基于饱和受限情况下的无人机自适应跟踪控制算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于饱和受限情况下的无人机自适应跟踪控制算法，本发明专利技术方法包括以下步骤：首先，基于牛顿—欧拉模型建立非线性、欠驱动的四旋翼无人机模型，实现四旋翼无人机模型数学化处理；然后，基于输入饱和受限函数模型，建立系统框架和选取输入受限函数；其次，基于滑模变结构控制方法，实现四旋翼无人机位置子系统的控制处理；最后，基于自适应跟踪控制方法，引入自抗扰控制处理无人机不可控的扰动，实现四旋翼无人机姿态子系统的控制处理。本文所提方法能在无人机输入饱和受限、系统扰动不知且不可控等复杂情况下，采用双闭环的控制模型，实现无人机位置和姿态的自适应跟踪控制，最终使无人机飞行状态达到稳定。

【技术实现步骤摘要】
基于饱和受限情况下的无人机自适应跟踪控制算法
本专利技术涉及一种无人机控制算法，具体的说是一种四旋翼无人机跟踪控制算法，属于工业自动控制

技术介绍
四旋翼无人机是一种具有六个自由度的垂直起降飞机，可以突破跑道限制并自由悬停。与其他无人机平台相比，它具有结构简单，稳定，超强的灵活性。四旋翼无人机广泛应用于战术侦察，航空摄影，电磁干扰，短途货运等领域。对四旋翼无人机的研究具有重要的现实意义，已成为国内外研究的热点之一。目前，大量学者将四旋翼无人机作为复杂的非线性，多变量，欠驱动控制系统来研究。并且，已有许多关于四旋翼无人机跟踪控制的论文发表出来。近年来，针对四旋翼无人机系统的位置和姿态控制的研究，不同学者分别提出了自抗扰(ADRC)，滑模控制，预测控制，反步法控制，自适应控制以及鲁棒控制等控制方法。然而，四旋翼无人机具有非线性，高阶，强耦合和欠驱动的特点，导致其稳定性分析和控制器设计难以实现。在四旋翼无人机控制系统中，滑模控制和自适应跟踪控制被广泛采用。本专利技术提出了一种基于滑模控制和自适应跟踪控制的双闭环控制器，用于控制四旋翼无人机的位置和姿态。在本专利技术所提出的双闭环结构中，滑模控制用于控制外环的位置子系统，自适应跟踪控制用于控制内环的姿态子系统。然而，在实际飞行中，无人机必须进行大量的机动性飞行，并且所需的控制量通常超过执行器可提供的最大输出(执行器的饱和特性)。这样的限制往往降低实际的飞行控制性能，在严重的情况下，它可能会导致整个系统的不稳定。因此，在飞行控制中需要考虑致动器饱和的影响。本专利技术提出了一类具有输入约束的不确定MIMO非线性系统的自适应跟踪控制。引入辅助设计系统来分析输入约束的影响，并将其状态用于自适应跟踪控制设计。本专利技术基于全局稳定轨迹跟踪控制算法，提出了一种欠驱动四旋翼无人机控制模型。将四旋翼无人机系统将分为欠驱动位置子系统和姿态子系统。对于这样的双闭环控制系统，位置子系统控制器采用滑模控制方法设计。考虑到输入饱和约束的影响，姿态子系统采用自抗扰和自适应跟踪控制方法设计。通过这样的控制器设计，可以顺利跟踪四旋翼无人机系统的位置和姿态角。并且，双闭环控制系统也将具有全局稳定性。
技术实现思路
本专利技术为解决四旋翼无人机系统在输入饱和受限的控制情况下，提出了一种基于饱和受限情况下的无人机自适应跟踪控制算法，采用双闭环的控制框架，对外环采用滑模控制方法控制位置子系统，对内外采用自适应控制方法控制姿态子系统，从而达到了四旋翼无人机系统在输入饱和受限的情况下所期望要求的效果。本专利技术提供一种基于饱和受限情况下的无人机自适应跟踪控制算法，包括以下步骤：步骤A、在考虑扰动存在的情况下，建立四旋翼无人机的二阶系统数学模型；步骤B、基于四旋翼无人机的二阶系统模型，对于外环位置子系统，提出滑模控制器对无人机系统进行控制，以实现对无人机位置状态的控制；步骤C、基于四旋翼无人机的二阶系统模型，对于内环姿态子系统，提出自适应控制策略对无人机系统进行控制，以实现对无人机姿态状态的控制。作为本专利技术的进一步限定，步骤A具体为：所述二阶系统数学模型为其中，状态x,y,z表示四旋翼的位置，状态θ,φ,ψ由三个姿态角组成，g是重力加速度，Ii(i＝1,2,3)代表惯性矩，Ki(i＝1,2…6)代表阻力系数，di(i＝1,2…6)是系统扰动，滚动角φ和俯仰角θ的范围(-2/π＜φ、θ＜2/π)，偏航角ψ的范围也限于(-π＜ψ＜π)，ui(i＝1,2,3,4)表示四旋翼的四个控制输入量。将公式(1)所表示的四旋翼无人机数学模型拆分成位置和姿态两部分，以便于分布式处理：将四旋翼无人机模型写成矩阵形式，因此，公式(2)可以用以下形式书写：其中，ξ＝[xyz]T是四旋翼无人机在惯性坐标系中的质心位置，是垂直单位矢量，g是重力加速度，dF＝[md1md2md3]T，m是四旋翼无人机的质量；是旋转矩阵，其中c·＝cos(·)、s·＝sin(·)。作为本专利技术的进一步限定，步骤B具体为：所述滑模控制器为：定义一个滑模控制函数其中，λ1是一个正数并满足Hurwitz条件，并且s1(t)表示平动的滑模面。选择指数收敛的控制律，滑模面的导数应如下其中ε1≥DF/m和k1是正常数，符号函数定义如下考虑公式(5)，公式(6)的导数是因此，对比公式(5)和公式(8)，位置子系统的滑模控制律可以设计如下作为本专利技术的进一步限定，步骤C具体为：所述自适应控制器为：假设预期跟踪的参考姿态是δd＝[θdφdψd]T并且虚拟控制律是αi＝[α1α2α3]T；定义错误变量e1＝δ-δd和e2＝δ1-αi，虚拟控制定律αi可以定义如下考虑公式(3)并求导，我们得到可用位置子系统的误差方程其中δ＝[θφψ]T为无人机姿态角，U＝[u2u3u4]T,I＝[I1I2I3]T代表惯性矩,dF＝[d4d5d6]T代表阻力系数。考虑Lyapunov函数Vi求导可得引入αi,可得为方便输入饱和受限影响的分析，给出了辅助设计系统其中η∈R3是辅助设计系统的状态，设计参数是正常数，应根据跟踪性能的要求选择适当的值；考虑输入饱和的影响，请选择以下控制律作为本专利技术的进一步限定，其对于四旋翼无人机在获得虚拟输入之后，还得计算实际升程控制输入并将其传递到姿态子系统中间命令信号，具体包括以下步骤：将虚拟控制输入写为向量Uξ＝[ux,uy,uz]T，将中间命令信号设置为Θd＝[φd,θd,ψd]T；考虑Uξ＝[ux,uy,uz]T和可以得到进一步变为矩阵形式使用Θd代替姿态子系统的中间命令信号Θ，获得因为可得滚转角指令信号是俯仰角指令信号是偏航角ψd可用于跟踪给定指令信号的任意偏航角。作为本专利技术的进一步限定，其对于四旋翼无人机的稳定性采用如下方式验证：是利用Lyapunov稳定性理论，设计Lyapunov函数证明在四旋翼无人机位置子系统和姿态子系统的稳定性；具体包括以下步骤：步骤a：对于采用滑模控制策略的位置子系统，考虑Lyapunov函数V1的导数如下：由于ε1≥DF/m,可得从上面的分析我们可以看出s1是指数收敛，即eξ指数收敛。类似地，位置误差子系统是指数稳定的。步骤b：对于采用自适应控制策略的姿态子系统，考虑Lyapunov函数根据公式(27),V的导数将公式(15)带入公式(28),可得为了确保系统的稳定性，选择适当的参数k22来确保k22-I3×3≥0。作为本专利技术的进一步限定，在外界扰动和内在误差无法估计的时候，提出非线性ES0控制策略，对内部不可建模和外部不可估计的扰动进行估计和补偿：ESO可用于姿态子系统，以估计和补偿外部环境的总干扰，对于这种情况，系统扩张状态方程是状态观察器，即ESO是为了扩张状态而建立的选择适当的参数βi(i＝1,2,3),d4可以被估计和补偿；类似地，φ和ψ也可以使用扩展状态观察器来估计误差，这样也可以通过ESO进行补偿；通过将自适应跟踪控制方法与ESO相结合，可以得到新的姿态角控制律，如下所示其中di是对系统总扰动的估计。本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：(1)本专利技术考虑了四旋翼无人机的输入饱和受限的情况，因为无人机的转速不可能无限大，转速的限定决定了无人机的输入是受限的，所以考虑四旋翼无人机的输入饱和受限更具现实意义，符本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于饱和受限情况下的无人机自适应跟踪控制算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、在考虑扰动存在的情况下，建立四旋翼无人机的二阶系统数学模型；步骤B、基于四旋翼无人机的二阶系统模型，对于外环位置子系统，提出滑模控制器对无人机系统进行控制，以实现对无人机位置状态的控制；步骤C、基于四旋翼无人机的二阶系统模型，对于内环姿态子系统，提出自适应控制策略对无人机系统进行控制，以实现对无人机姿态状态的控制。

【技术特征摘要】
1.一种基于饱和受限情况下的无人机自适应跟踪控制算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、在考虑扰动存在的情况下，建立四旋翼无人机的二阶系统数学模型；步骤B、基于四旋翼无人机的二阶系统模型，对于外环位置子系统，提出滑模控制器对无人机系统进行控制，以实现对无人机位置状态的控制；步骤C、基于四旋翼无人机的二阶系统模型，对于内环姿态子系统，提出自适应控制策略对无人机系统进行控制，以实现对无人机姿态状态的控制。2.根据权利要求1所述的基于饱和受限情况下的无人机自适应跟踪控制算法，其特征在于，步骤A具体为：所述二阶系统数学模型为其中，状态x,y,z表示四旋翼的位置，状态θ,φ,ψ由三个姿态角组成，g是重力加速度，Ii(i＝1,2,3)代表惯性矩，Ki(i＝1,2…6)代表阻力系数，di(i＝1,2…6)是系统扰动，滚动角φ和俯仰角θ的范围(-2/π＜φ、θ＜2/π)，偏航角ψ的范围也限于(-π＜ψ＜π)，ui(i＝1,2,3,4)表示四旋翼的四个控制输入量。将公式(1)所表示的四旋翼无人机数学模型拆分成位置和姿态两部分，以便于分布式处理：将四旋翼无人机模型写成矩阵形式，因此，公式(2)可以用以下形式书写：其中，ξ＝[xyz]T是四旋翼无人机在惯性坐标系中的质心位置，是垂直单位矢量，g是重力加速度，令dF＝[md1md2md3]T，m是四旋翼无人机的质量；是旋转矩阵，其中c·＝cos(·)、s·＝sin(·)。3.根据权利要求2所述的基于饱和受限情况下的无人机自适应跟踪控制算法，其特征在于，步骤B具体为：所述滑模控制器为：定义一个滑模控制函数其中，λ1是一个正数并满足Hurwitz条件，并且s1(t)表示平动的滑模面。选择指数收敛的控制律，滑模面的导数应如下其中ε1≥DF/m和k1是正常数，符号函数定义如下考虑公式(5)，公式(6)的导数是因此，对比公式(5)和公式(8)，位置子系统的滑模控制律可以设计如下4.根据权利要求3所述的基于饱和受限情况下的无人机自适应跟踪控制算法，其特征在于，步骤C具体为：所述自适应控制器为：假设预期跟踪的参考姿态是δd＝[θdφdψd]T并且虚拟控制律是αi＝[α1α2α3]T；定义错误变量e1＝δ-δd和e2＝δ1-αi，虚拟控制定律αi可以定义如下其中I3×3表示单位矩阵；考虑公式(3)并求导，我们得到可用位置子系统的误差方程其中δ＝[θφψ]T为无人机姿态角，U＝[u2u3u4]T,I＝[I1I2I3]T代表惯性矩,dF＝[d4d5d...

【专利技术属性】
技术研发人员：周帆，周映江，蒋国平，曹宁，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32