CN113848990A - 一种考虑结构非线性的无人机稳定飞行控制方法 - Google Patents

一种考虑结构非线性的无人机稳定飞行控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种考虑结构非线性的无人机稳定飞行控制方法，首先，对无人机进行动力学分析，根据拉格朗日方程，建立动力学方程，通过无人机上所搭载的姿态传感器、位置传感器以及高度传感器获取无人机自身的飞行实时运行数据，对无人机进行动力学分析与修正；其次，建立发动机和控制面的代理模型和环境模型，搭建发动机代理模型和控制面代理模型与无人机动力学模型接口，环境模型与无人机动力学模型接口；最终，对含有迟滞非线性的无人机设计模型控制器进行飞行控制。本发明提出的方法可以更准确有效地解决包含控制面非线性因素的无人机飞行控制设计，确保了无人机在控制面迟滞非线性情况下的稳定飞行控制，具有良好的工程应用价值。

Description

一种考虑结构非线性的无人机稳定飞行控制方法
技术领域
本发明涉及一种航空航天技术领域的飞行控制方法，具体涉及一种考虑结构非线性的无人机稳定飞行控制方法，可以用于控制面安装间隙与元件老化松动引起的结构非线性情况下的无人机稳定飞行控制。
背景技术
近年来，世界无人机技术的迅猛发展，无人机在军用和民用领域有着越来越广泛的应用。飞行控制系统作为无人机系统的主要构成部分，是执行各种飞行任务和安全飞行的基础。随着对现代无人机性能要求的不断提高，高效准确的无人机控制器设计引起了越来越多研究者的重视。
无人机实际飞行过程中常包含一些结构集中非线性问题，于控制装置、连接件、外挂等部位最为常见，往往是由于安装间隙与元件的老化松动引起的。以此带来的控制面问题对无人机动力学系统的响应有很大影响，如果系统的控制面迟滞性都能被准确地估计出来，就可以设计控制器对其进行补偿，从而提高系统的鲁棒性。目前研究主要通过立方非线性、间隙非线性、和迟滞非线性三种经典的集中结构非线性模型表征结构集中非线性问题，但是三种典型的结构非线性模型难以准确地描述模型中的非线性关系，而且间隙和双线性迟滞模型的分段特性也会给研究带来不便，因此需要通过采用统一的表达形式来描述飞行力学建模中的结构非线性因素。
申请号为CN201710035809.1的中国发明专利申请公开了一种基于非线性模型的无人机姿态模糊自适应预测控制方法及系统，以提高四旋翼无人机控制的稳定性；申请号为CN202011334242.6的中国发明专利申请公开了一种基于数据驱动的倾转三旋翼无人机非线性控制方法，在动力学模型存在参数未知的前提下，使用基于数据驱动的无模型自适应控制；申请号为CN201911172825.0的中国发明专利申请公开了一种基于非线性补充的无人机筒滚机动控制方法，基于鲁棒伺服的角速率内环控制，引入迎角、侧滑角的非线性补偿，以提高无人机筒滚机动时迎角、侧滑角的控制品质。。
目前公开发明中的无人机控制方法大多以多旋翼无人机为应用平台，但是对于固定翼无人机稳定飞行控制问题需要考虑控制面对系统动态特性的影响，现有相关飞行控制方法往往忽略这一影响，或者采用一个简单的二阶系统代替控制面动力学方程，对控制面问题的处理不够准确有效。针对上述问题，本方法考虑了控制面与无人机动态响应的相互影响，建立考虑控制面非线性因素且具有完整自由度的无人机状态空间模型，以准确实现控制面迟滞性问题的估计，进而实现控制面迟滞非线性情况下的无人机稳定飞行控制设计。
发明内容
为克服现有技术的不足，本发明提出的一种无人机稳定飞行控制方法考虑到飞行动力学模型中的控制面结构非线性因素。在分析无人机结构实验中检测到的非线性关系的基础上，采用非线性有理式来描述飞行动力学系统的非线性因素进行飞行动力学建模，并针对飞行动力学模型采用自适应控制方法进行控制律设计。
本发明所采用的具体技术方案为：
一种考虑结构非线性的无人机稳定飞行控制方法，包括以下步骤：
（1）定义惯性系和无人机体轴系，通过无人机所搭载的姿态传感器、位置传感器以及高度传感器获取无人机自身的飞行实时运行数据；
（2）对无人机进行动力学分析与修正，选取飞行器运动自由度作为广义坐标，引入拉格朗日乘子推导并建立无人机动力学模型；
（3）基于实验测得的控制面偏转位移与无人机受到的力、力矩的关系，采用非线性有理式拟合方式，构建控制面代理模型；根据实验测得的发动机推力模型，采用线性回归的方式，构建对应发动机推力代理模型；
（4）基于发动机推力代理模型和控制面代理模型，搭建发动机和控制面非线性环节与无人机动力学模型接口；搭建环境模型与无人机动力学模型接口、机载传感器和无人机动力学模型接口；建立无人机位置和姿态控制回路，以此控制回路设计控制器，构成无人机反馈闭环控制。
特别地，所述步骤（1），定义惯性系
Figure 296578DEST_PATH_IMAGE001
：与大地固连，坐标原点
Figure 370714DEST_PATH_IMAGE002
；定义无人机体轴系
Figure 397575DEST_PATH_IMAGE003
：未变形状态的机体坐标系，原点
Figure 848148DEST_PATH_IMAGE004
取在无人机的质心上，
Figure 276856DEST_PATH_IMAGE005
指向头部为正，
Figure 662838DEST_PATH_IMAGE006
垂直于
Figure 301629DEST_PATH_IMAGE005
，方向指向机身右侧，
Figure 431259DEST_PATH_IMAGE007
按右手定则确定。
特别地，所述步骤（2），所述建立无人机动力学模型具体为：
无人机固联的体轴系在惯性系的位置向量
Figure 714473DEST_PATH_IMAGE008
，用欧拉角表达从惯性坐标系到体轴系的姿态变换
Figure 900385DEST_PATH_IMAGE009
，体轴系的速度和角速度在体轴系的表达为
Figure 901839DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 569581DEST_PATH_IMAGE011
，描述无人机质点运动和姿态运动的运动学方程为
Figure 831935DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 559719DEST_PATH_IMAGE013
、
Figure 48469DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 644536DEST_PATH_IMAGE015
分别为位置向量在惯性系三个轴上的投影；
Figure 636763DEST_PATH_IMAGE016
分别为无人机滚转角、俯仰角和偏航角；p、q、r分别为无人机滚转角速度、俯仰角速度和偏航角速度；u、v、w分别为无人机飞行速度在体轴系三个轴上的投影；
转换矩阵：
Figure 801028DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 370549DEST_PATH_IMAGE018
；
采用准坐标系下表达的拉格朗日方程，分别对拉格朗日变量求微分，建立动力学方程：
Figure 645673DEST_PATH_IMAGE019
其中，m为无人机质量，g e 为当地重力加速度，J为无人机转动惯量，Q t 为无人机平动自由度对应的广义力，Q r 为无人机转动自由度对应的广义力。
动力学方程进行小扰动线性化处理，其中参考平衡状态的平动、转动运动参数分别为常数，保留一阶扰动项；整合动力学模型并进行简化，有
Figure 23565DEST_PATH_IMAGE020
其中，
Figure 453671DEST_PATH_IMAGE021
为广义质量矩阵，
Figure 917013DEST_PATH_IMAGE022
为广义阻尼矩阵，
Figure 730249DEST_PATH_IMAGE023
为广义刚度矩阵，非保守力项
Figure 821701DEST_PATH_IMAGE024
，其中
Figure 796611DEST_PATH_IMAGE025
分别表示气动力的转动自由度分量和平动自由度分量，
Figure 871883DEST_PATH_IMAGE026
表示推力分量的转动自由度分量和平动自由度分量，
Figure 488809DEST_PATH_IMAGE027
为飞行器的平动自由度上的小扰动量，
Figure 310135DEST_PATH_IMAGE028
为飞行器的转动自由度上的小扰动量。
特别地，所述气动力分量具体为
Figure 111737DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 284093DEST_PATH_IMAGE030
为机体刚体运动产生的广义气动力的转动自由度分量、平动自由度分量，
Figure 173551DEST_PATH_IMAGE031
为控制面偏转产生的广义气动力的转动自由度分量、平动自由度分量。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：
(1)基于舵面结构非线性因素的无人机动力学模型建立的飞行控制器具备控制精度高、响应速度快的优点，尤其是可以解决控制面安装间隙与元件的老化松动等不可避免的结构非线性情况下的无人机位置、姿态控制问题；
(2)可以修正模型中的控制面非线性因素，改善模型的控制精度和控制性能，从而提高了无人机的飞行安全性和可操作性。
附图说明
图1为本发明实施例中无人机副翼无量纲位移和产生的无量纲控制力关系图；
图2为本发明实施例中无人机副翼无量纲位移和产生的无量纲控制力控制力矩关系图；
图3为本发明实施例提供的考虑结构非线性的无人机飞行控制方法的控制框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的考虑结构非线性的无人机稳定飞行控制方法进一步详细说明。
一种考虑结构非线性的无人机稳定飞行控制方法，包括以下步骤：
（1）定义惯性系和无人机体轴系，通过无人机上所搭载的姿态传感器、位置传感器以及高度传感器获取无人机自身的飞行实时运行数据。
具体地，定义以下坐标系：1.惯性系
Figure 3711DEST_PATH_IMAGE001
：与大地固连，根据平面大地假设可认为是惯性系，坐标原点
Figure 320423DEST_PATH_IMAGE002
；2.体轴系
Figure 980074DEST_PATH_IMAGE032
：未变形状态的机体坐标系，原点
Figure 63437DEST_PATH_IMAGE004
取在无人机的质心上，
Figure 859354DEST_PATH_IMAGE005
指向头部为正，
Figure 878126DEST_PATH_IMAGE033
垂直于
Figure 884128DEST_PATH_IMAGE005
，方向指向机身右侧，
Figure 380968DEST_PATH_IMAGE007
按右手定则确定。
（2）对无人机进行动力学分析与修正，选取飞行器运动自由度作为广义坐标，引入拉格朗日乘子推导并建立无人机动力学模型。
具体地，无人机固联的体轴系在惯性系的位置向量
Figure 156026DEST_PATH_IMAGE008
，用欧拉角表达从惯性坐标系到体轴系的姿态变换
Figure 345699DEST_PATH_IMAGE009
，体轴系的速度和角速度在体轴系的表达为
Figure 714364DEST_PATH_IMAGE034
，
Figure 640994DEST_PATH_IMAGE011
，描述无人机质点运动和姿态运动的运动学方程为
Figure 411503DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 772078DEST_PATH_IMAGE035
分别为无人机滚转角、俯仰角和偏航角；p、q、r分别为无人机滚转角速度、俯仰角速度和偏航角速度；u、v、w分别为无人机飞行速度在体轴系三个轴上的投影；
转换矩阵：
Figure 752672DEST_PATH_IMAGE036
；
Figure 591315DEST_PATH_IMAGE018
。
采用准坐标系下表达的拉格朗日方程，分别对拉格朗日变量求微分，建立动力学方程：
Figure 216331DEST_PATH_IMAGE019
其中，m为无人机质量，g e 为当地重力加速度，J为无人机转动惯量，Q t 为无人机平动自由度对应的广义力，Q r 为无人机转动自由度对应的广义力。
动力学方程进行小扰动线性化处理，其中参考平衡状态的平动、转动运动参数分别为常数，保留一阶扰动项。整合动力学模型并进行简化，有
Figure 872441DEST_PATH_IMAGE020
其中，
Figure 950118DEST_PATH_IMAGE021
为广义质量矩阵，
Figure 858031DEST_PATH_IMAGE022
为广义阻尼矩阵，
Figure 727767DEST_PATH_IMAGE023
为广义刚度矩阵，非保守力项
Figure 430144DEST_PATH_IMAGE024
，其中
Figure 995117DEST_PATH_IMAGE025
分别表示气动力的转动自由度分量和平动自由度分量，
Figure 550731DEST_PATH_IMAGE026
表示推力分量的转动自由度分量和平动自由度分量，
Figure 415919DEST_PATH_IMAGE027
为飞行器的平动自由度上的小扰动量，
Figure 289197DEST_PATH_IMAGE028
为飞行器的转动自由度上的小扰动量。
对于非保守力项中的气动力分量可以进一步分为：
Figure 466100DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 450237DEST_PATH_IMAGE030
为机体刚体运动产生的广义气动力的转动自由度分量和平动自由度分量，
Figure 169931DEST_PATH_IMAGE031
为控制面偏转产生的广义气动力的转动自由度分量和平动自由度分量。
（3）基于实验测得的控制面偏转位移与无人机受到的力、力矩的关系，采用非线性有理式拟合方式，构建控制面代理模型；根据实验测得的发动机推力模型，采用线性回归的方式，构建对应发动机推力代理模型。
具体地，建立控制面代理模型，基于非线性有理式拟合实验测得的控制面偏转位移与无人机受到的力、力矩的关系，构建控制面的代理模型。升降舵、方向舵、副翼迟滞非线性模型可以分别用上行和下行两个有理式近似。非线性模型近似有理式表达了升降舵、方向舵、副翼等无人机控制面无量纲位移和产生的无量纲控制力与无量纲控制力矩的关系。以副翼为例，副翼无量纲位移和产生的无量纲控制力与无量纲控制力矩的关系如图1、图2所示。根据实验数据建立发动机推力代理模型，利用多元线性回归的方法拟合高度、飞行器速度与发动机油门量与发动机推力的关系。建立无人机飞行环境模型，主要包含无人机飞行高度与大气密度、声速、温度和气压的关系。
（4）基于发动机推力代理模型和控制面代理模型，搭建发动机和控制面非线性环节与无人机动力学模型接口；搭建相应的环境模型与无人机动力学模型接口、机载传感器和无人机动力学模型接口；在此基础上，建立无人机位置和姿态控制回路，以此控制回路设计控制器，构成无人机反馈闭环控制。
具体地，搭建发动机推力代理模型和控制面代理模型与无人机动力学模型接口，搭建环境模型与无人机动力学模型接口和相应的机载传感器与无人机动力学模型接口，按照内外环结构设计无人机位置和姿态控制器，构成反馈闭环控制回路。最终反馈闭环飞行控制系统如图3所示。
以上所述仅为本发明的具体实施方式，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种考虑结构非线性的无人机稳定飞行控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）定义惯性系和无人机体轴系，通过无人机所搭载的姿态传感器、位置传感器以及高度传感器获取无人机自身的飞行实时运行数据；
（2）对无人机进行动力学分析与修正，选取飞行器运动自由度作为广义坐标，引入拉格朗日乘子推导并建立无人机动力学模型；
（3）基于实验测得的控制面偏转位移与无人机受到的力、力矩的关系，采用非线性有理式拟合方式，构建控制面代理模型；根据实验测得的发动机推力模型，采用线性回归的方式，构建对应发动机推力代理模型；
（4）基于发动机推力代理模型和控制面代理模型，搭建发动机和控制面非线性环节与无人机动力学模型接口；搭建环境模型与无人机动力学模型接口、机载传感器和无人机动力学模型接口；建立无人机位置和姿态控制回路，以此控制回路设计控制器，构成无人机反馈闭环控制。
2.根据权利要求1所述的考虑结构非线性的无人机稳定飞行控制方法，其特征在于，所述步骤（1），定义惯性系
Figure 401778DEST_PATH_IMAGE001
：与大地固连，坐标原点
Figure 984069DEST_PATH_IMAGE002
；定义无人机体轴系
Figure 768354DEST_PATH_IMAGE003
：未变形状态的机体坐标系，原点
Figure 727083DEST_PATH_IMAGE004
取在无人机的质心上，
Figure 257422DEST_PATH_IMAGE005
指向头部为正，
Figure 400827DEST_PATH_IMAGE006
垂直于
Figure 547775DEST_PATH_IMAGE005
，方向指向机身右侧，
Figure 44615DEST_PATH_IMAGE007
按右手定则确定。
3.根据权利要求1所述的考虑结构非线性的无人机稳定飞行控制方法，其特征在于，所述步骤（2），所述建立无人机动力学模型具体为：
无人机固联的体轴系在惯性系的位置向量
Figure 589647DEST_PATH_IMAGE008
，用欧拉角表达从惯性坐标系到体轴系的姿态变换
Figure 248161DEST_PATH_IMAGE009
，体轴系的速度和角速度在体轴系的表达为
Figure 882405DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 307570DEST_PATH_IMAGE011
，描述无人机质点运动和姿态运动的运动学方程为
Figure 78080DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 173075DEST_PATH_IMAGE013
、
Figure 153669DEST_PATH_IMAGE014
、
Figure 257891DEST_PATH_IMAGE015
分别为位置向量在惯性系三个轴上的投影；
Figure 741962DEST_PATH_IMAGE016
分别为无人机滚转角、俯仰角和偏航角；p、q、r分别为无人机滚转角速度、俯仰角速度和偏航角速度；u、v、w分别为无人机飞行速度在体轴系三个轴上的投影；
转换矩阵：
Figure 273438DEST_PATH_IMAGE017
，
Figure 616695DEST_PATH_IMAGE018
；
采用准坐标系下表达的拉格朗日方程，分别对拉格朗日变量求微分，建立动力学方程：
Figure 885127DEST_PATH_IMAGE019
其中，m为无人机质量，g e 为当地重力加速度，J为无人机转动惯量，Q t 为无人机平动自由度对应的广义力，Q r 为无人机转动自由度对应的广义力；
动力学方程进行小扰动线性化处理，其中参考平衡状态的平动、转动运动参数分别为常数，保留一阶扰动项；整合动力学模型并进行简化，有
Figure 630229DEST_PATH_IMAGE020
其中，
Figure 332606DEST_PATH_IMAGE021
为广义质量矩阵，
Figure 22213DEST_PATH_IMAGE022
为广义阻尼矩阵，
Figure 468238DEST_PATH_IMAGE023
为广义刚度矩阵，非保守力项
Figure 802267DEST_PATH_IMAGE024
，其中
Figure 800179DEST_PATH_IMAGE025
分别表示气动力的转动自由度分量和平动自由度分量，
Figure 118028DEST_PATH_IMAGE026
表示推力分量的转动自由度分量和平动自由度分量，
Figure 836586DEST_PATH_IMAGE027
为飞行器的平动自由度上的小扰动量，
Figure 680914DEST_PATH_IMAGE028
为飞行器的转动自由度上的小扰动量。
4.根据权利要求3所述的考虑结构非线性的无人机稳定飞行控制方法，其特征在于，所述气动力的分量具体为
Figure 725093DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 264659DEST_PATH_IMAGE030
为机体刚体运动产生的广义气动力的转动自由度分量、平动自由度分量，
Figure 675655DEST_PATH_IMAGE031
为控制面偏转产生的广义气动力的转动自由度分量、平动自由度分量。
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