CN116027799B - 一种载荷突变后的无人机姿态稳定控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种载荷突变后的无人机姿态稳定控制方法，属于航空器飞行控制技术领域。本发明通过RBF神经网络来对无人机在卸载设备后载荷突变带来的系统干扰进行补偿，并结合滑模控制来实现无人机在载荷突变后的姿态稳定，从而能够提升无人机在卸载设备后的姿态稳定性。解决了现有技术中无人机在卸载承载物后载荷突变带来姿态失稳的问题。
Description
技术领域
本发明属于航空器飞行控制技术领域，具体涉及一种载荷突变后的无人机姿态稳定控制方法。
背景技术
随着人工智能的不断发展，无人机也得到突飞猛进的发展革新。无人机的应用领域也随之变得越来越广泛。为了使无人机能够圆满的完成各种任务，如何控制无人机的运行是当前重要的研究课题，如：公告号为CN112783209B、CN108519775B和CN110320925B的中国专利均针对无人机的不同运行环境的稳定控制做出了研究。
其中，使用察打一体无人机执行察打任务，近年来受到广泛关注。相比于有人攻击机，察打一体无人机成本更低，战场适应能力更强，能够执行危险系数更高的任务，且能够显著降低友方战场人员损伤，有效打击敌方人员及设施，因此是关键作战设备。然而在进行侦察打击任务过程中，因为无人机重量较轻，所携带设备（如：导弹、侦查设备等）重量较大，无人机在卸载承载物（如：发射导弹）后载荷会产生明显突变，从而对无人机姿态造成干扰，影响后续任务进行，甚至对无人机本体造成危险。因此，研究察打一体无人机在载荷突变后的姿态稳定控制问题，对于提升察打一体无人机作战能力具有重要意义。
发明内容
鉴于上述问题，本发明提供了一种载荷突变后的无人机姿态稳定控制方法，解决了现有技术中察打一体无人机在卸载承载物后载荷突变带来姿态失稳的问题。
本发明提供了一种载荷突变后的无人机姿态稳定控制方法，包括以下具体步骤：
步骤一、建立载荷突变后无人机的状态空间方程，表达式如下：
步骤二、建立无人机控制器的滑模面，表达式为：
其中，c滑模面参数；e表示无人机的姿态误差，e=x 1-x 1d ；x 1d 表示无人机的期望状态，x 1d =[φ d θ d ψ d ] T ，φ d 、θ d 和ψ d 分别表示无人机的期望滚转角，期望俯仰角和期望偏航角；
表示e关于时间的一阶导；
步骤三、使用RBF神经网络对干扰进行预测，表达式为；
d=W *T h(x)+ε；
其中，W *T 表示RBF神经网络理想权重；x表示网络输入，h表示高斯基函数输出，ε表示神经网络估计误差；
步骤四、根据RBF神经网络对干扰的预测和无人机控制器的滑模面，建立滑模控制器；
步骤五、基于步骤四建立的滑模控制器实现对无人机载荷突变后姿态稳定的控制。
可选地，步骤四中根据RBF神经网络对干扰的预测和无人机控制器的滑模面，建立控制器，表达式为：
其中，
表示干扰d预测的估计量，/>
，/>
表示对RBF神经网络理想权重W *T 的估计量；/>
表示x 1d 关于时间的二阶导数；k和η分别表示控制器参数。
与现有技术相比，本发明至少可实现如下有益效果：
本发明通过RBF神经网络对察打一体无人机在卸载设备后载荷突变带来的系统干扰进行补偿，并结合滑模控制来实现无人机在载荷突变后的姿态稳定，从而能够提升察打一体无人机在打击目标后的姿态稳定性。
附图说明
附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制。
图1为本发明控制方法的示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。另外，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
本发明的一个具体实施例，如图1，公开了一种载荷突变后的无人机姿态稳定控制方法，当无人机卸载承载物载荷突变后对无人机姿态稳定的控制，包括以下具体步骤：
步骤一、建立载荷突变后无人机的状态空间方程，表达式如下：
其中，x 1和x 2分别为状态量矩阵，x 1=[φθ ψ] T ，x 2=[pq r] T ，
为x 1关于时间的一阶导数，/>
为x 2关于时间的一阶导数；φ、θ和ψ分别表示无人机的滚转角、俯仰角和偏航角，p、 q和r分别表示滚转角速度、俯仰角速度和偏航角速度；u表示控制器，u=[δ a δ e δ r ] T ，δ a 、δ e 和δ r 分别表示副翼偏转角、升降舵偏转角和方向舵偏转角；F和G为系统矩阵；d表示载荷突变后对无人机的干扰。/>
步骤二、建立无人机控制器的滑模面，表达式为：
其中，c滑模面参数；e表示无人机的姿态误差，e=x 1-x 1d ；x 1d 表示无人机的期望状态，x 1d =[φ d θ d ψ d ] T ，φ d 、θ d 和ψ d 分别表示无人机的期望滚转角，期望俯仰角和期望偏航角；
表示e关于时间的一阶导。
可以理解的是，无人机的期望状态是发生载荷突变后，希望无人机达到的飞行状态，如：姿态角保持与载荷突变之前相同，姿态角为滚转角、俯仰角和偏航角。
步骤三、使用RBF神经网络对干扰进行预测，表达式为；
d=W *T h(x)+ε；
其中，W *T 表示RBF神经网络理想权重；x表示网络输入，与引起干扰的变量有关，h表示高斯基函数输出，ε表示神经网络估计误差。
可选地，x为时间或姿态角。
步骤四、根据RBF神经网络对干扰的预测和无人机控制器的滑模面，建立控制器，表达式为：
其中，
表示干扰d预测的估计量，/>
，/>
表示对RBF神经网络理想权重W *T 的估计量；/>
表示x 1d 关于时间的二阶导数；k和η分别表示控制器参数。
步骤五、判定滑模控制器的稳定性；
采用李雅普诺夫稳定性判据判定控制器的稳定性，建立李雅普诺夫候选函数，表达式为：
其中，s T 表示滑模面s的转置；γ表示待定常数；
表示RBF神经网络理想权重的估计误差，/>
表示/>
的转置；
对上式求导可得：
将步骤四的滑模控制器代入上式可得：
令RBF神经网络理想权重估计量
关于时间的一阶导数/>
等于γ·s·h，假设神经网络估计误差ε有界，‖ε‖2≤‖δ‖2≤‖η‖2，其中，δ表示有界常数；将理想权重估计量以及‖ε‖2≤‖δ‖2≤‖η‖2代入上式可得：
由此可以得到当时间趋向于无穷时，根据李雅普诺夫候选函数V求得的李雅普诺夫稳定性趋向于0，故说明所设计的控制器稳定。
步骤六、基于步骤四建立的滑模控制器实现对无人机载荷突变后姿态稳定的控制。
为了说明本发明所提方法的有效性，以下通过一个具体实施例对本发明的上述技术方案进行详细说明，本实施例设定为察打一体无人机在2000m高度进行侦察任务，当发现目标并进行导弹投放打击后，载荷发生突变，针对该察打一体无人机进行纵向姿态稳定控制，需要纵向俯仰角为零不变，即期望俯仰角θ d =0，具体实施步骤如下：
步骤一、建立载荷突变后无人机的纵向状态空间方程，表达式为：
其中，θ为无人机的俯仰角，q为俯仰角速度，
为θ关于时间的一阶导数，/>
为q关于时间的一阶导数，δ e 为无人机的升降舵偏角，F lon 和G lon 为纵向系统参数，d lon 为载荷突变后对无人机的纵向干扰。
步骤二、建立无人机控制器的纵向滑模面，表达式为：
其中，c lon 表示纵向滑模面参数；e lon 表示纵向姿态误差，e lon =θ-θ d ；
表示e lon 关于时间的一阶导数。
步骤三、使用RBF神经网络对纵向干扰进行纵向预测，表达式为：
d lon =W lon *T h lon (x)+ε lon ；
其中，W lon *T 表示RBF神经网络纵向理想权重，x表示网络输入，与引起干扰的变量有关，h lon 表示高斯基函数纵向输出，ε lon 表示神经网络纵向估计误差。
步骤四、根据RBF神经网络对纵向干扰的预测和控制器纵向滑模面，建立纵向滑模控制器，表达式为：
其中，
为纵向干扰d lon 预测的估计量，/>
，/>
为对RBF神经网络纵向理想权重W lon *T 的估计量；k lon 和η lon 为纵向控制器参数。
步骤五、基于步骤四建立的纵向滑模控制器实现对无人机载荷突变后纵向姿态稳定的控制。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种载荷突变后的无人机姿态稳定控制方法，其特征在于，包括以下具体步骤：
步骤一、建立载荷突变后无人机的状态空间方程，表达式如下：
步骤二、建立无人机控制器的滑模面，表达式为：
其中，c滑模面参数；e表示无人机的姿态误差，e=x 1-x 1d ；x 1d 表示无人机的期望状态，x 1d =[φ d θ d ψ d ] T ，φ d 、θ d 和ψ d 分别表示无人机的期望滚转角，期望俯仰角和期望偏航角；
表示e关于时间的一阶导；
步骤三、使用RBF神经网络对干扰进行预测，表达式为；
d=W *T h(x)+ε；
其中，W *T 表示RBF神经网络理想权重；x表示网络输入，h表示高斯基函数输出，ε表示神经网络估计误差；
步骤四、根据RBF神经网络对干扰的预测和无人机控制器的滑模面，建立滑模控制器，表达式为：
其中，
表示干扰d预测的估计量，/>
，/>
表示对RBF神经网络理想权重W *T 的估计量；/>
表示x 1d 关于时间的二阶导数；k和η分别表示控制器参数；
步骤五、基于步骤四建立的滑模控制器实现对无人机载荷突变后姿态稳定的控制。
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