CN113703478A - 一种固定翼定高控制方法、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
一种固定翼定高控制方法，包括以下步骤：将高度期望量作为输入，俯仰角期望量作为输出，设计外环高度控制器；根据固定翼纵向运动特性，将俯仰角期望量作为输入，升降舵作为输出，设计内环俯仰角控制器；将空速期望量作为输入，油门量作为输出，设计空速控制器；根据构造的三个线性自抗扰控制器和外界扰动，对无人机进行控制。本发明的固定翼定高控制方法，能够实现在复杂气流扰动下固定翼高精度定高控制，且结构参数较少，具有明确的物理意义，且方便调节分析，具有工程实际意义。
Description
技术领域
本发明涉及飞行控制技术领域，特别是涉及一种基于扩张状态观测器的固定翼定高控制方法。
背景技术
针对某些特殊应用场景，比如地理测绘、石油管道巡线等，检测设备测量结构的有效型对高度要求严格，另外飞机飞行过程中存在复杂气流扰动将对飞行轨迹产生影响导致回收失败，追求高精度的纵向高度控制十分必要。现在工程中常用PID控制器进行高度控制，而在无外界扰动的情况下，能够实现无静差控制，但在实际中，大气是非平静的，对于飞行器的影响十分重要，不容忽视。这种情况下，控制精度往往难以达到要求。针对这种情况，国内外很多学者在高精度定高控制上进行了很多研究。
目前文献中，很多学者提出一些改进的PID控制，比如模糊PID、专家PID等，虽然控制效果较好，但是也存在局限性，如Cheolkeun采用模糊增益调度控制，提升了轨迹跟踪的性能，但是模糊算法的规则库设计对经验要求很高。Bugajski D J采用非线性动态逆在非线性飞控系统应用，但是该法对系统建模误差比较敏感，不具有鲁棒性。研究院韩京清提出的自抗扰技术很好的解决了PID的局限性，张岱峰学者采用外环PD控制、内环状态ADRC控制，能得到较好的跟踪效果，但外环仍然保留了PID的局限性。熊治国通过对飞机纵向运动的非线性模型引入自抗扰控制器，能够实现较大包线内飞行速度和俯仰角解耦控制。但需调节参数过多，并未给出有效的调参方法。
发明内容
为了解决现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种固定翼定高控制方法，能够实现在复杂气流扰动下固定翼高精度定高控制，且结构参数较少，具有明确的物理意义，且方便调节分析，具有工程实际意义。
为实现上述目的，本发明提供的一种固定翼定高控制方法，包括以下步骤：
将高度期望量作为输入，俯仰角期望量作为输出，设计外环高度控制器；
根据固定翼纵向运动特性，将俯仰角期望量作为输入，升降舵作为输出，设计内环俯仰角控制器；
将空速期望量作为输入，油门量作为输出，设计空速控制器；
根据构造的三个线性自抗扰控制器和外界扰动，对无人机进行控制。
进一步地，所述将高度期望量作为输入，俯仰角期望量作为输出，设计外环高度控制器的步骤，还包括，
根据无人机当前飞行空速、飞行高度、飞行迎角和输入的高度期望量建立系统方程；
估算状态和总的扰动，对建立的一阶系统方程构造二阶线性ESO观测纵向外环的扰动总合和相关控制量的形成。
进一步地，所述根据固定翼纵向运动特性，将俯仰角期望量作为输入，升降舵作为输出，设计内环俯仰角控制器的步骤，还包括，
将俯仰角期望量作为输入，升降舵作为输出，建立二阶微分方程描述系统的俯仰角运动；
根据无人机纵向状态量和外界复杂气流扰动对系统的影响构造系统的扩张状态方程；
根据状态点俯仰角、角速度的观测值以及俯仰角通道观测到的总扰动构造系统的线性状态观测器。
进一步地，所述设计空速控制器的步骤，还包括，
将空速期望量作为输入，油门量作为输出，用空速表示输出，输入的一阶微分方程描述油门，其余项均为扰动量，建立空速系统方程；
将空速通道的总扰动作为扩张状态，对空速系统方程引入二阶线性ESO观测速度通道的总扰动和；
引入线性误差反馈控制律进行速度闭环控制，速度偏差通过控制器得到控制量，将速度通道总扰动和引入到控制量中，补偿系统中的不确定性和扰动项。
更进一步地，所述根据构造的三个线性自抗扰控制器和外界扰动，对无人机进行控制的步骤，还包括，
将各控制器通道总扰动量作为扩张状态，利用L-ESO扩张状态观测器，估计出各控制器通道的总扰动量；
所述总扰动量包括通道间的模型不确定和耦合量以及外界干扰量，将所述总扰动量作为控制量对无人机系统进行实时动态补偿。
为实现上述目的，本发明还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行如上文所述的固定翼定高控制方法的步骤。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序运行时执行如上文所述的固定翼定高控制方法的步骤。
本发明的固定翼定高控制方法，具有以下有益效果：
1)能够在复杂气流扰动下实现精准定高，且制器设计不依赖于被控对象的模型精确性，有效的参数调节方法，工程易实现，符合飞行控制器设计的模型不精确、参数变化大等特点，使系统具有很强的鲁棒性；
2)通过使用线性自抗扰(LADRC)方法，控制参数较少，便于理论分析和工程应用，且能够很好解决在复杂气流环境中精度控制问题。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，并与本发明的实施例一起，用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为根据本发明的固定翼定高控制方法流程图；
图2为根据本发明的总体控制结构框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
图1为根据本发明的固定翼定高控制方法流程图，下面将参考图1，对本发明的固定翼定高控制方法进行详细描述。
首先，在步骤101，设计内环俯仰角控制器。
优选地，步骤101设计内环俯仰角控制器的步骤，可具体执行为：根据固定翼纵向运动特性，将俯仰角θ作为输出，升降舵作为输入用下面二阶微分方程描述俯仰角运动，具体如下：
其中X＝[V α q θ]，为无人机纵向状态量，其中V为空速，α为迎角，q为俯仰角速度，θ为俯仰角，yθ为输出俯仰角，bθ为输入系数，u为输入升降舵，fθ为系统模型不确定，wθ(t)为外界复杂气流扰动对系统的影响。
下面构造其扩张状态方程，定义状态变量[x1,x2]T＝[θ,q]T，fθ为系统建模的不确定性(很多升力系数等参数很难准确测量)wθ(t)为外界环境干扰，对于固定翼来说，很难建立精准的数学模型，因此，fθ和wθ(t)在很多情况下是得不到的，令x3＝fθ(X)+wθ(t)，
则可得系统的扩张状态方程为：
构造上面系统的线性状态观测器如下：
其中z1θ、z2θ分别为状态点俯仰角和角速度的观测值，z3θ为俯仰角通道观测到的总扰动，为了便于观测器的设计以及参数整定，先将LESO状态极点全部设置在ωθ处(即极值点为-ωθ)，即如公式所示：
s3+β1θs2+β2θs+β3θ＝(s+ωθ)3
也即β1θ＝3ωθ,β2θ＝3ωθ 2,β3θ＝ωθ 3，可以通过调节ωθ来保证系统以一定的速度跟踪各个状态。uθ为实际升降舵偏角。
根据L-ESO跟踪的状态量[x1,x2,x3]，设计线性偏差反馈律，先通过偏差量和角速率得到控制输入U0θ，系统观测到的扰动总和引入到系统控制输入量u中，组成控制量，进行动态补偿，抵消系统中的扰动项和不确定项。具体控制器结构如下：
其中bθ为补偿系数，可以通过无人机的气动参数和飞行状态确定具体数值，θg为跟踪俯仰角，即外环控制量，通过优化参数Kθ，Kq，ωθ可以得到满意俯仰角通道控制效果。
在步骤102，设计外环高度控制器。
优选地，步骤102设计外环高度控制器的步骤，可具体执行为：固定翼无人机的外环高度运动可用高度H为输出，系统方程如下：
其中V为无人机当前飞行空速，H为飞行高度，α为迎角，uh为输入fH(V,α,t)看成系统的总不确定量。
估算状态和总的扰动，对上面一阶系统构造二阶线性ESO观测纵向外环可能存在的扰动总合。
相关控制量的形成。
其中z1h为观测得到的航迹高度，z2h为高度通道观测的总扰动，u0h为高度偏差和速度得到控制量，uh为实际俯仰角值输入，Hg为高度跟踪值，Vy为升降速度，ωh为需整定的观测器参数，Kh、Khd为控制增益，类似PID中的比例和微分环节。
在步骤103，设计空速控制器。
优选地，无人机的空速通道和外环高度通道类似，空速V表示输出，油门δp为输入的一阶微分方程描述，其余项均看为扰动量fv，具体系统空速模型方程如下：
为估算状态和总的扰动，把空速通道的总扰动和当作扩张状态，对上述系统引入二阶线性ESO观测速度通道可能存在的总扰动和，具体过程和外环高度通道类似。
其中bv可根据气动参数和飞行状态确定具体数值，z1v为观测到的空速，z2v为空速通道的总扰动和，Vg为给定空速值，ω1v为待整定的观测器参数。
引入线性误差反馈控制律实现速度闭环控制，速度偏差通过控制器Kvp得到控制量U0v，同时将速度通道总扰动和引入到控制量中，补偿系统中的不确定性和扰动项，具体控制结构如下：
在步骤104，根据构造的三个线性自抗扰控制器和外界扰动，对无人机进行高精度控制。
本发明实施例中，是基于扩张状态观测器对固定翼无人机进行高精度定高控制，控制结构如图2所示，高度控制采用内外环控制结构，为内环俯仰角控制和外环高度控制，外环高度控制根据给定了期望高度，输出期望俯仰角，然后将外环得到的期望俯仰角输入到内环俯仰角控制，输出升降舵控制量，速度环为油门速度控制，输入给定量期望速度，输出油门量。
通过升降舵控制内环俯仰角来实现外环高度控制，通过油门控制空速，把速度回路和俯仰角回路的耦合项当作模型扰动，分别在三个通道构造线性自抗扰控制器。将各子回路总扰动量作为扩张状态，然后利用L-ESO扩张状态观测器，估计出各子回路的总扰动量，其扰动量包括回路间的模型不确定和耦合量以及外界干扰量，将其作为控制量对系统进行实时动态补偿，提高控制精度和鲁棒性。
本发明的固定翼定高控制方法，基于扩张状态观测器，使用纵向的高度和速度控制策略，将高度控制采用内外环控制结构，分为内环俯仰角控制通道和外环高度控制通道，别在三个通道构造线性自抗扰控制器(LADRC),利用ESO观测出纵向内环俯仰角通道、外环高精度通道和空速通道中存在的模型不确定(包括建模不确定和耦合项)和外界扰动，将扰动量引入控制量中进行动态补偿，达到高精度控制的效果，控制器设计不依赖于被控对象的模型精确性，符合飞行控制器设计的模型不精确、参数变化大等特点，使系统具有很强的鲁棒性。同时控制器参数较少，具有实际的物理含义，便于理论分析和工程实践。
本发明的一个实施例中，还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行如上文所述的固定翼定高控制方法的步骤。
本发明的一个实施例中，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序运行时执行如上文所述的固定翼定高控制方法的步骤。
本领域普通技术人员可以理解：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种固定翼定高控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
将高度期望量作为输入，俯仰角期望量作为输出，设计外环高度控制器；
根据固定翼纵向运动特性，将俯仰角期望量作为输入，升降舵作为输出，设计内环俯仰角控制器；
将空速期望量作为输入，油门量作为输出，设计空速控制器；
根据构造的三个线性自抗扰控制器和外界扰动，对无人机进行控制。
2.根据权利要求1所述的固定翼定高控制方法，其特征在于，所述将高度期望量作为输入，俯仰角期望量作为输出，设计外环高度控制器的步骤，还包括，
根据无人机当前飞行空速、飞行高度、飞行迎角和输入的高度期望量建立系统方程；
估算状态和总的扰动，对建立的一阶系统方程构造二阶线性ESO观测纵向外环的扰动总合和相关控制量的形成。
3.根据权利要求1所述的固定翼定高控制方法，其特征在于，所述根据固定翼纵向运动特性，将俯仰角期望量作为输入，升降舵作为输出，设计内环俯仰角控制器的步骤，还包括，
将俯仰角期望量作为输入，升降舵作为输出，建立二阶微分方程描述系统的俯仰角运动；
根据无人机纵向状态量和外界复杂气流扰动对系统的影响构造系统的扩张状态方程；
根据状态点俯仰角、角速度的观测值以及俯仰角通道观测到的总扰动构造系统的线性状态观测器。
4.根据权利要求1所述的固定翼定高控制方法，其特征在于，所述设计空速控制器的步骤，还包括，
将空速期望量作为输入，油门量作为输出，用空速表示输出，输入的一阶微分方程描述油门，其余项均为扰动量，建立空速系统方程；
将空速通道的总扰动作为扩张状态，对空速系统方程引入二阶线性ESO观测速度通道的总扰动和；
引入线性误差反馈控制律进行速度闭环控制，速度偏差通过控制器得到控制量，将速度通道总扰动和引入到控制量中，补偿系统中的不确定性和扰动项。
5.根据权利要求1所述的固定翼定高控制方法，其特征在于，所述根据构造的三个线性自抗扰控制器和外界扰动，对无人机进行控制的步骤，还包括，
将各控制器通道总扰动量作为扩张状态，利用L-ESO扩张状态观测器，估计出各控制器通道的总扰动量；
所述总扰动量包括通道间的模型不确定和耦合量以及外界干扰量，将所述总扰动量作为控制量对无人机系统进行实时动态补偿。
6.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序时执行权利要求1至5任一项所述的固定翼定高控制方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序运行时执行权利要求1至5任一项所述的固定翼定高控制方法的步骤。
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