CN113156985B - 基于预设性能的固定翼无人机避障鲁棒抗扰飞行控制方法 - Google Patents

基于预设性能的固定翼无人机避障鲁棒抗扰飞行控制方法 Download PDF

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CN113156985B CN202110290127.1A CN202110290127A CN113156985B CN 113156985 B CN113156985 B CN 113156985B CN 202110290127 A CN202110290127 A CN 202110290127A CN 113156985 B CN113156985 B CN 113156985B
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Abstract

本发明公开了一种基于预设性能的固定翼无人机避障抗扰飞行控制方法，包括如下步骤：生成初始航路并调整初始航路的参数，生成无人机的连续安全飞行航路；忽略横侧向运动与纵向运动的相互影响，建立存在外部干扰的无人机纵向模型并定义性能函数；基于无人机纵向模型，分别设计基于预设性能函数的高度控制器、速度与航迹倾斜角控制器；设计干扰观测器，基于干扰观测器设计姿态角控制器和姿态角速率控制器；选取控制系统的李雅普诺夫函数，根据李雅普诺夫稳定性理论选择控制参数，保证系统信号的有界。本发明能够确保固定翼无人机安全飞行，还能使得高度跟踪误差满足给定的性能，实现了外部干扰下的固定翼无人机鲁棒抗扰跟踪飞行控制。

Description

基于预设性能的固定翼无人机避障鲁棒抗扰飞行控制方法
技术领域
本发明涉及飞行器控制技术，尤其涉及一种基于预设性能的固定翼无人机避障抗扰飞行控制方法。
背景技术
在第一次世界大战时期美国就引入了军用无人机，促进了无人机在军事领域的应用，到目前为止，已发展出了全球鹰、翼龙、捕食者、利剑、X47-B以及火力侦察兵等多种先进的军用无人机，与此同时，无人机也广泛应用在航拍、农业等民用领域得到了广泛应用。飞行控制系统是无人机系统的主要构成部分，并且是执行各种飞行任务和安全飞行的基础，因此，研究具有安全避障功能、人工干预低和自主性强的飞行控制方法是无人机技术的重要研究方向。
在现有的固定翼无人机系统跟踪控制方法中，通常关注如何保证跟踪误差收敛于有界区域或渐近收敛于零，属于稳态性能研究，缺乏针对固定翼无人机系统的超调和收敛速度等瞬态性能的研究。但研究瞬态性能对于提高无人机的飞行控制系统性能起着重要的作用；例如，过大的超调可能导致无人机执行机构超过物理限制，从而导致闭环无人机系统的不稳定。因此，在设计安全避障鲁棒抗扰飞行控制器时，仅考虑稳态性能而不考虑瞬态性能会导致无人机难以实现期望的飞行性能。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种基于预设性能的固定翼无人机避障抗扰飞行控制方法，提高固定翼无人机的安全性能并保证高度跟踪误差的性能要求。
技术方案：本发明的基于预设性能的固定翼无人机避障抗扰飞行控制方法包括如下步骤：
(1)生成初始航路，调整初始航路的坡度、曲率和离地安全高度，以生成无人机的连续安全飞行航路；
(2)忽略横侧向运动与纵向运动的相互影响，建立存在外部干扰的无人机纵向模型并定义性能函数；
(3)基于无人机纵向模型，分别设计基于预设性能函数的高度控制器、速度与航迹倾斜角控制器；
(4)设计干扰观测器，基于干扰观测器设计姿态角控制器和姿态角速率控制器；
(5)选取控制系统的李雅普诺夫函数，根据李雅普诺夫稳定性理论选择控制参数，保证系统信号的有界。
步骤(1)包括如下具体步骤：
(1.1)依据梯度信息处理A*算法生成的航路点，剔除其中不规则的拐点，生成初始航路序列；
(1.2)采用坡度限制平滑算法限制航路坡度以保证其满足最大最小爬升角约束；
(1.3)采用曲率限制平滑算法限制参考航路的曲率以保证其满足无人机的过载约束；
(1.4)检查航路是否满足坡度要求，若不满足则返回步骤(1.2)重新限制航路坡度，若满足则进入下一步；
(1.5)检查航路高度是否满足最小离地安全高度，若满足则进行下一步，若不满足则将整体参考航路上移至满足最小离地安全高度；
(1.6)采用B样条曲线对航路离散点进行拟合，再将拟合后的航路上移一个安全距离，得到无人机的连续的安全飞行航路。
步骤(2)中，无人机的纵向模型如下所示：
Figure RE-GDA0003103037480000021
其中，H为飞行高度；X为x轴位置分量；V为飞行速度；M为无人机质量；γ为航迹倾斜角；α为迎角；q为俯仰角速率；m为俯仰力矩；g为重力加速度；Iyy为无人机沿机体y轴的转动惯量；T为发动机推力；D为阻力；L为升力；di(i＝1,2)为系统中有界的未知时变扰动，并且
Figure RE-GDA0003103037480000022
干扰向量d＝[d1,d2]T，ηd为正常数；
定义满足
Figure RE-GDA0003103037480000023
并且严格递减的光滑连续正函数χ(t)为性能函数。
步骤(3)中，基于预设性能函数的高度控制器按如下步骤设计：
(3.11)根据式(1)的无人机纵向模型建立受约束的高度系统：
Figure RE-GDA0003103037480000024
其中Uh为高度控制信号，航迹倾斜角指令信号γc＝arc sin Uh；
定义高度跟踪误差eH以下式表达：
eH＝H-Hc (3)
其中，Hc为A*算法规划的航路高度；
根据步骤(2)中定义的性能函数，确定高度跟踪误差eH所受的约束为：
Figure RE-GDA0003103037480000031
其中，0≤ρ≤1为设计的常数，eH(0)为eH(t)的初始值，并且绝对值|eH(0)|＜χ(0)；
(3.12)将受约束的高度系统转换为不受约束的高度系统：
Figure RE-GDA0003103037480000032
其中，
Figure RE-GDA0003103037480000033
为
Figure RE-GDA0003103037480000034
的反函数，
Figure RE-GDA0003103037480000035
为定义的光滑、可逆以及递增函数；并且满足如下表达式：
Figure RE-GDA0003103037480000036
Figure RE-GDA0003103037480000037
根据式(6)和(7)，选择ΨH[·]为：
Figure RE-GDA0003103037480000038
其中，μ＞0为正常数；令μ＝2，则有：
Figure RE-GDA0003103037480000039
式(9)中的变量sH(t)有界，且有如下表达式：
Figure RE-GDA00031030374800000310
根据步骤(2)中定义的性能函数，初始值变量sH(0)存在并且有界；
(3.13)设计具有预设性能的高度控制器，使变量sH(t)有界：
对式(5)求导，得到转换系统以下式表达：
Figure RE-GDA0003103037480000041
定义变量
Figure RE-GDA0003103037480000042
和
Figure RE-GDA0003103037480000043
根据式(2)和(3)，得到
Figure RE-GDA0003103037480000044
根据式(12)，设计预设性能高度控制器Uh为：
Figure RE-GDA0003103037480000045
其中，kh为使Uh∈[-1,1]的正常数；
将式(13)带入(12)，得到转换系统的表达式如下：
Figure RE-GDA0003103037480000046
选取预设性能高度控制器的李雅普诺夫函数为
Figure RE-GDA0003103037480000047
对其求导得
Figure RE-GDA0003103037480000048
速度与航迹倾斜角控制器按如下步骤设计：
(3.21)基于速度V和航迹倾斜角γ的仿射非线性方程组计算迎角指令信号和推力；所述彷射非线性方程组如下所示：
Figure RE-GDA0003103037480000049
其中，
Figure RE-GDA00031030374800000410
Figure RE-GDA00031030374800000411
为动压，S为机翼参考面积，CD和CL为气动系数；
(3.22)令xv＝[V,]γT，fv＝[-g sin γ,-g cos γ/V]T，diag[1/M,1/(MV)]，gv＝diag[1/M,1/(MV)] 表示对角矩阵，
Figure RE-GDA00031030374800000412
将式(16)转换为如下形式：
Figure RE-GDA00031030374800000413
(3.23)定义速度跟踪误差eV和航路倾斜角误差eγ，以下式表达：
Figure RE-GDA0003103037480000051
其中，Vc为已知的速度指令信号；
(3.24)设计速度与航迹倾斜角信号
Figure RE-GDA0003103037480000052
为：
Figure RE-GDA0003103037480000053
其中，xvc＝[Vc,γc]T是已知的指令信号，kv＝diag[kv1,kv2]是设计的对角矩阵并且kv1＞0， kv2＞0；
定义速度与航迹倾斜角的Lyapunov函数为
Figure RE-GDA0003103037480000054
对Vv求导得：
Figure RE-GDA0003103037480000055
步骤(4)包括如下步骤：
(4.1)设计干扰观测器为如下形式：
Figure RE-GDA0003103037480000056
其中，
Figure RE-GDA0003103037480000057
为d＝[d1,d2]T的估计，Q＝diag[Q1,Q2]为设计的对角矩阵并且Qi＞0， z为中间变量，xz＝[α,q]T为无人机姿态变量向量，
Figure RE-GDA0003103037480000058
为函数向量；
根据式(1)和式(21)，则有
Figure RE-GDA0003103037480000059
(4.2)根据干扰观测器的输出设计姿态角回路控制器并选取李雅普诺夫函数：
通过期望迎角αc解算出俯仰角速率的输入指令qc：
定义迎角跟踪误差为：
eα＝α-αc (24)
以αc作为参考指令信号，结合式(1)得
Figure RE-GDA00031030374800000510
设计姿态角回路的控制器为
Figure RE-GDA0003103037480000061
其中，kα＞0为设计的正常数，
Figure RE-GDA0003103037480000062
为qc的导数；
选取李雅普诺夫函数为
Figure RE-GDA0003103037480000063
并根据式(25)和式(26)，则有
Figure RE-GDA0003103037480000064
其中，
Figure RE-GDA0003103037480000065
并且ηd1为正常数；
(4.3)设计姿态角速率回路通过输入指令qc解算出俯仰力矩输入指令mc并选取李雅普诺夫函数：
对于姿态角速率回路定义俯仰角速率跟踪误差：
eq＝q-qc (28)
以qc作为参考指令信号，结合式(1)得：
Figure RE-GDA0003103037480000066
设计姿态角速率回路控制器为：
Figure RE-GDA0003103037480000067
其中，kq＞0为设计的正常数，
Figure RE-GDA0003103037480000068
为qc的导数；
选取Lyapunov函数为
Figure RE-GDA0003103037480000069
并根据式(29)和式(30)，则有
Figure RE-GDA00031030374800000610
其中，
Figure RE-GDA00031030374800000611
并且ηd1为正常数。
步骤(5)包括如下步骤：基于各控制器的李雅普诺夫函数建立整个闭环系统的李雅普诺夫函数，表达式如下：
Vz＝VH+Vv+Vα+Vq (32)
结合各控制律的李雅普诺夫函数表达式，将闭环系统的李雅普诺夫函数转换为如下形式：
Figure RE-GDA0003103037480000071
其中，
Figure DEST_PATH_BDA0002982090630000132
选取控制参数使C1大于零，保证闭环系统的信号一致有界。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：固定翼无人机实际飞行高度与规划航路高度之间的误差能够满足预先设定的性能，不仅能够确保固定翼无人机安全飞行，同时还能使得高度跟踪误差满足给定的性能；实现了外部干扰下的固定翼无人机鲁棒抗扰跟踪飞行控制。
附图说明
图1为本发明的控制流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
如图1所示，本发明的基于预设性能的固定翼无人机避障抗扰飞行控制方法包括如下步骤：
(1)生成初始航路，调整初始航路的坡度、曲率和离地安全高度，以生成无人机的连续安全飞行航路；
(2)忽略横侧向运动与纵向运动的相互影响，建立存在外部干扰的无人机纵向模型并定义性能函数；
(3)基于无人机纵向模型，分别设计基于预设性能函数的高度控制器、速度与航迹倾斜角控制器；
(4)设计干扰观测器，基于干扰观测器设计姿态角控制器和姿态角速率控制器；
(5)选取控制系统的李雅普诺夫函数，根据李雅普诺夫稳定性理论选择控制参数，保证系统信号的有界。
步骤(1)包括如下具体步骤：
(1.1)依据梯度信息处理A*算法生成的航路点，剔除其中不规则的拐点，生成初始航路序列；
(1.2)采用坡度限制平滑算法限制航路坡度以保证其满足最大最小爬升角约束；
(1.3)采用曲率限制平滑算法限制参考航路的曲率以保证其满足无人机的过载约束；
(1.4)检查航路是否满足坡度要求，若不满足则返回步骤(1.2)重新限制航路坡度，若满足则进入下一步；
(1.5)检查航路高度是否满足最小离地安全高度，若满足则进行下一步，若不满足则将整体参考航路上移至满足最小离地安全高度；
(1.6)采用B样条曲线对航路离散点进行拟合，再将拟合后的航路上移一个安全距离，得到无人机的连续的安全飞行航路。
步骤(2)中，无人机的纵向模型如下所示：
Figure RE-GDA0003103037480000081
其中，H为飞行高度；X为x轴位置分量；V为飞行速度；M为无人机质量；γ为航迹倾斜角；α为迎角；q为俯仰角速率；m为俯仰力矩；g为重力加速度；Iyy为无人机沿机体y轴的转动惯量；T为发动机推力；D为阻力；L为升力；di(i＝1,2)为系统中有界的未知时变扰动，并且
Figure RE-GDA0003103037480000082
干扰向量d＝[d1,d2]T，ηd为正常数；
定义满足
Figure RE-GDA0003103037480000083
并且严格递减的光滑连续正函数χ(t)为性能函数。
步骤(3)中，基于预设性能函数的高度控制器按如下步骤设计：
(3.11)根据式(1)的无人机纵向模型建立受约束的高度系统：
Figure RE-GDA0003103037480000084
其中Uh为高度控制信号，航迹倾斜角指令信号γc＝arcsinUh；
定义高度跟踪误差eH以下式表达：
eH＝H-Hc (3)
其中，Hc为A*算法规划的航路高度；
根据步骤(2)中定义的性能函数，确定高度跟踪误差eH所受的约束为：
Figure RE-GDA0003103037480000085
其中，0≤ρ≤1为设计的常数，eH(0)为eH(t)的初始值，并且绝对值|eH(0)|＜χ(0)；
(3.12)将受约束的高度系统转换为不受约束的高度系统：
Figure RE-GDA0003103037480000091
其中，
Figure RE-GDA0003103037480000092
为
Figure RE-GDA0003103037480000093
的反函数，
Figure RE-GDA0003103037480000094
为定义的光滑、可逆以及递增函数；并且满足如下表达式：
Figure RE-GDA0003103037480000095
Figure RE-GDA0003103037480000096
根据式(6)和(7)，选择ΨH[·]为：
Figure RE-GDA0003103037480000097
其中，μ＞0为正常数；令μ＝2，则有：
Figure RE-GDA0003103037480000098
式(9)中的变量sH(t)有界，且有如下表达式：
Figure RE-GDA0003103037480000099
根据步骤(2)中定义的性能函数，初始值变量sH(0)存在并且有界；
(3.13)设计具有预设性能的高度控制器，使变量sH(t)有界：
对式(5)求导，得到转换系统以下式表达：
Figure RE-GDA00031030374800000910
定义变量
Figure RE-GDA00031030374800000911
和
Figure RE-GDA00031030374800000912
根据式(2)和(3)，得到
Figure RE-GDA00031030374800000913
根据式(12)，设计预设性能高度控制器Uh为：
Figure RE-GDA0003103037480000101
其中，kh为使Uh∈[-1,1]的正常数；
将式(13)带入(12)，得到转换系统的表达式如下：
Figure RE-GDA0003103037480000102
选取预设性能高度控制器的李雅普诺夫函数为
Figure RE-GDA0003103037480000103
对其求导得
Figure RE-GDA0003103037480000104
速度与航迹倾斜角控制器按如下步骤设计：
(3.21)基于速度V和航迹倾斜角γ的仿射非线性方程组计算迎角指令信号和推力；所述彷射非线性方程组如下所示：
Figure RE-GDA0003103037480000105
其中，
Figure RE-GDA0003103037480000106
Figure RE-GDA0003103037480000107
为动压，S为机翼参考面积，CD和CL为气动系数；
(3.22)令xv＝[V,]γT，fv＝[-g sin γ,-g cos γ/V]T，diag[1/M,1/(MV)]，gv＝diag[1/M,1/(MV)] 表示对角矩阵，
Figure RE-GDA0003103037480000108
将式(16)转换为如下形式：
Figure RE-GDA0003103037480000109
(3.23)定义速度跟踪误差eV和航路倾斜角误差eγ，以下式表达：
Figure RE-GDA00031030374800001010
其中，Vc为已知的速度指令信号；
(3.24)设计速度与航迹倾斜角信号
Figure RE-GDA00031030374800001011
为：
Figure RE-GDA00031030374800001012
其中，xvc＝[Vc,γc]T是已知的指令信号，kv＝diag[kv1,kv2]是设计的对角矩阵并且kv1＞0，kv2＞0；
定义速度与航迹倾斜角的Lyapunov函数为
Figure RE-GDA0003103037480000111
对Vv求导得：
Figure RE-GDA0003103037480000112
步骤(4)包括如下步骤：
(4.1)为抑制外部干扰d1,d2对飞行控制性能的影响，设计干扰观测器为如下形式：
Figure RE-GDA0003103037480000113
其中，
Figure RE-GDA0003103037480000114
为d＝[d1,d2]T的估计，Q＝diag[Q1,Q2]为设计的对角矩阵并且Qi＞0， z为中间变量，xz＝[α,q]T为无人机姿态变量向量，α为无人机迎角，q为无人机俯仰角速率，
Figure RE-GDA0003103037480000115
为函数向量，m为俯仰力矩，Iyy为无人机沿机体y轴的转动惯量，
Figure RE-GDA0003103037480000116
为航迹倾斜角，
Figure RE-GDA0003103037480000117
为γ的导数；
根据式(1)和式(21)，则有
Figure RE-GDA0003103037480000118
(4.2)根据干扰观测器的输出设计姿态角回路控制器并选取李雅普诺夫函数：
通过期望迎角αc解算出俯仰角速率的输入指令qc：
定义迎角跟踪误差为：
eα＝α-αc (24)
以αc作为参考指令信号，结合式(1)得
Figure RE-GDA0003103037480000119
设计姿态角回路的控制器为
Figure RE-GDA00031030374800001110
其中，kα＞0为设计的正常数，
Figure RE-GDA00031030374800001111
为qc的导数；
选取李雅普诺夫函数为
Figure RE-GDA00031030374800001112
并根据式(25)和式(26)，则有
Figure RE-GDA0003103037480000121
其中，
Figure RE-GDA0003103037480000122
并且ηd1为正常数；
(4.3)设计姿态角速率回路通过输入指令qc解算出俯仰力矩输入指令mc并选取李雅普诺夫函数：
对于姿态角速率回路定义俯仰角速率跟踪误差：
eq＝q-qc (28)
以qc作为参考指令信号，结合式(1)得：
Figure RE-GDA0003103037480000123
设计姿态角速率回路控制器为：
Figure RE-GDA0003103037480000124
其中，kq＞0为设计的正常数，
Figure RE-GDA0003103037480000125
为qc的导数；
选取Lyapunov函数为
Figure RE-GDA0003103037480000126
并根据式(29)和式(30)，则有
Figure RE-GDA0003103037480000127
其中，
Figure RE-GDA0003103037480000128
并且ηd1为正常数。
步骤(5)包括如下步骤：基于各控制器的李雅普诺夫函数建立整个闭环系统的李雅普诺夫函数，表达式如下：
Vz＝VH+Vv+Vα+Vq (32)
结合各控制律的李雅普诺夫函数表达式，将闭环系统的李雅普诺夫函数转换为如下形式：
Figure RE-GDA0003103037480000129
其中，
Figure DEST_PATH_BDA00029820906300001810
选取控制参数使C1大于零，保证闭环系统的信号一致有界，因此，无人机实际飞行高度与规划航路高度之间的误差满足预设性能，并且干扰估计误差也是有界的。

Claims (1)

1.一种基于预设性能的固定翼无人机避障抗扰飞行控制方法，其特征在于，所述飞行控制方法包括如下步骤：
(1)生成初始航路，调整初始航路的坡度、曲率和离地安全高度，以生成无人机的连续安全飞行航路；
(2)忽略横侧向运动与纵向运动的相互影响，建立存在外部干扰的无人机纵向模型并定义性能函数；
(3)基于无人机纵向模型，分别设计基于预设性能函数的高度控制器、速度与航迹倾斜角控制器；
(4)设计干扰观测器，基于干扰观测器设计姿态角控制器和姿态角速率控制器；
(5)选取控制系统的李雅普诺夫函数，根据李雅普诺夫稳定性理论选择控制参数，保证系统信号的有界；
所述步骤(2)中，无人机的纵向模型如下所示：
Figure FDA0003610700990000011
其中，H为飞行高度；X为x轴位置分量；V为飞行速度；M为无人机质量；γ为航迹倾斜角；α为迎角；q为俯仰角速率；m为俯仰力矩；g为重力加速度；Iyy为无人机沿机体y轴的转动惯量；T为发动机推力；D为阻力；L为升力；di(i＝1,2)为系统中有界的未知时变扰动，并且
Figure FDA0003610700990000014
干扰向量d＝[d1,d2]T，ηd为正常数；
定义满足
Figure FDA0003610700990000012
并且严格递减的光滑连续正函数χ(t)为性能函数；
所述步骤(3)中，基于预设性能函数的高度控制器按如下步骤设计：
(3.11)根据式(1)的无人机纵向模型建立受约束的高度系统：
Figure FDA0003610700990000013
其中Uh为高度控制信号，航迹倾斜角指令信号γc＝arcsinUh；
定义高度跟踪误差eH以下式表达：
eH＝H-Hc (3)
其中，Hc为A*算法规划的航路高度；
根据步骤(2)中定义的性能函数，确定高度跟踪误差eH所受的约束为：
Figure FDA0003610700990000021
其中，0≤ρ≤1为设计的常数，eH(0)为eH(t)的初始值，并且绝对值|eH(0)|＜χ(0)；
(3.12)将受约束的高度系统转换为不受约束的高度系统：
Figure FDA0003610700990000022
其中，
Figure FDA0003610700990000023
为
Figure FDA0003610700990000024
的反函数，
Figure FDA0003610700990000025
为定义的光滑、可逆以及递增函数；并且满足如下表达式：
Figure FDA0003610700990000026
Figure FDA0003610700990000027
根据式(6)和(7)，选择ΨH[·]为：
Figure FDA0003610700990000028
其中，μ＞0为正常数；令μ＝2，则有：
Figure FDA0003610700990000029
式(9)中的变量sH(t)有界，且有如下表达式：
Figure FDA00036107009900000210
根据步骤(2)中定义的性能函数，初始值变量sH(0)存在并且有界；
(3.13)设计具有预设性能的高度控制器，使变量sH(t)有界：
对式(5)求导，得到转换系统以下式表达：
Figure FDA0003610700990000031
定义变量
Figure FDA0003610700990000032
和
Figure FDA0003610700990000033
根据式(2)和(3)，得到
Figure FDA0003610700990000034
根据式(12)，设计预设性能高度控制器Uh为：
Figure FDA0003610700990000035
其中，kh为使Uh∈[-1,1]的正常数；
将式(13)带入(12)，得到转换系统的表达式如下：
Figure FDA0003610700990000036
选取预设性能高度控制器的李雅普诺夫函数为
Figure FDA0003610700990000037
对其求导得
Figure FDA0003610700990000038
所述步骤(3)中，速度与航迹倾斜角控制器按如下步骤设计：
(3.21)基于速度V和航迹倾斜角γ的仿射非线性方程组计算迎角指令信号和推力；所述仿射非线性方程组如下所示：
Figure FDA0003610700990000039
其中，
Figure FDA00036107009900000310
Figure FDA00036107009900000311
为动压，S为机翼参考面积，CD和CL为气动系数；
(3.22)令xv＝[V,γ]T，fv＝[-gsinγ,-gcosγ/V]T，diag[1/M,1/(MV)]，gv＝diag[1/M,1/(MV)]表示对角矩阵，
Figure FDA00036107009900000312
将式(16)转换为如下形式：
Figure FDA00036107009900000313
(3.23)定义速度跟踪误差eV和航路倾斜角误差eγ，以下式表达：
Figure FDA0003610700990000041
其中，Vc为已知的速度指令信号；
(3.24)设计速度与航迹倾斜角信号
Figure FDA00036107009900000410
为：
Figure FDA0003610700990000042
其中，xvc＝[Vc,γc]T是已知的指令信号，kv＝diag[kv1,kv2]是设计的对角矩阵并且kv1＞0，kv2＞0；
定义速度与航迹倾斜角的Lyapunov函数为
Figure FDA0003610700990000043
对Vv求导得：
Figure FDA0003610700990000044
所述步骤(4)包括如下步骤：
(4.1)设计干扰观测器为如下形式：
Figure FDA0003610700990000045
其中，
Figure FDA0003610700990000046
为d＝[d1,d2]T的估计，Q＝diag[Q1,Q2]为设计的对角矩阵并且Qi＞0，z为中间变量，xz＝[α,q]T为无人机姿态变量向量，
Figure FDA0003610700990000047
为函数向量；
根据式(1)和式(21)，则有
Figure FDA0003610700990000048
(4.2)根据干扰观测器的输出设计姿态角回路控制器并选取李雅普诺夫函数：
通过期望迎角αc解算出俯仰角速率的输入指令qc：
定义迎角跟踪误差为：
eα＝α-αc (24)
以αc作为参考指令信号，结合式(1)得
Figure FDA0003610700990000049
设计姿态角回路的控制器为
Figure FDA0003610700990000051
其中，kα＞0为设计的正常数；
选取李雅普诺夫函数为
Figure FDA0003610700990000052
并根据式(25)和式(26)，则有
Figure FDA0003610700990000053
其中，
Figure FDA0003610700990000054
并且ηd1为正常数；
(4.3)设计姿态角速率回路通过输入指令qc解算出俯仰力矩输入指令mc并选取李雅普诺夫函数：
对于姿态角速率回路定义俯仰角速率跟踪误差：
eq＝q-qc (28)
以qc作为参考指令信号，结合式(1)得：
Figure FDA0003610700990000055
设计姿态角速率回路控制器为：
Figure FDA0003610700990000056
其中，kq＞0为设计的正常数，
Figure FDA0003610700990000057
为qc的导数；
选取Lyapunov函数为
Figure FDA0003610700990000058
并根据式(29)和式(30)，则有
Figure FDA0003610700990000059
其中，
Figure FDA00036107009900000510
并且ηd1为正常数；
步骤(5)包括如下步骤：基于各控制器的李雅普诺夫函数建立整个闭环系统的李雅普诺夫函数，表达式如下：
Vz＝VH+Vv+Vα+Vq (32)
结合各控制律的李雅普诺夫函数表达式，将闭环系统的李雅普诺夫函数转换为如下形式：
Figure FDA0003610700990000061
其中，
Figure FDA0003610700990000062
选取控制参数使C1大于零，保证闭环系统的信号一致有界。
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CN114089776B (zh) * 2021-11-09 2023-10-24 南京航空航天大学 一种基于深度强化学习的无人机避障方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104133482A (zh) * 2014-06-26 2014-11-05 中国人民解放军理工大学 一种无人机模糊控制飞行方法
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CN108196532A (zh) * 2018-03-07 2018-06-22 山东科技大学 一种基于非线性自适应观测器的无人机纵向飞行控制系统故障检测与分离方法
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104133482A (zh) * 2014-06-26 2014-11-05 中国人民解放军理工大学 一种无人机模糊控制飞行方法
CN105242685A (zh) * 2015-10-15 2016-01-13 杨珊珊 一种伴飞无人机航拍系统及方法
CN107943097A (zh) * 2017-12-29 2018-04-20 北京航空航天大学 飞行器的控制方法、装置和飞行器
CN108196532A (zh) * 2018-03-07 2018-06-22 山东科技大学 一种基于非线性自适应观测器的无人机纵向飞行控制系统故障检测与分离方法
CN109946971A (zh) * 2019-04-04 2019-06-28 南京航空航天大学 一种倾转旋翼无人机过渡段的光滑切换控制方法

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