基于内动态映射的无人机控制系统评估与仿真实现方法技术方案

本发明专利技术涉及航空、无人机领域，为给出针对内动态特性的分析方法，并针对飞行任务需求，评价整体闭环系统的安全性，提供重点关注安全的，可靠性系统评估方法。为无人机闭环控制系统开发提供评价标准，减少实际飞行风险，节约开发成本，本发明专利技术，基于内动态映射的无人机控制系统评估与仿真实现方法，步骤如下：①建立输入输出数据链，通过对输出量求取李导数的方法，反向推导得到系统输入与输出之间的直接关联数据链。同时设计微分同胚映射，确定内动态运动形式；②风险因素分析，分析影响内动态运动的风险因素；③定义内动态性能函数，给出空间尺度性能评估结果。本发明专利技术主要应用于无人机系统评估场合。

【技术实现步骤摘要】
基于内动态映射的无人机控制系统评估与仿真实现方法
本专利技术涉及航空航天领域，主要涉及无人机控制系统评估问题，具体讲,涉及基于内动态映射的无人机控制系统评估与仿真实现方法。
技术介绍
为了提高无人机飞行性能，越来越多的研究人员深入研究无人机自动控制算法，提高控制器的鲁棒性、可靠性，致力于提升无人机闭环控制系统的综合性能。为了评估控制系统的综合性能，需要合理并可靠的系统评估方法。系统评估将针对无人机闭环控制系统给出整体评价，并依据无人机的工作环境和自身特点，详细分析无人机执行任务的性能，并给出使用者关心的评价指标。评价闭环控制系统的性能好坏的方法，有时间域分析方法以及频率域分析方法。针对无人机闭环系统自身特性，重点关注系统的稳定性，输出信号是否能够收敛，指令参考误差值是否能保持在一个可以接受的范围内；同时关注无人机的外部环境，在受到干扰、不确定等影响下的鲁棒性，能否保证干扰下依然能够平稳飞行；此外还关注无人机控制系统的任务执行能力，如机动飞行性能等。这些系统评估方法主要从无人机闭环控制系统的输入信号与输出信号之间的关系入手，评价输入输出特性。然而，对于多输入多输出的无人机数学模型而言，无人机模型的复杂性、高阶性，使得其不可避免的存在着内动态，这些内动态不会直接反映在系统输入输出特性中，但是其运动会影响无人机输出，进而影响系统的稳定性、鲁棒性以及无人机执行任务的能力，是无人机控制系统的潜在系统风险。传统的系统评估方法无法关注这些隐藏在输入输出特性之间的内动态，增加了无人机系统应用的风险。为了解决这一问题，本专利技术重点关注无人机安全飞行，从影响系统飞行安全的内动态入手，研究基于内动态映射的无人机控制系统评估方法。采用合理设计微分同胚映射的方法，提取出内动态运动特性，评估其对系统输出状态的耦合作用，定量评价其对整体系统性能的影响，给出整体系统评估结论。通过对现有技术的检索，并未发现类似技术报道。特别是针对复杂的无人机控制系统，缺乏针对内动态分析的安全性系统评估方法。
技术实现思路
为克服现有技术的不足，本专利技术旨在提出一种重点关注安全飞行的无人机控制系统评估方法，给出针对内动态特性的分析方法，并针对飞行任务需求，评价整体闭环系统的安全性。为越来越复杂的无人机系统提供重点关注安全的，可靠性系统评估方法。为无人机闭环控制系统开发提供评价标准，减少实际飞行风险，节约开发成本，具有很好的应用前景与经济价值。本专利技术采用的技术方案是，基于内动态映射的无人机控制系统评估与仿真实现方法，步骤如下：①建立输入输出数据链，通过对输出量求取李导数的方法，反向推导得到系统输入与输出之间的直接关联数据链。同时设计微分同胚映射，确定内动态运动形式；②风险因素分析，分析影响内动态运动的风险因素；③定义内动态性能函数，给出空间尺度性能评估结果。高速无人机纵向模型包含速度、高速、攻角、俯仰角、俯仰角速度、弹性一阶状态及其变化率、弹性二阶状态及其变化率、弹性三阶状态及其变化率共11个状态量，所述模型的输出状态量为速度状态和高度状态，控制量为油门开度和升降舵控制量，通过建立油门开度至飞行速度的数据链，以及升降舵控制量至飞行高度的数据链，得到系统相对阶分析，得到该控制系统存在高阶内动态，包括弹性状态引起的弹性内动态以及刚体耦合作用引起的刚体内动态，该控制系统中存在四个主要影响关系，即油门开度—推力—速度影响关系；升降舵控制量—升力—攻角—高度影响关系；攻角—阻力—俯仰角影响关系；攻角—俯仰力矩—俯仰角速度影响关系；攻角—广义力—弹性状态影响关系，还有以下几个耦合关系：内动态—推力；内动态—升力；内动态—阻力；内动态—俯仰力矩；升降舵控制量—广义力：无人机飞行任务设计目标为跟踪高度指令和速度指令，定义跟踪误差相关量，并求取内动态，在内动态映射设计过程中，通过模型函数形式设计状态相关耦合项，将攻角、速度、高度状态量引入坐标变换后的内动态，并通过设计发动机控制量和升降舵控制量动态函数将控制量引入坐标变换后的内动态，得到坐标变换后的内动态运动方程，考虑物理参数不确定风险因素、外界扰动不确定风险因素对弹性内动态及刚体内动态的影响，定义多尺度内动态性能函数，通过评估结果可以看出待评估无人机闭环系统，对于给定的风险因素影响界限要求，直观的读出满足评估要求的内动态性能函数分布概率，该定量的评估结果作为多个无人机闭环系统评估比较的依据。具体地，步骤①，设计微分同胚映射对于如下式所示非线性无人机控制系统：y(t)＝h(x)其中，x(t)∈Rn为无人机系统状态量，Rn为n维实数空间，n为无人机系统状态量维数，t为时间，f(x),g(x),h(x)为描述无人机非线性运动特性的非线性方程，f(x)为模型微分方程与控制量无关函数项，g(x)为模型微分方程中与控制量直接相关函数项，h(x)为模型输出函数方程。y(t)为无人机系统输出量，依据无人机飞行跟踪指令yref(t)，设计微分同胚映射T(x)为：其中，r为无人机非线性系统的相对阶，表示对函数f求取Lie导数，u为控制输入，χ为无人机非线性系统内动态，ν为耦合系数矩阵，为动态控制映射器，其动态特性为经过坐标变换映射T(x)，坐标系[x]下的原无人机系统，即表示为新坐标系[χ,ξ]下的系统，其动态方程表示为：其中，f′(χ,ξ),g′(χ,ξ),φ(χ,ξ)为通过坐标变换映射后的非线性函数，f′(χ,ξ)为坐标变换映射后与控制量无关的函数项，g′(χ,ξ)为通过坐标变换映射后与控制量直接相关的函数项，φ(χ,ξ)为内动态坐标变换映射后的非线性函数。步骤②，风险因素分析在内动态坐标变换映射作用的影响下，待评价的无人机闭环系统表示为以下非线性随机微分方程的形式：其中，为风险因素，包括物理参数不确定、气动参数不确定、控制量延迟、控制量噪声、外界扰动，随着风险因素的引入，无人机非线性系统微分方程式的解ξ(t),χ(t)将会受到随机变量的影响，对于连续、可微、平方可积的内动态函数为条件期望，表示第i个风险因素固定时内动态的取值统计量，为方差；步骤③，空间尺度性能评估结果对于包含了模型状态信息、输出信息、控制输入信息的模型内动态设计内动态相关性能函数其中χr(t)为标称闭环系统内动态运动信息，为待评估系统的内动态运动信息，取标称闭环系统内动态与待评估闭环系统内动态运动随时间变化的误差，通过选取不同的评估时间尺度，分别表示暂态性能和稳态性能评估结果，性能指标为闭环无人机系统内动态性能函数的约束，具体定义形式如下所示：其中ωm表示下界要求，ωM表示上界要求，内动态出性能函数受到高维风险因素的影响，将呈现一定的随机特性，设定评估的空间尺度信息，即具体考虑哪些风险因素，以及这些风险因素的变化范围和随机分布特性，内动态性能函数特性概率空间由表示，其中W为性能函数ω的所有可能取值集合，为约束条件下的内动态性能函数取值集合，pω为表示了内动态性能函数满足约束的概率分布函数，其中，为概率密度函数，空间尺度性能评价域定量评估结果以平面图形形式直观描述风险因素对内动态运动的影响，横坐标为变量纵坐标为评估变量其中，为某次实际实验中风险因素取值为时的闭环系统内动态性能函数取值，为风险因素作用时内动态性能函数取值的约束条件当时定义函数其余情况时则评估变量为本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于内动态映射的无人机控制系统评估与仿真实现方法，其特征是，包括如下步骤：①建立输入输出数据链，通过对输出量求取李导数的方法，反向推导得到系统输入与输出之间的直接关联数据链。同时设计微分同胚映射，确定内动态运动形式；②风险因素分析，分析影响内动态运动的风险因素；③定义内动态性能函数，给出空间尺度性能评估结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于内动态映射的无人机控制系统评估与仿真实现方法，其特征是，包括如下步骤：①建立输入输出数据链，通过对输出量求取李导数的方法，反向推导得到系统输入与输出之间的直接关联数据链。同时设计微分同胚映射，确定内动态运动形式；②风险因素分析，分析影响内动态运动的风险因素；③定义内动态性能函数，给出空间尺度性能评估结果。2.如权利要求1所述的基于内动态映射的无人机控制系统评估与仿真实现方法，其特征是，高速无人机纵向模型包含速度、高速、攻角、俯仰角、俯仰角速度、弹性一阶状态及其变化率、弹性二阶状态及其变化率、弹性三阶状态及其变化率共11个状态量，所述模型的输出状态量为速度状态和高度状态，控制量为油门开度和升降舵控制量，通过建立油门开度至飞行速度的数据链，以及升降舵控制量至飞行高度的数据链，得到系统相对阶分析，得到该控制系统存在高阶内动态，包括弹性状态引起的弹性内动态以及刚体耦合作用引起的刚体内动态，该控制系统中存在四个主要影响关系，即油门开度—推力—速度影响关系；升降舵控制量—升力—攻角—高度影响关系；攻角—阻力—俯仰角影响关系；攻角—俯仰力矩—俯仰角速度影响关系；攻角—广义力—弹性状态影响关系，还有以下几个耦合关系：内动态—推力；内动态—升力；内动态—阻力；内动态—俯仰力矩；升降舵控制量—广义力：无人机飞行任务设计目标为跟踪高度指令和速度指令，定义跟踪误差相关量，并求取内动态，在内动态映射设计过程中，通过模型函数形式设计状态相关耦合项，将攻角、速度、高度状态量引入坐标变换后的内动态，并通过设计发动机控制量和升降舵控制量动态函数将控制量引入坐标变换后的内动态，得到坐标变换后的内动态运动方程，考虑物理参数不确定风险因素、外界扰动不确定风险因素对弹性内动态及刚体内动态的影响，定义多尺度内动态性能函数，通过评估结果可以看出待评估无人机闭环系统，对于给定的风险因素影响界限要求，直观的读出满足评估要求的内动态性能函数分布概率，该定量的评估结果作为多个无人机闭环系统评估比较的依据。3.如权利要求1所述的基于内动态映射的无人机控制系统评估与仿真实现方法，其特征是，具体地，步骤①，设计微分同胚映射，对于如下式所示非线性无人机控制系统：y(t)＝h(x)其中，x(t)∈Rn为无人机系统状态量，Rn为n维实数空间，n为无人机系统状态量维数，t为时间，f(x),g(x),h(x)为描述无人机非线性运动特性的非线性方程，f(x)为模型微分方程与控制量无关函数项，g(x)为模型微分方程中与控制量直接相关函数项，h(x)为模型输出函数方程。y(t)为无人机系统输出量，依据无人机飞行跟踪指令yref(t)，设计微分同胚映射T(x)为：其中，r为无人机非线性系统的相对阶，表示对函数f求取Lie导数，u为控制输入，χ为无人机非线性系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾凡琳，李黎霞，马乐，李鹏展，
申请(专利权)人：天津职业技术师范大学，
类型：发明
国别省市：天津,12