CN114578837A - 一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法，包括如下步骤：建立无人直升机全回路受扰动力学模型；分别设计位置控制子系统和姿态控制子系统的干扰观测器；实现对于位置环的集总干扰估计和姿态环的集总干扰估计；设计复合动态逆位置控制器和复合动态逆姿态控制器；通过复合动态逆位置控制器获取到控制量总距以及内回路姿态角指令；根据内回路姿态角指令，通过复合动态逆姿态控制器获取到无人直升机的尾桨桨距、纵向周期距和横向周期距。本发明其将多源干扰和执行器故障的影响视为集总干扰，有效地降低了多源干扰和执行器故障对系统控制精度的影响，显著提升了直升机系统的轨迹跟踪精度。

Description

一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪 控制方法

技术领域

本发明属于飞行控制技术领域，具体涉及一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法。

背景技术

无人直升机是无人驾驶的可以垂直起降、空间机动的旋翼类飞行器，具有成本低、灵活性高的优点，在探测测量、摄影记录、军事侦察等领域都有广泛应用。相较于固定翼无人机，无人直升机无需宽广平整的起飞跑道，可以实现垂直起降和定点悬停，可以深入多障碍环境下的复杂空域作业。相较于四旋翼类无人机，无人直升机可以实现更快速的平飞和更强大的载荷能力。无人直升机是一个欠驱动、控制变量高度耦合的复杂非线性系统，执行器故障对飞行控制效果影响很大，加之其飞行中受到外部阵风干扰、内部参数摄动以及未建模动态等影响，对无人直升机进行高精度轨迹跟踪控制十分具有挑战性。

针对无人直升机的轨迹跟踪问题，近年来国内外研究者应用了多种控制策略与算法，包括线性的PID控制、鲁棒控制、反步控制以及滑模控制等。但这些控制方法主要依靠算法本身的鲁棒性被动地抑制故障和干扰的影响，在设计和调参过程中牺牲了一些性能指标。因此需要提出一种能够快速抑制执行器故障和多源干扰不利影响的主动控制方法。

发明内容

发明目的：针对执行器故障和多源干扰对无人直升机控制系统造成的不利影响，提供一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法，其将多源干扰和执行器故障的影响视为集总干扰，结合扩张状态观测器技术与动态逆控制方法，在对集总干扰进行估计和前馈补偿的同时，保留了动态逆方法实现简单、便于工程实现的优点，有效地降低了多源干扰和执行器故障对系统控制精度的影响，显著提升了直升机系统的轨迹跟踪精度。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法，包括如下步骤：

S1：建立无人直升机全回路受扰动力学模型；

S2：基于建立的无人直升机全回路受扰动力学模型，分别设计位置控制子系统和姿态控制子系统的干扰观测器；

S3：通过位置控制子系统和姿态控制子系统的干扰观测器分别实现对于位置环的集总干扰估计和姿态环的集总干扰估计；

S4：结合位置环的集总干扰估计，设计复合动态逆位置控制器；结合姿态环的集总干扰估计，设计复合动态逆姿态控制器；本步骤实现了对于集总干扰的前馈补偿，使系统具有主动抗干扰和故障容错的能力；

S5：通过复合动态逆位置控制器获取到控制量总距以及内回路姿态角指令；

S6：根据内回路姿态角指令，通过复合动态逆姿态控制器获取到无人直升机的尾桨桨距、纵向周期距和横向周期距。

进一步地，所述步骤S1中无人直升机全回路受扰动力学模型包括包含执行器故障的受扰无人直升机位置回路动力学模型、受多源干扰影响的姿态回路动力学模型和受故障影响的执行器模型，其建立过程为：

A1：建立包含执行器故障的受扰无人直升机位置回路动力学模型：

其中，P＝[x,y,z]^T，V＝[v_x,v_y,v_z]^T分别代表无人直升机在惯性系下的位置和速度，m为无人直升机质量，g为重力加速度常数，e＝[0,0,1]^T为三维向量，Θ＝[φ,θ,ψ]^T为直升机姿态角，φ,θ,ψ分别为滚转角、俯仰角和偏航角，T_m为主旋翼升力，F_d∈R^3×1为气动参数摄动、外部阵风等影响带来的多源干扰，R(Θ)为机体轴系到惯性系的转换矩阵；

A2：建立受多源干扰影响的姿态回路动力学模型：

其中，Ω＝[p,q,r]^T为绕机体轴旋转的角速度，p,q,r分别为滚转、俯仰、偏航角速率，J＝diag{I_x,I_y,I_z}为转动惯量矩阵，Γ＝[L,M,N]^T为三轴力矩，L,M,N分别为滚转矩、俯仰矩以及偏航矩，D_A∈R^3×1为姿态回路多源干扰，H(Θ)为转换矩阵；

A3：建立受故障影响的执行器模型：

建立主旋翼升力与总距的关系：

其中，δ_col为主旋翼总距，Z_w和Z_col为系数，

为总距故障系数，w为直升机沿机体轴z轴的速度，

为总距无故障时主旋翼升力的标称值，

为总距故障引起的主旋翼升力，具体表达式为：

建立滚转矩L，俯仰矩M与周期矩的关系：

其中，L_a,L_b,M_a,M_b,A_lon,A_lat,B_lon,B_lat为系统参数，ε为时间常数，

分别为纵向周期距和横向周期距的故障系数，为方便书写，引入如下定义：

则方程(4)可重写为：

其中，Lⁿ,Mⁿ为周期距无故障时标称滚转矩、俯仰矩，L^f,M^f为周期距故障引起的滚转矩、俯仰矩：

建立偏航矩与尾桨距、总距的关系：

其中，N_r,N_col,N_ped为系统参数，δ_ped为尾桨距，

为尾桨距故障系数，Nⁿ为不考虑故障的偏航矩标称值，N^f为尾桨故障引起的偏航矩：

Nⁿ＝N_rr+N_colδ_col+N_pedδ_ped,

进一步地，所述步骤S2中位置控制子系统的干扰观测器的设计方法为：

定义位置指令跟踪误差为：e_x＝x-x_r,e_y＝y-y_r,e_z＝z-z_r，其中x_r,y_r,z_r为位置指令，联立方程(1)和(3)可得位置子系统跟踪误差动态方程：

其中，集总干扰包含干扰和故障信息：

姿态控制子系统的干扰观测器的设计方法为：

定义姿态角跟踪误差：

根据方程(2)得到姿态角子系统跟踪误差系统方程：

式中，Γⁿ为周期变距、总距和尾桨距无故障时绕机体轴的转矩的标称值：

Γⁿ＝[Lⁿ Mⁿ Nⁿ]^T,

为H(Θ)矩阵每个元素关于t求导后的矩阵，具体如下：

式中的D_LA∈R^3×1为集总干扰，包含干扰、故障以及姿态角指令二阶导数的信息：

进一步地，所述步骤S3具体为：

位置环的集总干扰估计：

对于公式(1)的无人直升机外回路位置控制子系统，为简化书写，引入中间控制量：

将x通道扩张状态观测器设计为：

将y通道扩张状态观测器设计：

将z通道扩张状态观测器设计：

式中，

为观测器参数，其取值均为正常数，

分别为x，y，z三个通道集总干扰的估计值；

姿态环的集总干扰估计：

对公式(8)的姿态回路跟踪误差系统，设计扩张状态观测器以实现集总干扰的估计：

式中观测器增益矩阵

为属于R^3×3的正对角阵，

和

分别为姿态角指令跟踪误差的导数和集总干扰的估计值。

进一步地，所述步骤S4中复合动态逆位置控制器的设计方法为：

针对外回路位置子系统，设计复合动态逆位置控制器：

上式中k_xp,k_xd,k_yp,k_yd,k_zp,k_zd为控制器参数，其取值均为正常数；

复合动态逆姿态控制器的设计方法为：

为实现公式(8)的姿态角跟踪误差系统三通道解耦，引入如下定义：

则姿态角跟踪误差系统可写为：

结合观测器的集总干扰估计量，设计复合动态逆姿态控制器：

上式中k_φd,k_φp,k_θd,k_θp,k_ψd,k_ψp为姿态控制器参数，其取值均为正常数。

进一步地，所述步骤S5具体为：

复合动态逆位置控制器通过中间控制量解算出控制量总距δ_col以及内回路姿态角指令：

进一步地，所述步骤S6具体为：

根据定义(16)及复合动态逆姿态控制器(18)解得：

根据方程(5)和方程(19)解得无人直升机的纵向周期距和横向周期距：

根据方程(6)并结合方程(15)和(19)解得无人直升机的尾桨桨距：

δ_ped＝(Nⁿ-N_rr-N_colδ_col)/N_ped (21)

δ_ped为尾桨桨距，δ_lon为纵向周期变距，δ_lat为横向周期变距。

进一步地，所述步骤A1中R(Θ)为机体轴系到惯性系的转换矩阵，具体形式为：

其中，cosφ＝cφ,sinφ＝sφ,cosθ＝cθ,sinθ＝sθ,cosψ＝cψ,sinψ＝sψ.。

进一步地，所述步骤A2中H(Θ)为转换矩阵，具体表示为：

其中，sinφ＝sφ,cosφ＝cφ,tanθ＝tθ,sinθ＝sθ.。

本发明方法中首先，建立受多源干扰影响的包含执行器故障的无人直升机全回路受扰动力学模型。其次，基于扩张状态观测器技术，分别设计位置控制子系统和姿态控制子系统的干扰观测器以实现对集总干扰的估计。而后，结合干扰估计信息和基准动态逆算法设计位置和姿态回路复合容错抗干扰控制器，获得所需力和力矩。最后，基于所需力和力矩解算得到直升机真实控制量周期变距和尾桨距。

有益效果：本发明与现有技术相比，具备如下优点：

1、本发明对无人直升机的非线性耦合特性进行充分地分析，通过对已知非线性部分进行反馈抵消，降低了控制器调节参数的难度，保证了无人直升机的飞行动态特性。

2、本发明将执行器故障和多源干扰的影响视为集总干扰，通过对集总干扰的估计和前馈补偿，使系统具有主动抗干扰和故障容错的能力。

3、本发明显著提升了无人直升机在执行器故障情况下对复杂轨迹的响应速度和跟踪精度，其控制策略也可以用于相似的多种非线性系统中，具有广阔的工程应用前景。

附图说明

图1为本发明采用的全回路主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法结构框图；

图2为基准动态逆控制器(NIDC)和所提复合动态逆控制器(CNDIC)作用下的无人直升机在三维空间中对圆柱形螺旋轨迹指令跟踪的效果图；

图3为基准动态逆控制器(NIDC)和所提复合动态逆控制器(CNDIC)作用下的无人直升机的位置三通道和航向角通道对指令的响应曲线图；

图4为基准动态逆控制器(NIDC)和所提复合动态逆控制器(CNDIC)作用下的无人直升机的位置三通道和航向角通道的指令跟踪误差曲线图；

图5为基准动态逆控制器(NIDC)和所提复合动态逆控制器(CNDIC)作用下的无人直升机的控制输入响应曲线图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

本发明提供一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法，如图1所示，其包括如下步骤：

S1：建立无人直升机全回路受扰动力学模型，建立过程如下：

A1：建立包含执行器故障的受扰无人直升机位置回路动力学模型：

其中，P＝[x,y,z]^T，V＝[v_x,v_y,v_z]^T分别代表无人直升机在惯性系下的位置和速度，m为无人直升机质量，g为重力加速度常数，在本实施例中，m＝6kg，g＝9.8m/s²；

e＝[0,0,1]^T为三维向量，Θ＝[φ,θ,ψ]^T为直升机姿态角，φ,θ,ψ分别为滚转角、俯仰角和偏航角，T_m为主旋翼升力，F_d∈R^3×1为气动参数摄动、外部阵风等影响带来的多源干扰，R(Θ)为机体轴系到惯性系的转换矩阵，具体形式为：

其中，cosφ＝cφ,sinφ＝sφ,cosθ＝cθ,sinθ＝sθ,cosψ＝cψ,sinψ＝sψ.；

A2：建立受多源干扰影响的姿态回路动力学模型：

其中，Ω＝[p,q,r]^T为绕机体轴旋转的角速度，p,q,r分别为滚转、俯仰、偏航角速率，J＝diag{I_x,I_y,I_z}为转动惯量矩阵，本实施例中I_x＝0.3；I_y＝0.68,I_z＝0.787；

Γ＝[L,M,N]^T为三轴力矩，L,M,N分别为滚转矩、俯仰矩以及偏航矩，D_A∈R^3×1为姿态回路多源干扰，H(Θ)为转换矩阵，具体表示为：

其中，sinφ＝sφ,cosφ＝cφ,tanθ＝tθ,sinθ＝sθ.；

A3：建立受故障影响的执行器模型：

建立主旋翼升力与总距的关系：

其中，δ_col为主旋翼总距，Z_w和Z_col为系数，

为总距故障系数，本实施例中Z_w＝-0.878,Z_col＝-5.71；

w为直升机沿机体轴z轴的速度，

为总距无故障时主旋翼升力的标称值，

为总距故障引起的主旋翼升力，具体表达式为：

建立滚转矩L，俯仰矩M与周期矩的关系：

其中，L_a,L_b,M_a,M_b,A_lon,A_lat,B_lon,B_lat为系统参数，ε为时间常数，

分别为纵向周期距和横向周期距的故障系数，本实施例中L_a＝83.88,L_b＝745.66,

M_a＝555.50,M_b＝11.02；A_lat＝0.296,A_lon＝1.945,B_lat＝2.12,B_lon＝-0.38；ε＝-22.3.

为方便书写，引入如下定义：

则方程(4)可重写为：

其中，Lⁿ,Mⁿ为周期距无故障时标称滚转矩、俯仰矩，L^f,M^f为周期距故障引起的滚转矩、俯仰矩：

建立偏航矩与尾桨距、总距的关系：

其中，N_r,N_col,N_ped为系统参数，本实施例中N_r＝-23.9,N_col＝8.89,N_ped＝113.65.δ_ped为尾桨距，

为尾桨距故障系数，Nⁿ为不考虑故障的偏航矩标称值，N^f为尾桨故障引起的偏航矩：

Nⁿ＝N_rr+N_colδ_col+N_pedδ_ped,

S2：基于建立的无人直升机全回路受扰动力学模型，分别设计位置控制子系统和姿态控制子系统的干扰观测器：

位置控制子系统的干扰观测器的设计方法为：

定义位置指令跟踪误差为：e_x＝x-x_r,e_y＝y-y_r,e_z＝z-z_r，其中x_r,y_r,z_r为位置指令，联立方程(1)和(3)可得位置子系统跟踪误差动态方程：

其中，集总干扰包含干扰和故障信息：

姿态控制子系统的干扰观测器的设计方法为：

定义姿态角跟踪误差：

根据方程(2)得到姿态角子系统跟踪误差系统方程：

式中，Γⁿ为周期变距、总距和尾桨距无故障时绕机体轴的转矩的标称值：

Γⁿ＝[Lⁿ Mⁿ Nⁿ]^T,

为H(Θ)矩阵每个元素关于t求导后的矩阵，具体如下：

式中的D_LA∈R^3×1为集总干扰，包含干扰、故障以及姿态角指令二阶导数的信息：

Γ^f＝[L^f M^f N^f]^T,

S3：通过位置控制子系统和姿态控制子系统的干扰观测器分别实现对于位置环的集总干扰估计和姿态环的集总干扰估计：

位置环的集总干扰估计：

对于无人直升机外回路位置控制子系统(1)，引入中间控制量：

将x通道扩张状态观测器设计为：

将y通道扩张状态观测器设计：

将z通道扩张状态观测器设计：

式中，

为观测器参数，在本实施例中具体取值为

分别为x，y，z三个通道集总干扰的估计值；

姿态环的集总干扰估计：

对公式(8)的姿态回路跟踪误差系统，设计扩张状态观测器以实现集总干扰的估计：

式中观测器增益矩阵

为属于R^3×3的正对角阵，

和

分别为姿态角指令跟踪误差的导数和集总干扰的估计值。在本实例中的具体取值为

S4：设计复合动态逆位置控制器：

针对外回路位置子系统，设计复合动态逆位置控制器：

上式中k_xp,k_xd,k_yp,k_yd,k_zp,k_zd为控制器参数，在本实施例中的具体取值为k_xd＝k_yd＝k_zd＝4；k_xp＝k_yp＝k_zp＝4.；

复合动态逆姿态控制器的设计方法为：

为实现公式(8)的姿态角跟踪误差系统三通道解耦，引入如下定义：

则姿态角跟踪误差系统可写为：

结合观测器的集总干扰估计量，设计复合动态逆姿态控制器：

上式中k_φd,k_φp,k_θd,k_θp,k_ψd,k_ψp为姿态控制器参数，在本实施例中具体取值为：k_φd＝k_θd＝k_ψd＝10；k_φp＝k_θp＝k_ψp＝25.。

S5：通过复合动态逆位置控制器获取到控制量总距以及内回路姿态角指令：

复合动态逆位置控制器通过中间控制量解算出控制量总距δ_col以及内回路姿态角指令：

S6：根据内回路姿态角指令，通过复合动态逆姿态控制器获取到无人直升机的尾桨桨距、纵向周期距和横向周期距：

根据定义(16)及复合动态逆姿态控制器(18)解得：

根据方程(5)和方程(19)解得无人直升机的纵向周期距和横向周期距：

根据方程(6)并结合方程(15)和(19)解得无人直升机的尾桨桨距：

δ_ped＝(Nⁿ-N_rr-N_colδ_col)/N_ped (21)

δ_ped为尾桨桨距，δ_lon为纵向周期变距，δ_lat为横向周期变距。

至此，得到无人直升机的四个实际控制量：总距δ_col，尾桨桨距δ_ped，纵向周期变距δ_lon，横向周期变距δ_lat。

基于上述方案，本实施例中为了本发明所提验证复合控制器的抗干扰性能，基于MATLAB/Simulink对所提方法进行仿真验证，利用仿真软件MATLAB R2018b中的Simulink工具箱，搭建考虑执行器故障的无人直升机全回路模型，而后进行仿真和实验。

在充分考虑执行器故障和外界时变干扰的情况下，选取基准动态逆控制器(Nonlinear Dynamic Inverse Controller,NDIC)作为和本发明所提的复合动态逆控制器(CompositeNonlinearDynamic Inverse Controller,CNDIC)的对比验证。

无人直升机初始状态：

x(0)＝0,y(0)＝0,z(0)＝0

v_x(0)＝0,v_y(0)＝0,v_z(0)＝0

φ(0)＝0,θ(0)＝0,ψ(0)＝0

p(0)＝0,q(0)＝0；r(0)＝0

位置指令与偏航角指令：

0s＜t＜20s:

x_r(t)＝1+sin(0.2πt),y_r(t)＝cos(0.2πt),z_r(t)＝-0.5-0.5t,ψ_r＝0；

20s＜t＜40s:

x_r(t)＝1+sin(0.2πt),y_r(t)＝cos(0.2πt),z_r(t)＝-10.5,ψ_r＝0.

执行器故障设置：

0s＜t≤10s:

10s＜t≤30s:

30s＜t≤40s:

外界阵风干扰设置：

具体的仿真结果和分析如下：

图2至图4分别为复合动态逆控制器(CNDIC)和基准动态逆控制器(NDIC)作用下的无人直升机在三维空间对指令轨迹的跟踪效果图、位置三通道和航向角通道指令的响应曲线图以及指令跟踪误差曲线图，可以看出本发明所提复合动态逆控制方法显著降低了多源干扰和执行器故障对控制精度的影响，抗干扰性能相比传统动态逆控制方法有明显提升。

图5给出了复合动态逆控制器(CNDIC)和基准动态逆控制器(NDIC)作用下无人直升机的控制输入响应曲线图，可以看出在执行器效率下降的情况下，本发明所提复合动态逆控制方法控制量的幅度相应地进行了提升，补偿了故障带来的影响。

综上所述，本发明可以保证无人直升机在执行器故障和多源干扰的影响下可以更为精确地跟踪复杂轨迹。

Claims (9)

1.一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：建立无人直升机全回路受扰动力学模型；

S2：基于建立的无人直升机全回路受扰动力学模型，分别设计位置控制子系统和姿态控制子系统的干扰观测器；

S3：通过位置控制子系统和姿态控制子系统的干扰观测器分别实现对于位置环的集总干扰估计和姿态环的集总干扰估计；

S4：结合位置环的集总干扰估计，设计复合动态逆位置控制器；结合姿态环的集总干扰估计，设计复合动态逆姿态控制器；

S5：通过复合动态逆位置控制器获取到控制量总距以及内回路姿态角指令；

S6：根据内回路姿态角指令，通过复合动态逆姿态控制器获取到无人直升机的尾桨桨距、纵向周期距和横向周期距。

2.根据权利要求1所述的一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤S1中无人直升机全回路受扰动力学模型包括包含执行器故障的受扰无人直升机位置回路动力学模型、受多源干扰影响的姿态回路动力学模型和受故障影响的执行器模型，其建立过程为：

A1：建立包含执行器故障的受扰无人直升机位置回路动力学模型：

其中，P＝[x,y,z]^T，V＝[v_x,v_y,v_z]^T分别代表无人直升机在惯性系下的位置和速度，m为无人直升机质量，g为重力加速度常数，e＝[0,0,1]^T为三维向量，Θ＝[φ,θ,ψ]^T为直升机姿态角，φ,θ,ψ分别为滚转角、俯仰角和偏航角，T_m为主旋翼升力，F_d∈R^3×1为多源干扰，R(Θ)为机体轴系到惯性系的转换矩阵；

A2：建立受多源干扰影响的姿态回路动力学模型：

其中，Ω＝[p,q,r]^T为绕机体轴旋转的角速度，p,q,r分别为滚转、俯仰、偏航角速率，J＝diag{I_x,I_y,I_z}为转动惯量矩阵，Γ＝[L,M,N]^T为三轴力矩，L,M,N分别为滚转矩、俯仰矩以及偏航矩，D_A∈R^3×1为姿态回路多源干扰，H(Θ)为转换矩阵；

A3：建立受故障影响的执行器模型：

建立主旋翼升力与总距的关系：

其中，δ_col为主旋翼总距，Z_w和Z_col为系数，

为总距故障系数，w为直升机沿机体轴z轴的速度，

为总距无故障时主旋翼升力的标称值，

为总距故障引起的主旋翼升力，具体表达式为：

建立滚转矩L，俯仰矩M与周期矩的关系：

其中，L_a,L_b,M_a,M_b,A_lon,A_lat,B_lon,B_lat为系统参数，ε为时间常数，

分别为纵向周期距和横向周期距的故障系数，引入如下定义：

则方程(4)可重写为：

其中，Lⁿ,Mⁿ为周期距无故障时标称滚转矩、俯仰矩，L^f,M^f为周期距故障引起的滚转矩、俯仰矩：

建立偏航矩与尾桨距、总距的关系：

其中，N_r,N_col,N_ped为系统参数，δ_ped为尾桨距，

为尾桨距故障系数，Nⁿ为不考虑故障的偏航矩标称值，N^f为尾桨故障引起的偏航矩：

Nⁿ＝N_rr+N_colδ_col+N_pedδ_ped,

3.根据权利要求2所述的一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤S2中位置控制子系统的干扰观测器的设计方法为：

定义位置指令跟踪误差为：e_x＝x-x_r,e_y＝y-y_r,e_z＝z-z_r，其中x_r,y_r,z_r为位置指令，联立方程(1)和(3)可得位置子系统跟踪误差动态方程：

其中，集总干扰包含干扰和故障信息：

姿态控制子系统的干扰观测器的设计方法为：

定义姿态角跟踪误差：

根据方程(2)得到姿态角子系统跟踪误差系统方程：

式中，Γⁿ为周期变距、总距和尾桨距无故障时绕机体轴的转矩的标称值：

Γⁿ＝[Lⁿ Mⁿ Nⁿ]^T,

为H(Θ)矩阵每个元素关于t求导后的矩阵，具体如下：

式中的D_LA∈R^3×1为集总干扰，包含干扰、故障以及姿态角指令二阶导数的信息：

Γ^f＝[L^f M^f N^f]^T,

4.根据权利要求3所述的一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：

位置环的集总干扰估计：

对于公式(1)的无人直升机外回路位置控制子系统，为简化书写，引入中间控制量：

将x通道扩张状态观测器设计为：

将y通道扩张状态观测器设计：

将z通道扩张状态观测器设计：

式中，

为观测器参数，

分别为x，y，z三个通道集总干扰的估计值；

姿态环的集总干扰估计：

对公式(8)的姿态回路跟踪误差系统，设计扩张状态观测器以实现集总干扰的估计：

式中观测器增益矩阵

为属于R^3×3的正对角阵，

和

分别为姿态角指令跟踪误差的导数和集总干扰的估计值。

5.根据权利要求4所述的一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤S4中复合动态逆位置控制器的设计方法为：

针对外回路位置子系统，设计复合动态逆位置控制器：

上式中k_xp,k_xd,k_yp,k_yd,k_zp,k_zd为控制器参数；

复合动态逆姿态控制器的设计方法为：

为实现公式(8)的姿态角跟踪误差系统三通道解耦，引入如下定义：

则姿态角跟踪误差系统可写为：

结合观测器的集总干扰估计量，设计复合动态逆姿态控制器：

上式中k_φd,k_φp,k_θd,k_θp,k_ψd,k_ψp为姿态控制器参数。

6.根据权利要求5所述的一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤S5具体为：

复合动态逆位置控制器通过中间控制量解算出控制量总距δ_col以及内回路姿态角指令：

7.根据权利要求6所述的一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤S6具体为：

根据定义(16)及复合动态逆姿态控制器(18)解得：

根据方程(5)和方程(19)解得无人直升机的纵向周期距和横向周期距：

根据方程(6)并结合方程(15)和(19)解得无人直升机的尾桨桨距：

δ_ped＝(Nⁿ-N_rr-N_colδ_col)/N_ped (21)

δ_ped为尾桨桨距，δ_lon为纵向周期变距，δ_lat为横向周期变距。

8.根据权利要求2所述的一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤A1中R(Θ)为机体轴系到惯性系的转换矩阵，具体形式为：

其中，cosφ＝cφ,sinφ＝sφ,cosθ＝cθ,sinθ＝sθ,cosψ＝cψ,sinψ＝sψ.。

9.根据权利要求2所述的一种考虑执行器故障的无人直升机主动容错抗干扰轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤A2中H(Θ)为转换矩阵，具体表示为：

其中，sinφ＝sφ,cosφ＝cφ,tanθ＝tθ,sinθ＝sθ.。

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