts
US9146557B1 (en) * 2014-04-23 2015-09-29 King Fahd University Of Petroleum And Minerals Adaptive control method for unmanned vehicle with slung load
CN106647783A (zh) * 2016-11-22 2017-05-10 天津大学 倾转式三旋翼无人机姿态与高度自适应鲁棒控制方法
CN108445895A (zh) * 2018-02-05 2018-08-24 天津大学 用于倾转式三旋翼无人机位置控制的鲁棒控制方法
CN108563897A (zh) * 2018-04-25 2018-09-21 哈尔滨工业大学 一种基于极值搜索算法的四旋翼无人机参数辨识方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XITONG GUO等: "On Chaos Control of Small-scale Unmanned Helicopter Based Upon HODFC", 《2020 IEEE 9TH DATA DRIVEN CONTROL AND LEARNING SYSTEMS CONFERENCE (DDCLS)》 *
刘利钊等: "基于混沌与DFT对无人机控制不稳定性的研究", 《哈尔滨工程大学学报》 *
张亮等: "基于深度学习的无人机人机交互系统", 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 *
陆兴华: "采用波束域加权的大迎角飞行姿态控制算法", 《计算机技术与发展》 *

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