一种采用干扰估计器的多运动体跟踪控制方法技术

该发明专利技术公开了一种采用干扰估计器的多运动体跟踪控制方法，属于运动控制领域,特别是通过一致性控制算法保持多个运动物体运动一致的方法。首先设定各运动体的通讯关系网，保证各运动体能直接或间接的获得领头运动体的运动状态，然后领头运动体发送信号，各运动体接收到与之有关联的运动体的运动状态信号后进行分析、计算，根据计算结果控制本身运动状态，从而达到发明专利技术目的。从而在控制多运动体保持运动一致性过程中具有抗干扰能力强、计算量小、实时性强的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种采用干扰估计器的多运动体跟踪控制方法
本专利技术属于运动控制领域,特别是通过基于干扰估计器的控制算法保持多个运动物体状态鲁棒一致。
技术介绍
对于多个运动体，“一致”是指多个运动体形成某种同步或者匹配，比如速度一致或者位置一致，达到某个状态具有相同的步调。运动体的分布式“一致性算法”是指它通过收集与其相邻运动体的信息，加上自身的信息，汇总后都得到的一种可执行方案，从而实现多运动体运动状态的一致。然而，运动体运动过程中不可避免的要受到各种干扰，这些干扰都是无法确定和预估的。运动体的外部干扰主要来自于环境的影响，比如紊流、雨滴等对飞行器飞行的影响，会导致飞行器的受力产生变化，从而影响飞行器的飞行轨迹和姿态。另一方面，运动体内部的不确定因素也会对运动体状态产生不可预知的影响。典型的内部干扰表现为由于燃料不停的燃烧或者燃料的加入导致运动体的质量产生变化，比如对于在轨运行的卫星，其转动惯量的精确值一般难以获取，而且该值一般是慢时变的(燃料消耗，导致转动惯量的变化)，这种特点会给卫星姿态的精确调节带来一定难度。外部干扰和内部不确定因素会对系统造成不可预测的影响，针对这种影响的解决方案主要有H2控制、H∞控制和滑模控制等。其中，前两者具有很好鲁棒性效果，然而它们主要针对的是线性系统，指标的设定和权函数的选取比较复杂；滑模控制是一种特殊的切换控制，可以在非线性系统中发挥良好的鲁棒控制效果，但是其输出的控制信号存在抖颤，这对于系统的性能非常不利。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对
技术介绍
的不足之处改进设计了一种采用干扰估计器的多运动体跟踪控制方法，从而在控制多运动体保持运动一致性过程中达到抗干扰能力强、计算量小、实时性强的目的。本专利技术的技术方案是首先设定各运动体的通讯关系网，保证各运动体能直接或间接的获得领头运动体的运动状态；然后领头运动体发送信号，各运动体接收到与之有关联的运动体的运动状态信号后进行分析、计算，根据计算结果控制本身运动状态，从而达到专利技术目的，因而本专利技术一种采用干扰估计器的多运动体跟踪控制方法包括：步骤1：设定各运动体间的通讯关系网，保证各运动体能直接或间接的获得领头运动体的运动状态；步骤2：领头运动体发送信号，各运动体接收与之有关联运动体的运动状态信号，然后基于运动体的运动模型：确定控制信号μi(t)的表达式如下：其中：ri(t)为第i个运动体的位置信息，vi(t)为第i个运动体的速度信息，di(t)为干扰信号，为干扰估计信号，ui(t)为标定控制信号。信号ui(t)保证如下的标定模型：实现状态一致性跟踪。步骤3：标定控制信号ui(t)的确定，其具体表达式如下：其中，i∈{1,2,...,n}，kri和kvi为正常量，aij表示有向拓扑图的邻接矩阵中对应的元素，当第i个运动体能够接收到参考信号时，ai(n+1)>0，否则，ai(n+1)＝0；rd(t)表示位置跟踪参考信号，ui(t)为第i个运动体的产生的控制信号，相应的uj(t)，表示第j个运动体的控制信号；步骤4：根据理想运动模型和一致性位置跟踪算法建立带有干扰估计器的一致性跟踪控制模型；步骤5：根据稳定的带有干扰估计器的一致性跟踪控制模型计算出与自身有关联的运动体的运动状态，根据该状态控制自身运动状态。步骤4：干扰估计信号的确定，具体步骤为：步骤4-1：建立的拉普拉斯关系式：其中：Q代表低通滤波器，步骤4-2：取步骤4-1中拉氏变换为得到：其中：T代表低通滤波器的时间常数，最终得到的具体表达式：本专利技术一种采用干扰估计器的多运动体跟踪控制方法，首先建立各运动体间的联系关系，然后由头运动体直接或间接的控制各运动体的运动状态，各运动体收到头运动体发出的跟踪信号后，采用干扰估计器的一致性位置跟踪控制模型处理控制信号，抑制或者抵消运动信号中的干扰信号来准确控制各运动体的运动状态，从而具有抗干扰能力强、计算量小、实时性强的效果。附图说明图1：本专利技术设计流程示意图；图2：本专利技术通信拓扑条件举例图；图3：本专利技术闭环控制系统结构图；图4.1：针对模型(2),本专利技术中的一致性稳定器位置信号仿真图；图4.2：针对模型(2),本专利技术中的一致性稳定器位置误差仿真图；图5.1：针对模型(1),本专利技术中的一致性稳定器位置信号仿真图；图5.2：针对模型(1),本专利技术中的一致性稳定器位置误差仿真图；图6.1：针对模型(1),本专利技术一致性控制方案位置信号仿真图,T＝0.1；图6.2：针对模型(1),本专利技术一致性控制方案位置误差仿真图,T＝0.1；图6.3：针对模型(1),本专利技术一致性控制方案干扰估计误差仿真图,T＝0.1；图7.1：针对模型(1),本专利技术一致性控制方案位置信号仿真图,T＝0.05；图7.2：针对模型(1),本专利技术一致性控制方案位置误差仿真图,T＝0.05；图7.3：针对模型(1)，本专利技术一致性控制方案干扰估计误差仿真图,T＝0.05；图8.1：干扰最终为常值,本专利技术一致性控制方案位置信号仿真图,T＝0.1；图8.2：干扰最终为常值,本专利技术一致性控制方案位置误差仿真图,T＝0.1；图8.3：干扰最终为常值,本专利技术一致性控制方案干扰估计误差仿真图,T＝0.1。图3中的ui和μi分别表示一致性跟踪稳定本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种采用干扰估计器的多运动体跟踪控制方法，该方法包括：步骤1：设定各运动体间的通讯关系网，保证各运动体能直接或间接的获得领头运动体的运动状态；步骤2：领头运动体发送信号，各运动体接收与之有关联运动体的运动状态信号，然后基于运动体的运动模型：r·i(t)=vi(t)v·i(t)=μi(t)+di(t)---(1)]]>确定控制信号μi(t)的表达式如下：μi(t)=ui(t)-d^i(t)]]>其中：ri(t)为第i个运动体的位置信息，vi(t)为第i个运动体的速度信，di(t)为干扰信号，为干扰估计信号，ui(t)为标定控制信号,信号ui(t)保证如下的标定模型：r·i(t)=vi(t)v·i(t)=ui(t)---(2)]]>实现状态一致性跟踪；步骤3：标定控制信号ui(t)的确定，其具体表达式如下：ui(t)=1κi[Σj=1naijuj(t)+ai(n+1)r··d(t)]-1κikri[Σj=1naij(ri(t)-rj(t))+ai(n+1)(ri(t)-rd(t))]-1κikvi[Σj=1naij(vi(t)-vj(t))+ai(n+1)(vi(t)-r·d(t))]]]>其中，i∈{1,2,...,n}，kri和kvi为正常量，aij表示有向拓扑图的邻接矩阵中对应的元素，当第i个运动体能够接收到参考信号时，ai(n+1)>0，否则，ai(n+1)＝0；rd(t)表示位置跟踪参考信号，ui(t)为第i个运动体的产生的控制信号，相应的uj(t)，表示第j个运动体的控制信号；步骤4：根据理想运动模型和一致性位置跟踪算法建立带有干扰估计器的一致性跟踪控制模型；步骤5：根据稳定的带有干扰估计器的一致性跟踪控制模型计算出与自身有关联的运动体的运动状态，根据该状态控制自身运动状态。...

【技术特征摘要】
1.一种采用干扰估计器的多运动体跟踪控制方法，该方法包括：步骤1：设定各运动体间的通讯关系网，保证各运动体能直接或间接的获得领头运动体的运动状态；步骤2：领头运动体发送信号，各运动体接收与之有关联运动体的运动状态信号，然后基于运动体的运动模型：确定控制信号μi(t)的表达式如下：其中：ri(t)为第i个运动体的位置信息，vi(t)为第i个运动体的速度信息，di(t)为干扰信号，为干扰估计信号，ui(t)为标定控制信号,信号ui(t)保证如下的标定模型：实现状态一致性跟踪；步骤3：标定控制信号ui(t)的确定，其具体表达式如下：其中，i∈{1,2,...,n}，kri和kvi为正常量，aij表示有向拓扑图的邻接矩阵中对应的元素，当第i个运动...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱波，孟长，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51