CN114967729B - 一种多旋翼无人机高度控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
一种多旋翼无人机高度控制方法及系统，包括以下步骤：以脉冲宽度调制信号作为多旋翼无人机高度运动模型的输入，并通过所述脉冲宽度调制信号获取得到多旋翼无人机高度运动模型的输入参数；引入修正参数对多旋翼无人机高度运动模型进行修正；建立二阶非线性扩张状态观测器；再通过二阶非线性扩张状态观测器的输出值对修正参数进行修正；设置多旋翼的无人机的控制参数对多旋翼无人机进行控制。本发明综合考虑多旋翼无人机高度运动过程中系统输入参数误差及系统内外扰动，建立了带修正参数的不确定性多旋翼无人机高度运动学模型，同时相应的提出了修正参数的迭代更新方法，很大的提高了模型的实际性和有效性。
Description
技术领域
本发明涉及多旋翼无人机控制技术领域，特别是一种多旋翼无人机高度控制方法及系统。
背景技术
随着航空与电子技术的发展，多旋翼无人机因其高机动性、安全性、可靠性在军事、农业、工业、民用等领域广泛应用。与此同时，逐渐复杂化的应用场景也对多旋翼无人机系统性能提出了更高的要求，而针对多旋翼无人机高度位置的运动控制作为其飞行的基础控制环节，很大程度的影响了多旋翼无人机飞行任务完成的质量，因此面向多旋翼无人机的高度控制方法具有重要的工程意义和应用价值。现有的多旋翼无人机高度控制均采用串级控制方案，常用的控制算法有PID控制、自抗扰控制(ADRC)、滑模控制(SMC)等。
但是在现有的PID算法中是直接使用系统输入输出之间的误差进行控制，不依赖于系统模型，因此系统内扰对多旋翼无人机控制性能影响较大，且外扰的抑制能力有限，对于扰动频繁的多旋翼无人机高度控制效果欠佳；而自抗扰控制器通过建立含有不确定模型的多旋翼无人机系统，通过扰动估计及补偿的方式提高了多旋翼无人机高度控制的抗扰性能，但是控制器结构的复杂性导致其参数整定困难，实用性受限，且多种原因导致的扰动估计误差也会影响其抗扰性能；滑模控制对于不确定模型系统和外扰具有较强的鲁棒性，对控制目标响应速度较快，但是普通滑模控制器存在稳态误差无法在有效时间内收敛、滑动时沿滑模面抖震等问题；且自抗扰控制器和滑模控制器所建立的不确定模型均为动力学模型，直接以力为模型输入，限制了算法的实际应用性。
发明内容
针对上述缺陷，本发明的目的在于提出一种多旋翼无人机高度控制方法及系统，提高多旋翼无人机在高度控制方面的实用性以及有效性。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：一种多旋翼无人机高度控制方法，包括以下步骤：
步骤S1：以脉冲宽度调制信号作为多旋翼无人机高度运动模型的输入，并通过所述脉冲宽度调制信号获取得到多旋翼无人机高度运动模型的输入参数；
步骤S2：引入修正参数对多旋翼无人机高度运动模型进行修正；
步骤S3：建立二阶非线性扩张状态观测器，获取多旋翼无人机在高度飞行时的系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值；
再通过所述二阶非线性扩张状态观测器的输出值对所述修正参数进行修正；
步骤S4：设置多旋翼的无人机的控制参数对多旋翼无人机进行控制。
优选的，所述步骤S1的具体步骤如下：
获取多旋翼无人机的脉冲宽度调制信号，并通过脉冲宽度调制信号获取得到多旋翼无人机的电机在空载时的转速以及多旋翼无人机的电机通过带动螺旋桨旋转产生总升力；
通过所述电机在空载时的转速以及总升力计算所述多旋翼无人机高度运动模型的输入参数；
其中所述电机在空载时的转速获取公式如下：
upwm(t)为控制器输出的脉冲宽度调制信号占空比，KV为电机固定特性，表示电压每增加1V所增加的空载转速，Vbat为电源电压；
所述总升力的获取公式如下：
N为多旋翼无人机旋翼数；θ(t)为多旋翼无人机俯仰角，φ(t)为多旋翼无人机滚转角；a为经验系数，取0.25；d、w、l分别为螺旋桨直径、宽度和螺距；p为实际大气压强，P为标准大气压强，g为重力加速度；
所述
其中m为多旋翼无人机的质量。
优选的，所述步骤S2中引入修正参数的多旋翼无人机高度运动模型如下所示：
其中
为多旋翼无人机在Z轴上的加速度，bf(t)为修正参数，b0(t)为输入参数，d(t)为系统不确定性总干扰，g为重力加速度，upwm(t)为控制器输出的脉冲宽度调制信号占空比。
优选的，所述步骤S3的具体步骤如下：
步骤S31：构建所述二阶非线性扩张状态观测器，并获取得到无人机速度以及系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值，
二阶非线性扩张状态观测器的具体表达如下：
其中，
表示z(t)的导数，即表示多旋翼无人机在Z轴上的速度，e(t)表示二阶非线性扩张状态观测器的残差，z1(t)和z2(t)均表示二阶非线性扩张状态观测器的输出，其中z1(t)表示二阶非线性扩张状态观测器对无人机速度
的输出，z2(t)表示二阶非线性扩张状态观测器对系统不确定性总干扰d(t)的输出，bf(t)为修正参数，β1和β2为大于零的常数；
步骤S32：根据无人机速度以及系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值，使用Nesterov加速梯度下降算法对修正参数进行迭代更新；
其中使用Nesterov加速梯度下降算法对修正参数进行迭代更新包括如下步骤：
步骤S321：构建Nesterov加速梯度下降算法的目标函数，获取所述目标函数的梯度；
步骤S322：对所述Nesterov加速梯度下降算法引入预测值，并通过所述目标函数的梯度对修正参数进行迭代；
其中所述Nesterov加速梯度下降算法的目标函数如下：
所述目标函数的梯度表示为：
f(bf(t-1)表示上次迭代f(bf(t)的值；
所述Nesterov加速梯度下降算法修正参数的迭代公式如下：
其中v(t)表示速度变量，v(t-1)表示上次迭代的速度变量，γ为动量参数，γ的取值为0.5到0.9之间，η为步长，
表示引入的预测值；bf(t-1)表示上次迭代的修正参数。
优选的，所述步骤S4中的所述设置多旋翼的无人机的控制参数包括：设计积分终端滑模面、选取滑膜面的趋近律、外环控制器的控制律的获取以及获取内环控制器的输出；
其中设计积分终端滑模面的模型如下：
其中ez(t)＝zd(t)-z(t)，表示高度目标zd(t)与实际高度z(t)之间的误差，γ1和γ2为大于零的常数，q和p为奇数，且满足p＞q＞0的关系；
选取滑膜面的趋近律的公式如下：
其中k和ε均为大于零的常数，而且ε满足ε≥|d(t)|，使ez(t)在有限的时间内收敛；
获取外环控制器的控制律的表达式如下：
获取内环控制器的输出表达式如下：
一种多旋翼无人机高度控制系统，使用上述一种多旋翼无人机高度控制方法，其特征在于，包括输入参数获取模块、模型修正模块、修正参数修正模块以及控制模块；
所述输入参数获取模块用于以脉冲宽度调制信号作为多旋翼无人机高度运动模型的输入，并通过所述脉冲宽度调制信号获取得到多旋翼无人机高度运动模型的输入参数；
所述模型修正模块用于引入修正参数对多旋翼无人机高度运动模型进行修正；
所述修正参数修正模块用于建立二阶非线性扩张状态观测器，获取多旋翼无人机在高度飞行时的系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值；
再通过所述二阶非线性扩张状态观测器的输出值对所述修正参数进行修正；
所述控制模块用于通过设计多旋翼的无人机的控制参数对多旋翼无人机的进行控制。
优选的，所述输入参数获取模块包括总升力计算模块、空载时的转速获取模块以及输入参数计算模块；
其中所述总升力计算模块用于获取多旋翼无人机的电机通过带动螺旋桨旋转产生总升力；
所述空载时的转速获取模块用于获取多旋翼无人机的电机在空载时的转速；
所述输入参数计算模块用于通过所述电机在空载时的转速以及总升力计算所述多旋翼无人机高度运动模型的输入参数。
优选的，修正参数修正模块包括二阶非线性扩张状态观测器构建模块以及修正参数迭代更新模块；
所述二阶非线性扩张状态观测器构建模块用于构建所述二阶非线性扩张状态观测器，并获取得到无人机速度以及系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值；
所述修正参数迭代更新模块用于根据无人机速度以及系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值，使用Nesterov加速梯度下降算法对修正参数进行迭代更新。
优选的，所述控制模块包括滑模面设计模块、趋近律选取模块、控制律选取模块以及补偿模块；
所述滑模面设计模块用于设计积分终端滑模面；
所述趋近律选取模块用于选取滑膜面的趋近律；
所述控制律选取模块用于获取外环控制器的控制律；
所述补偿模块用于获取内环控制器的输出。
上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：本发明综合考虑多旋翼无人机高度运动过程中系统输入参数误差及系统内外扰动，建立了带修正参数的不确定性多旋翼无人机高度运动学模型，同时相应的提出了修正参数的迭代更新方法，很大的提高了模型的实际性和有效性。
附图说明
图1是本发明方法中一个实施例的流程图。
图2是本发明系统中一个实施例的结构示意图。
图3是本发明方法的原理框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1～3所示，一种多旋翼无人机高度控制方法，包括以下步骤：
步骤S1：以脉冲宽度调制信号作为多旋翼无人机高度运动模型的输入，并通过所述脉冲宽度调制信号获取得到多旋翼无人机高度运动模型的输入参数；
步骤S2：引入修正参数对多旋翼无人机高度运动模型进行修正；
步骤S3：建立二阶非线性扩张状态观测器，获取多旋翼无人机在高度飞行时的系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值；
再通过所述二阶非线性扩张状态观测器的输出值对所述修正参数进行修正；
步骤S4：设置多旋翼的无人机的控制参数对多旋翼无人机进行控制。
本发明在建立运动学模型时面向实际应用情况，以控制器输出的脉冲宽度调制信号作为模型输入，而非传统无人机模型中使用升力作为模型输入；另一方面，本发明综合考虑多旋翼无人机高度运动过程中系统输入参数误差及系统内外扰动，建立了带修正参数的不确定性多旋翼无人机高度运动学模型，同时相应的提出了修正参数的迭代更新方法，很大的提高了模型的实际性和有效性。
在步骤S3中本发明以速度为输入建立了更低阶的二阶非线性扩张状态观测器，提高了扰动估计精度，同时剪除了跟踪微分器及微分阶反馈控制，简化了自抗扰控制器结构，降低了参数整定难度
在步骤S4中，本发明所设计的多旋翼的无人机的控制参数中，外环滑模控制器对系统内外扰具有不敏感性，内环自抗扰控制器能够实现对总扰的实时估计与补偿，较大程度的增强了系统的抗扰能力。同时本发明利用积分终端滑模控制器加快误差的收敛速度，减小滑模面抖震现象，能够有效消除稳态误差，提高控制精度。
优选的，所述步骤S1的具体步骤如下：
获取多旋翼无人机的脉冲宽度调制信号，并通过脉冲宽度调制信号获取得到多旋翼无人机的电机在空载时的转速以及多旋翼无人机的电机通过带动螺旋桨旋转产生总升力；
通过所述电机在空载时的转速以及总升力计算所述多旋翼无人机高度运动模型的输入参数；
其中所述电机在空载时的转速获取公式如下：
upwm(t)为控制器输出的脉冲宽度调制信号占空比，KV为电机固定特性，表示电压每增加1V所增加的空载转速，Vbat为电源电压；
所述总升力的获取公式如下：
N为多旋翼无人机旋翼数；θ(t)为多旋翼无人机俯仰角，φ(t)为多旋翼无人机滚转角；a为经验系数，取0.25；d、w、l分别为螺旋桨直径、宽度和螺距；p为实际大气压强，P为标准大气压强，g为重力加速度；
所述
其中m为多旋翼无人机的质量。
由于输入参数与多旋翼无人机高度运动模型的输入相乘等于加速度，而根据牛顿第二定律公式所述总升力F(t)＝m·a，所以输入参数就等于
而本发明中是采用脉冲宽度调制信号作为多旋翼无人机高度运动模型的输入，与传统以升力作为模型输入的运动模型相比，本发明的多旋翼无人机高度运动模型从实际信号的输入出发，提高了多旋翼无人机高度运动模型的实际性和有效性。
优选的，所述步骤S2中引入修正参数的多旋翼无人机高度运动模型如下所示：
其中
为多旋翼无人机在Z轴上的加速度，bf(t)为修正参数，b0(t)为输入参数，d(t)为系统不确定性总干扰，g为重力加速度，upwm(t)为控制器输出的脉冲宽度调制信号占空比。
由于步骤S1中输入参数是在诸多理想情况的基础上确立，例如电机空载、机体中心对称且不存在弹性形变、电机及桨叶参数与实际参数一致，各类线性关系等。然而无人机在实际飞行过程中，上述理想情况均无法保证，因此会导致系统输入参数误差的存在，且该参数误差时变且不确定，因此本发明对系统输入参数引入修正参数bf(t)进行修正，且修正参数初始值为0。同时令无人机高度运动过程中空气阻力、风扰等为外扰，高度运动学模型不确定部分为内扰，由于内外扰动均无法直接确定，因此令内外扰动之和为系统不确定性总扰d(t)。
优选的，所述步骤S3的具体步骤如下：
步骤S31：构建所述二阶非线性扩张状态观测器，并获取得到无人机速度以及系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值，
二阶非线性扩张状态观测器的具体表达如下：
其中，
表示z(t)的导数，即表示多旋翼无人机在Z轴上的速度，e(t)表示二阶非线性扩张状态观测器的残差，z1(t)和z2(t)均表示二阶非线性扩张状态观测器的输出，其中z1(t)表示二阶非线性扩张状态观测器对无人机速度
的输出，z2(t)表示二阶非线性扩张状态观测器对系统不确定性总干扰d(t)的输出，bf(t)为修正参数，β1和β2为大于零的常数；
在本发明中二阶非线性扩张状态观测器通过以多旋翼无人机Z轴速度为输入，实现对扰动观测器的降阶，使观测器的状态z1(t)可以实现对无人机速度
的输出，z2(t)实现对系统不确定性总干扰d(t)的输出。
步骤S32：根据无人机速度以及系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值，使用Nesterov加速梯度下降算法对修正参数进行迭代更新；
其中使用Nesterov加速梯度下降算法对修正参数进行迭代更新包括如下步骤：
步骤S321：构建Nesterov加速梯度下降算法的目标函数，获取所述目标函数的梯度；
步骤S322：对所述Nesterov加速梯度下降算法引入预测值，并通过所述目标函数的梯度对修正参数进行迭代；
其中所述Nesterov加速梯度下降算法的目标函数如下：
所述目标函数的梯度表示为：
f(bf(t-1)表示上次迭代f(bf(t)的值；
所述Nesterov加速梯度下降算法修正参数的迭代公式如下：
其中v(t)表示速度变量，v(t-1)表示上次迭代的速度变量，γ为动量参数，γ的取值为0.5到0.9之间，η为步长，
表示引入的预测值；bf(t-1)表示上次迭代的修正参数。
优选的，所述步骤S4中的所述设置多旋翼的无人机的控制参数包括：设计积分终端滑模面、选取滑膜面的趋近律、外环控制器的控制律的获取以及获取内环控制器的输出；
其中设计积分终端滑模面的模型如下：
其中ez(t)＝zd(t)-z(t)，表示高度目标zd(t)与实际高度z(t)之间的误差，γ1和γ2为大于零的常数，q和p为奇数，且满足p＞q＞0的关系；
选取滑膜面的趋近律的公式如下：
其中k和ε均为大于零的常数，而且ε满足ε≥|d(t)|，使ez(t)在有限的时间内收敛；
获取外环控制器的控制律的表达式如下：
获取内环控制器的输出表达式如下：
本发明利用积分终端滑模控制器加快误差的收敛速度，减小滑模面抖震现象，能够有效消除稳态误差，提高控制精度，同时以速度为输入建立了更低阶的二阶非线性扩张状态观测器，提高了扰动估计精度，同时剪除了跟踪微分器及微分阶反馈控制，简化了自抗扰控制器结构，降低了参数整定难度。在本发明中外环控制器的控制输出是作为内环控制器输入，内环控制器的输出就是对模型控制率(upwm(t))补偿修正，再输入到无人机的运动学模型中，对无人机高度运动模型输入进行线性误差反馈和扰动补偿控制律，最终实现对无人机高度状态的控制。
一种多旋翼无人机高度控制系统，使用上述一种多旋翼无人机高度控制方法，其特征在于，包括输入参数获取模块、模型修正模块、修正参数修正模块以及控制模块；
所述输入参数获取模块用于以脉冲宽度调制信号作为多旋翼无人机高度运动模型的输入，并通过所述脉冲宽度调制信号获取得到多旋翼无人机高度运动模型的输入参数；
所述模型修正模块用于引入修正参数对多旋翼无人机高度运动模型进行修正；
所述修正参数修正模块用于建立二阶非线性扩张状态观测器，获取多旋翼无人机在高度飞行时的系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值；
再通过所述二阶非线性扩张状态观测器的输出值对所述修正参数进行修正；
所述控制模块用于通过设计多旋翼的无人机的控制参数对多旋翼无人机的进行控制。
优选的，所述输入参数获取模块包括总升力计算模块、空载时的转速获取模块以及输入参数计算模块；
其中所述总升力计算模块用于获取多旋翼无人机的电机通过带动螺旋桨旋转产生总升力；
所述空载时的转速获取模块用于获取多旋翼无人机的电机在空载时的转速；
所述输入参数计算模块用于通过所述电机在空载时的转速以及总升力计算所述多旋翼无人机高度运动模型的输入参数。
优选的，修正参数修正模块包括二阶非线性扩张状态观测器构建模块以及修正参数迭代更新模块；
所述二阶非线性扩张状态观测器构建模块用于构建所述二阶非线性扩张状态观测器，并获取得到无人机速度以及系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值；
所述修正参数迭代更新模块用于根据无人机速度以及系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值，使用Nesterov加速梯度下降算法对修正参数进行迭代更新。
优选的，所述控制模块包括滑模面设计模块、趋近律选取模块、控制律选取模块以及补偿模块；
所述滑模面设计模块用于设计积分终端滑模面；
所述趋近律选取模块用于选取滑膜面的趋近律；
所述控制律选取模块用于获取外环控制器的控制律；
所述补偿模块用于获取内环控制器的输出。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (5)
1.一种多旋翼无人机高度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：以脉冲宽度调制信号作为多旋翼无人机高度运动模型的输入，并通过所述脉冲宽度调制信号获取得到多旋翼无人机高度运动模型的输入参数；
步骤S2：引入修正参数对多旋翼无人机高度运动模型进行修正；
步骤S3：建立二阶非线性扩张状态观测器，获取多旋翼无人机在高度飞行时的系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值；
再通过所述二阶非线性扩张状态观测器的输出值对所述修正参数进行修正，其中使用Nesterov加速梯度下降算法对修正参数进行迭代更新；
步骤S4：设置多旋翼的无人机的控制参数对多旋翼无人机进行控制；
所述步骤S1的具体步骤如下：
获取多旋翼无人机的脉冲宽度调制信号，并通过脉冲宽度调制信号获取得到多旋翼无人机的电机在空载时的转速以及多旋翼无人机的电机通过带动螺旋桨旋转产生总升力；
通过所述电机在空载时的转速以及总升力计算所述多旋翼无人机高度运动模型的输入参数；
其中所述电机在空载时的转速获取公式如下：
upwm(t)为控制器输出的脉冲宽度调制信号占空比，KV为电机固定特性，表示电压每增加1V所增加的空载转速，Vbat为电源电压；
所述总升力的获取公式如下：
N为多旋翼无人机旋翼数；θ(t)为多旋翼无人机俯仰角，φ(t)为多旋翼无人机滚转角；a为经验系数，取0.25；d、w、l分别为螺旋桨直径、宽度和螺距；p为实际大气压强，P为标准大气压强，g为重力加速度；
其中m为多旋翼无人机的质量；
所述步骤S2中引入修正参数的多旋翼无人机高度运动模型如下所示：
其中
为多旋翼无人机在Z轴上的加速度，bf(t)为修正参数，b0(t)为输入参数，d(t)为系统不确定性总干扰，g为重力加速度，upwm(t)为控制器输出的脉冲宽度调制信号占空比；
所述步骤S3的具体步骤如下：
步骤S31：构建所述二阶非线性扩张状态观测器，并获取得到无人机速度以及系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值，
二阶非线性扩张状态观测器的具体表达如下：
其中，
表示z(t)的导数，即表示多旋翼无人机在Z轴上的速度，e(t)表示二阶非线性扩张状态观测器的残差，z1(t)和z2(t)均表示二阶非线性扩张状态观测器的输出，其中z1(t)表示二阶非线性扩张状态观测器对无人机速度
的输出，z2(t)表示二阶非线性扩张状态观测器对系统不确定性总干扰d(t)的输出，bf(t)为修正参数，β1和β2为大于零的常数；
步骤S32：根据无人机速度以及系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值，使用Nesterov加速梯度下降算法对修正参数进行迭代更新；
其中使用Nesterov加速梯度下降算法对修正参数进行迭代更新包括如下步骤：
步骤S321：构建Nesterov加速梯度下降算法的目标函数，获取所述目标函数的梯度；
步骤S322：对所述Nesterov加速梯度下降算法引入预测值，并通过所述目标函数的梯度对修正参数进行迭代；
其中所述Nesterov加速梯度下降算法的目标函数如下：
所述目标函数的梯度表示为：
f(bf(t-1))表示上次迭代f(bf(t))的值；
所述Nesterov加速梯度下降算法修正参数的迭代公式如下：
其中v(t)表示速度变量，v(t-1)表示上次迭代的速度变量，γ为动量参数，γ的取值为0.5到0.9之间，η为步长，
表示引入的预测值；bf(t-1)表示上次迭代的修正参数；
所述步骤S4中的所述设置多旋翼无人机的控制参数包括：设计积分终端滑模面、选取滑膜面的趋近律、外环控制器的控制律的获取以及获取内环控制器的输出；
其中设计积分终端滑模面的模型如下：
其中ez(t)＝zd(t)-z(t)，表示高度目标zd(t)与实际高度z(t)之间的误差，γ1和γ2为大于零的常数，q和p为奇数，且满足p＞q＞0的关系；
选取滑膜面的趋近律的公式如下：
其中k和ε均为大于零的常数，而且ε 满足ε≥|d(t)|，使ez(t)在有限的时间内收敛；
获取外环控制器的控制律的表达式如下：
获取内环控制器的输出表达式如下：
2.一种多旋翼无人机高度控制系统，使用权利要求1所述一种多旋翼无人机高度控制方法，其特征在于，包括输入参数获取模块、模型修正模块、修正参数修正模块以及控制模块；
所述输入参数获取模块用于以脉冲宽度调制信号作为多旋翼无人机高度运动模型的输入，并通过所述脉冲宽度调制信号获取得到多旋翼无人机高度运动模型的输入参数；
所述模型修正模块用于引入修正参数对多旋翼无人机高度运动模型进行修正；
所述修正参数修正模块用于建立二阶非线性扩张状态观测器，获取多旋翼无人机在高度飞行时的系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值；
再通过所述二阶非线性扩张状态观测器的输出值对所述修正参数进行修正；
所述控制模块用于通过设计多旋翼的无人机的控制参数对多旋翼无人机的进行控制。
3.根据权利要求2所述的一种多旋翼无人机高度控制系统，其特征在于，所述输入参数获取模块包括总升力计算模块、空载时的转速获取模块以及输入参数计算模块；
其中所述总升力计算模块用于获取多旋翼无人机的电机通过带动螺旋桨旋转产生总升力；
所述空载时的转速获取模块用于获取多旋翼无人机的电机在空载时的转速；
所述输入参数计算模块用于通过所述电机在空载时的转速以及总升力计算所述多旋翼无人机高度运动模型的输入参数。
4.根据权利要求3所述的一种多旋翼无人机高度控制系统，其特征在于，修正参数修正模块包括二阶非线性扩张状态观测器构建模块以及修正参数迭代更新模块；
所述二阶非线性扩张状态观测器构建模块用于构建所述二阶非线性扩张状态观测器，并获取得到无人机速度以及系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值；
所述修正参数迭代更新模块用于根据无人机速度以及系统不确定性总干扰在二阶非线性扩张状态观测器的输出值，使用Nesterov加速梯度下降算法对修正参数进行迭代更新。
5.根据权利要求4所述的一种多旋翼无人机高度控制系统，其特征在于，所述控制模块包括滑模面设计模块、趋近律选取模块、控制律选取模块以及补偿模块；
所述滑模面设计模块用于设计积分终端滑模面；
所述趋近律选取模块用于选取滑膜面的趋近律；
所述控制律选取模块用于获取外环控制器的控制律；
所述补偿模块用于获取内环控制器的输出。
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