一种无人飞艇三维航迹跟踪方法技术

一种无人飞艇三维航迹跟踪方法，首先由给定的指令航迹和实际航迹计算误差量，然后采用滑模控制方法设计航迹控制律，计算航迹控制量；为有效抑制滑模控制导致的抖振，以滑模面及其变化率为神经网络的输入变量，以控制增益为神经网络的输出变量设计了神经网络滑模控制律，利用神经网络的自学习功能在线调整控制增益。本发明专利技术针对无人飞艇的航迹跟踪问题，建立了其空间运动的数学模型；以此模型为受控对象，采用滑模控制方法设计了航迹控制律；为了抑制抖振，以滑模面及其变化率为神经网络的输入变量，以控制增益为神经网络的输出变量设计了神经网络滑模控制律，利用神经网络的自学习功能在线调整控制增益，以抑制抖振从而提高系统性能。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】，首先由给定的指令航迹和实际航迹计算误差量，然后采用滑模控制方法设计航迹控制律，计算航迹控制量；为有效抑制滑模控制导致的抖振，以滑模面及其变化率为神经网络的输入变量，以控制增益为神经网络的输出变量设计了神经网络滑模控制律，利用神经网络的自学习功能在线调整控制增益。本专利技术针对无人飞艇的航迹跟踪问题，建立了其空间运动的数学模型；以此模型为受控对象，采用滑模控制方法设计了航迹控制律；为了抑制抖振，以滑模面及其变化率为神经网络的输入变量，以控制增益为神经网络的输出变量设计了神经网络滑模控制律，利用神经网络的自学习功能在线调整控制增益，以抑制抖振从而提高系统性能。【专利说明】
本专利技术涉及一种航天航空领域的飞行控制方法，它为无人飞艇航迹跟踪提供一种 神经网络滑模控制方法，属于自动控制
。
技术介绍
无人飞艇是指一种依靠轻于空气的气体（如氦气、氢气等）产生静浮力升空，依 靠自动飞行控制系统实现定点驻留和低速机动的飞行器，具有留空时间长、载荷量大、能耗 低、效费比高等优点，广泛应用于侦察监视、对地观测、环境监测、应急救灾、科学探测等领 域，具有重要应用价值和广阔的应用前景，当前已成为航空领域的研究热点。航迹跟踪是 指无人飞艇按照预定航迹（或航路点）飞行，以完成各项飞行任务。无人飞艇的空间运动 具有非线性、通道耦合、不确定、易受外界扰动等特点，因此，航迹控制成为无人飞艇飞行控 制的关键技术之一。已有文献对飞艇航迹跟踪方法的研究大都基于线性化动力学模型，未 考虑非线性因素以及纵向和横侧向运动之间的耦合作用，仅在平衡态附近有效。滑模控制 方法对模型不确定项和外界干扰具有强鲁棒性，为无人飞艇的航迹跟踪提供了一种有效手 段。但是，滑模控制的不连续开关特性导致系统产生抖振，成为其显著的缺点。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提出，其为一种神经网 络滑模控制方法。本专利技术针对无人飞艇的航迹跟踪问题，建立了其空间运动的数学模型；以 此模型为受控对象，采用滑模控制方法设计了航迹控制律；为了抑制抖振，以滑模面及其变 化率为神经网络的输入变量，以控制增益为神经网络的输出变量设计了神经网络滑模控制 律，利用神经网络的自学习功能在线调整控制增益，以抑制抖振从而提高系统性能。由该方 法控制的闭环系统能够稳定跟踪指令航迹，且具有良好的鲁棒性和动态性能，为无人飞艇 航迹控制的工程实现提供了有效方案。 本专利技术，首先由给定的指令航迹和实际航迹计算 误差量，然后采用滑模控制方法设计航迹控制律，计算航迹控制量；为有效抑制滑模控制导 致的抖振，以滑模面及其变化率为神经网络的输入变量，以控制增益为神经网络的输出变 量设计了神经网络滑模控制律，利用神经网络的自学习功能在线调整控制增益。实际应用 中，飞艇航迹由组合导航系统测量得到，将由该方法计算得到的控制量传输至执行机构即 可实现航迹控制功能。 -种无人飞艇航迹控制方法，其具体步骤如下， 步骤一：给定指令航迹（广义坐标）：nd = [xd, yd, zd, Θ d，Ij；d，φ」τ ; 步骤二：误差量计算：计算指令航迹与实际航迹之间的误差量e ; 步骤三：滑模控制律设计：选取滑模面和趋近律，采用滑模控制方法设计航迹控 制律，计算航迹控制量u ; 步骤四：神经网络控制器设计：以滑模面及其变化率为神经网络的输入变量，以 控制增益为神经网络的输出变量设计了神经网络滑模控制律，利用神经网络的自学习功能 在线调整控制增益，以抑制滑模控制导致的抖振现象。 _〇] 其中，在步骤一中所述的指令航迹为广义坐标nd = [xd, yd, zd, θ d，ij；d，φ」τ，Xd、 yd、zd、Θ d、L和分别为指令x坐标、指令y坐标、指令z坐标、指令俯仰角、指令偏航角 和指令滚转角，上标T表示向量或矩阵的转置。 其中，在步骤二中所述的计算指令航迹与实际航迹之间的误差量，其计算方法 为： e = n d- η = T (1) n = Τ为实际航迹，X、y、Z、Θ、ψ、Φ分别为实际航迹的X坐 标、y坐标、Z坐标、俯仰角、偏航角和滚转角。 其中，在步骤三中所述的设计滑模控制律，计算航迹控制量11，其方法为：1)建立 飞艇空间运动的数学模型 为便于描述，飞艇空间运动的坐标系及运动参数定义如下。如图3所示，采用地面 坐标系 〇e和体坐标系〇bXbybzb对飞艇的空间运动进行描述，CV为浮心，CG为重心，浮心 到重心的矢量为r e= '1、7、2分别为轴向、 侧向和坚直方向的位移；姿态角Ω = τ，θ、ψ、φ分别为俯仰角、偏航角和滚转 角；速度V = T，u、V、w分别为体坐标系中轴向、侧向和垂直方向的速度；角速度ω =T，p、q、r分别为滚转、俯仰和偏航角速度。记广义坐标η = T，广义速度为 V= T。 飞艇空间运动的数学模型描述如下： ? = ,/(η)= 【权利要求】1. ，其特征在于：首先由给定的指令航迹和实际航迹 计算误差量，然后采用滑模控制方法设计航迹控制律，计算航迹控制量；再以滑模面及其变 化率为神经网络的输入变量，以控制增益为神经网络的输出变量设计了神经网络滑模控制 律，利用神经网络的自学习功能在线调整控制增益。2. 根据权利要求1所述的无人飞艇三维航迹跟踪方法，其特征在于： 步骤一：给定指令航迹 _ _______ _ 分别为指令x坐标、指令y坐标、指令z坐标、指令俯仰角、指令偏航角和指令滚转角，上标 T表示向量或矩阵的转置 步骤二：误差量计算：计算指令航迹与实际航迹之间的误差量e，其计算方法为：其中：n = 1为实际航迹,x、y、z、0、V、分别为实际航迹的x坐 标、y坐标、z坐标、俯仰角、偏航角和滚转角； 步骤三：滑模控制律设计：选取滑模面和趋近律，采用滑模控制方法设计航迹控制律， 计算航迹控制量u，具体方法如下： 1)建立飞艇空间运动的数学模型 飞艇空间运动的坐标系及运动参数定义如下：采用地面坐标系〇6x6y6z 6和体坐标系 〇bxbybzb对飞艇的空间运动进行描述，CV为浮心，CG为重心，浮心至IJ重心的矢量为r G = T ;运动参数定义：位置P = T，x、y、z分别为轴向、侧向和坚直方向的位移； 姿态角Q = T，0、￥、小分别为俯仰角、偏航角和滚转角；速度v= T，u、v、w分别为体坐标系中轴向、侧向和垂直方向的速度；角速度CO = T，p、q、r 分别为滚转、俯仰和偏航角速度；记广义坐标n = T，广义速度为V = T ； 飞艇空间运动的数学模型描述如下：式中，m为飞艇质量，mn、m22、m33为附加质量，In、I 22、I33为附加惯量；Q为动压，a为 迎角，3为侧滑角，Cx、CY、Cz、Q、Cm、C n为气动系数；lx、Iy、Iz分别为绕〇bxb、〇by b、〇bzb的 主惯量；Ixy、Ixz、Iyz分别为关于平面obxbyb、o bxbzb、obybzb的惯量积；T为推力大小，ii为 推力矢量与〇bxbzb面之间的夹角，规定其在obx bzb面之左为正，u为推力矢量在〇bxbzb面的 投影与〇bxb轴之间的夹角，规定其投影在〇bxb轴之下为正；l x、ly、l本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无人飞艇三维航迹跟踪方法，其特征在于：首先由给定的指令航迹和实际航迹计算误差量，然后采用滑模控制方法设计航迹控制律，计算航迹控制量；再以滑模面及其变化率为神经网络的输入变量，以控制增益为神经网络的输出变量设计了神经网络滑模控制律，利用神经网络的自学习功能在线调整控制增益。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨跃能，闫野，周洋，邵汉斌，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科学技术大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43