CN115629620A - 一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法 - Google Patents
一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115629620A CN115629620A CN202211644482.5A CN202211644482A CN115629620A CN 115629620 A CN115629620 A CN 115629620A CN 202211644482 A CN202211644482 A CN 202211644482A CN 115629620 A CN115629620 A CN 115629620A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- unmanned aerial
- aerial vehicle
- reconnaissance
- control method
- matrix
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 30
- RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 9,10-anthraquinone Chemical compound C1=CC=C2C(=O)C3=CC=CC=C3C(=O)C2=C1 RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 19
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 41
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 6
- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims description 3
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000005764 inhibitory process Effects 0.000 claims description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 4
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 230000035899 viability Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
- G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
本发明公开了一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法,包括步骤:针对无人机在存在外界干扰的环境中执行侦察任务情况,基于无人机定直平飞状态,建立无人机的状态空间方程;将无人机的状态空间方程分解为两部分:已知部分和未知部分,其中未知部分包括系统未建模状态以及集总扰动;设计扩张观测器,将未知部分视为系统的状态之一,更新无人机的状态空间方程,并对其进行观测,得到未知部分的观测值;采用滑模控制方法,设计滑模面;将扩张观测器与滑模面结合,设计无人机姿态控制器;采用李雅普诺夫稳定性判据分析系统稳定性。该飞行控制方法具有主动抗干扰能力,能够适应环境扰动较为剧烈的侦察任务环境。
Description
技术领域
本发明属于无人机飞行控制领域,更具体地说,涉及一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法。
背景技术
无人机是近年来航空领域的研究热点,相比于有人机,无人机战场适应能力更强、战场生存能力更强,同时成本低,效费比高。基于以上优势,相比于有人机,无人机能够在极端恶劣的环境下执行更为危险的任务。通过滞空侦察从而获得关键战场信息是无人机的重要用途之一,也是无人机在军用领域的主要阵地。然而在进行侦察任务过程中,由于环境的复杂性,无人机难免会遇到气流冲击、阵风、降雨等各类干扰,这些干扰会使得无人机的姿态发生剧烈变化,无法保持预定姿态与轨迹,从而严重影响侦察任务的执行。因此,研究无人机在复杂侦察环境干扰下的主动抗干扰控制方法,对于提升无人机的侦察能力具有重要意义。
发明内容
为了解决无人机在复杂侦察环境下受到干扰而无法保持姿态,从而无法正常执行侦察任务的问题,本发明提出了一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法,为无人机侦察能力提升提供了技术参考。
本发明提供了一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法,通过设计扩张观测器对无人机侦察过程中所遇到的环境干扰进行主动集总估计,并结合滑模控制器实现无人机在外界干扰下的姿态稳定,从而提升无人机在外界干扰下的侦察能力。
本发明采用如下技术方案:
一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法,包括以下步骤:
第一步,针对无人机在存在外界干扰的环境中执行侦察任务情况,基于无人机定直平飞状态下的被控状态量以及受到的集总扰动,建立无人机的状态空间方程;
第二步,将无人机的状态空间方程分解为两部分:已知部分和未知部分,其中未知部分包括未建模状态以及集总扰动;
第三步,设计扩张观测器,将未知部分视为无人机的状态之一,并对其进行观测,得到未知部分的观测值,实现对无人机所受到的外界干扰和未建模状态的主动抑制;
第四步,采用滑模控制方法,以无人机被控状态量误差作为输入设计滑模面;
第五步,将扩张观测器与滑模面结合,设计基于主动抗干扰的无人机姿态控制器;
第六步,对于无人机、无人机姿态控制器构成的闭环系统,采用李雅普诺夫稳定性判据分析系统稳定性,给出该闭环系统在存在外界干扰的环境中执行侦察任务时的稳定性条件。
进一步,所述第一步,无人机的状态空间方程如下所示:
其中,x表示被控状态量矩阵,u表示控制矩阵,A和B为系统矩阵,d为侦察过程中遇到的集总扰动。
进一步,所述第二步,将无人机的状态空间方程分解为两部分:已知部分和未知部分,分解式如下所示
其中A0和B0为已知部分系统矩阵,x*为未知部分,A*和B*为未知部分系统矩阵。
进一步,所述第三步,设计扩张观测器如下所示:
进一步,所述第四步,假设期望被控状态量矩阵为xd,设计滑模面如下所示:
进一步,所述第五步,设计基于主动抗干扰的无人机姿态控制器,其控制矩阵如下所示:
进一步,所述第六步具体为
设计李雅普诺夫候选函数如下所示:
其中,V表示李雅普诺夫候选函数;
对李雅普诺夫候选函数进行求导:
将无人机姿态控制器的控制矩阵代入上式:
其中,s 0为滑模面在0时刻初值;
可见,收敛速度取决于控制器参数矩阵c,滑模面参数K以及扩张观测器误差δ 1、δ 2;在扩张观测器误差已定的情况,取给定范围内的c和K,能够实现跟踪误差收敛,无人机能够实现在外界干扰下的姿态稳定。
本发明与现有技术相比所具有的有益效果:
本发明所提供的一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法,通过扩张观测器对无人机的未建模状态以及无人机侦察过程中所遇到的环境干扰进行主动集总估计,然后将扩张观测器与滑模控制结合设计姿态控制器,最后再根据李雅普诺夫稳定性判据分析系统稳定性,实现无人机在外界干扰下的姿态稳定控制,从而能够提升无人机在外界干扰下的侦察能力。此外,由于采用了扩张观测器对外界扰动进行估计,因此具有主动抗干扰能力,能够适应环境扰动较为剧烈的侦察任务环境。
附图说明
图1为本发明的针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法的控制逻辑图。
具体实施方式
为使本发明的目的,技术方案及优点更加清楚明白,以下根据附图并列举实施例,对本发明做进一步详细说明。
本实施例中针对某型侦察无人机为例进行外界干扰下的姿态稳定控制,从而提升无人机侦察能力。实施例设定为无人机在1000m高度进行侦察任务,当受到外界干扰时保持三轴姿态角均为0进行侦察。
如图1所示,一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法,包括以下步骤:
第一步,采用时序分离原理,将无人机分为内外环控制。内环控制矩阵为,内环被控状态量矩阵为,内环系统矩阵为A2和B2,内环集总扰动为d2;外环控制矩阵u1即为内环期望被控状态量矩阵,外环被控状态量矩阵为,外环系统矩阵为A1和B1,外环集总扰动为d1。其中分别表示无人机滚转角、俯仰角和偏航角;分别表示滚转角速度、俯仰角速度、偏航角速度;分别表示副翼偏转角、升降舵偏转角、方向舵偏转角。由此建立无人机的内外环状态空间方程如下所示:
第二步,无人机的内外环状态空间方程可以分解为两部分,第一部分为已知部分,第二部分为未知部分,其中未知部分包括系统未建模状态,即采用低阶系统模拟高阶系统时所无法描述的动态特性,以及集总扰动。内环分解式如下所示
外环分解式如下所示
第三步,采用扩张观测器对未知部分进行集总观测。其中内环设计扩张观测器如下所示:
外环设计扩张观测器如下所示:
第四步,设计内外环控制器滑模面。其中内环滑模面s2如下所示:
外环滑模面s1如下所示:
第五步,将扩张观测器与滑模控制结合,设计基于主动抗干扰的无人机内外环控制器。根据扩张观测器结果,最终可以设计内环控制矩阵如下所示:
外环控制矩阵如下所示:
其中c1和η1为外环控制器参数矩阵。
第六步,采用李雅普诺夫稳定性判据证明系统稳定性。
对于内环控制器,首先设计内环李雅普诺夫候选函数如下所示:
其中,V 2表示内环李雅普诺夫候选函数;
对该函数进行求导可得
将控制矩阵代入上式可得
其中,s 02为滑模面在0时刻初值;
由此可以看到,收敛速度取决于内环控制器参数矩阵c2,内环滑模面参数K2以及内环扩张观测器误差δ 12、δ 22。因此在内环扩张观测器误差已定的情况,只要取合适的c2和K2,便可实现角速度跟踪误差收敛在可接受范围内。
对于外环控制器,其与内环控制器的采用李雅普诺夫稳定性判据的证明过程类似,此处不再赘述。在外环扩张观测器误差已定的情况,只要取合适的外环控制器参数矩阵c1和外环滑模面参数K1,便可实现姿态角跟踪误差收敛在可接受范围内。
综上所示,在所设计的内外环控制器作用下,无人机能够实现在外界干扰下的姿态稳定,从而提升侦察能力。
Claims (7)
1.一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
第一步,针对无人机在存在外界干扰的环境中执行侦察任务情况,基于无人机定直平飞状态下的被控状态量以及受到的集总扰动,建立无人机的状态空间方程;
第二步,将无人机的状态空间方程分解为两部分:已知部分和未知部分,其中未知部分包括未建模状态以及集总扰动;
第三步,设计扩张观测器,将未知部分视为无人机的状态之一,并对其进行观测,得到未知部分的观测值,实现对无人机所受到的外界干扰和未建模状态的主动抑制;
第四步,采用滑模控制方法,以无人机被控状态量误差作为输入设计滑模面;
第五步,将扩张观测器与滑模面结合,设计基于主动抗干扰的无人机姿态控制器;
第六步,对于无人机、无人机姿态控制器构成的闭环系统,采用李雅普诺夫稳定性判据分析系统稳定性,给出该闭环系统在存在外界干扰的环境中执行侦察任务时的稳定性条件。
7.根据权利要求6所述的针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法,其特征在于,所述第六步具体为
设计李雅普诺夫候选函数如下所示:
其中,V表示李雅普诺夫候选函数;
对李雅普诺夫候选函数进行求导:
将无人机姿态控制器的控制矩阵代入上式:
其中,s 0为滑模面在0时刻初值;
可见,收敛速度取决于控制器参数矩阵c,滑模面参数K以及扩张观测器误差δ 1、δ 2;在扩张观测器误差已定的情况,取给定范围内的c和K,能够实现跟踪误差收敛,无人机能够实现在外界干扰下的姿态稳定。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211644482.5A CN115629620B (zh) | 2022-12-21 | 2022-12-21 | 一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211644482.5A CN115629620B (zh) | 2022-12-21 | 2022-12-21 | 一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115629620A true CN115629620A (zh) | 2023-01-20 |
CN115629620B CN115629620B (zh) | 2023-03-10 |
Family
ID=84910344
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211644482.5A Active CN115629620B (zh) | 2022-12-21 | 2022-12-21 | 一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115629620B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107992070A (zh) * | 2017-12-03 | 2018-05-04 | 中国直升机设计研究所 | 一种倾转旋翼飞行器过渡模式自动实现方法 |
CN108255063A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-07-06 | 深圳禾苗通信科技有限公司 | 一种基于闭环子空间辨识的小型旋翼无人飞行器系统建模方法 |
CN108710302A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-10-26 | 天津大学 | 无源性全方位移动机器人轨迹跟踪自抗扰控制方法 |
CN112578805A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-03-30 | 湖北航天飞行器研究所 | 一种旋翼飞行器的姿态控制方法 |
WO2021253677A1 (zh) * | 2020-06-15 | 2021-12-23 | 天津大学 | 一种基于负载变化率主动观测的自学习发动机转速控制方法 |
CN115437359A (zh) * | 2022-11-07 | 2022-12-06 | 西北工业大学 | 一种面向传感器故障的飞机容错控制方法、系统及装置 |
-
2022
- 2022-12-21 CN CN202211644482.5A patent/CN115629620B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107992070A (zh) * | 2017-12-03 | 2018-05-04 | 中国直升机设计研究所 | 一种倾转旋翼飞行器过渡模式自动实现方法 |
CN108255063A (zh) * | 2018-01-26 | 2018-07-06 | 深圳禾苗通信科技有限公司 | 一种基于闭环子空间辨识的小型旋翼无人飞行器系统建模方法 |
CN108710302A (zh) * | 2018-06-20 | 2018-10-26 | 天津大学 | 无源性全方位移动机器人轨迹跟踪自抗扰控制方法 |
WO2021253677A1 (zh) * | 2020-06-15 | 2021-12-23 | 天津大学 | 一种基于负载变化率主动观测的自学习发动机转速控制方法 |
CN112578805A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-03-30 | 湖北航天飞行器研究所 | 一种旋翼飞行器的姿态控制方法 |
CN115437359A (zh) * | 2022-11-07 | 2022-12-06 | 西北工业大学 | 一种面向传感器故障的飞机容错控制方法、系统及装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
刘海波;王和平;孙俊磊;: "菱形翼布局无人机自适应分数阶滑模姿态控制" * |
詹韬;梅金平;郑旭;: "基于ESO的再入飞行器姿态控制" * |
顾凯;金岳;刘新宇;: "利用捷联导引头打击机动目标的自抗扰制导律设计" * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115629620B (zh) | 2023-03-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105159304B (zh) | 接近并跟踪空间非合作目标的有限时间容错控制方法 | |
Hu et al. | Fuzzy guaranteed cost tracking control for a flexible air-breathing hypersonic vehicle | |
McFarland et al. | Adaptive nonlinear control of agile antiair missiles using neural networks | |
CN107562068B (zh) | 一种四旋翼飞行器姿态的动态面输出调节控制方法 | |
CN112578805B (zh) | 一种旋翼飞行器的姿态控制方法 | |
CN109358646B (zh) | 带有乘性噪声的导弹自主编队队形随机控制系统建模方法 | |
Van Oort et al. | Full-envelope modular adaptive control of a fighter aircraft using orthogonal least squares | |
An et al. | Robust fixed-time tracking control for underactuated AUVs based on fixed-time disturbance observer | |
CN108646554B (zh) | 一种基于指定性能的飞行器快速抗干扰纵向制导方法 | |
CN113778129A (zh) | 一种干扰补偿的高超声速变后掠翼飞行器跟踪控制方法 | |
Hu et al. | Fuzzy stable inversion-based output tracking for nonlinear non-minimum phase system and application to FAHVs | |
CN108459611B (zh) | 一种近空间飞行器的姿态跟踪控制方法 | |
CN108958278B (zh) | 一种空天飞行器巡航段快速抗干扰制导方法 | |
CN115826394A (zh) | 基于分数阶pid与分数阶终端滑模的四旋翼无人机控制方法 | |
CN107479382A (zh) | 基于在线数据学习的高超声速飞行器神经网络控制方法 | |
CN117289598B (zh) | 一种飞行器的反步滑模控制方法及系统 | |
CN115629620B (zh) | 一种针对侦察任务的无人机主动抗干扰飞行控制方法 | |
Wang et al. | A practical survey on the flight control system of small-scale unmanned helicopter | |
ZHANG et al. | Aircraft post-stall maneuver control using attitude feedback linearization | |
CN113111433A (zh) | 一种双线程嵌入式实时轨迹优化与制导方法 | |
CN114488784A (zh) | 一种人机决策冲突的消解方法和装置 | |
CN113110581B (zh) | 一种基于主辅系统结合的非线性飞行器位置保持控制方法 | |
Hong et al. | Integrated design of rotary UAV guidance and control systems utilizing sliding mode control technique | |
CN111651860A (zh) | 一种可重复使用运载器再入段的预测校正鲁棒制导方法 | |
CN112015201A (zh) | 一种基于预测校正的四旋翼飞行器位置控制方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |