基于浸入不变集的小型无人直升机无模型自适应控制方法技术

本发明专利技术涉及无人机控制，旨在针对小型无人直升机，本发明专利技术旨在提出一种鲁棒性较好，同时可以弥补动力学系统不确定性的自适应律与非线性控制器。本发明专利技术采用的技术方案是，基于浸入不变集的小型无人直升机无模型自适应控制方法，步骤如下：设计控制器，用于根据前一时刻的姿态采样数据以及控制器输出采样数据，对当前时刻控制器的输出数据进行实时调整和补偿，从而实现小型无人直升机姿态控制。本发明专利技术主要应用于无人机设计制造场合。

Model-free adaptive control method for small unmanned helicopter based on immersion invariant set

【技术实现步骤摘要】
基于浸入不变集的小型无人直升机无模型自适应控制方法
本专利技术涉及一种无人机控制方法，特别是涉及一种基于浸入不变集无模型自适应控制理论的控制方法。具体讲,涉及小型无人直升机的浸入不变集无模型自适应控制方法。
技术介绍
小型无人直升机是不需要人驾驶，能够完成自主飞行任务的特殊飞行器。此类飞行器具有垂直起降、低空飞行等诸多特点，在各个领域得到了广泛的应用。同时，由于无人直升机具有强耦合、非线性、数学模型复杂等特点，使得对无人直升机的动力学分析建模和控制器设计都较为困难。随着小型无人直升机的应用范围日益增大，针对小型无人直升机的控制算法研究成为无人机研究领域的热点问题之一。无人直升机执行的任务越来越复杂，PID(Proportion-Integral-Derivative，比例微分积分)以及LQR(linearquadraticregulator,线性二次型调节器)等控制已无法满足控制精度的要求，我们需要找出更有效的非线性控制算法来控制无人机，如滑膜控制，鲁棒控制，神经网络控制，数据驱动控制，机器学习等，完成更复杂的任务。加州大学伯克利分校一直都在无人机相关领域有较深入的研究，2000年开本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于浸入不变集的小型无人直升机无模型自适应控制方法，其特征是，设计控制器，用于根据前一时刻的姿态采样数据以及控制器输出采样数据，对当前时刻控制器的输出数据进行实时调整和补偿，从而实现小型无人直升机姿态控制。

【技术特征摘要】
1.一种基于浸入不变集的小型无人直升机无模型自适应控制方法，其特征是，设计控制器，用于根据前一时刻的姿态采样数据以及控制器输出采样数据，对当前时刻控制器的输出数据进行实时调整和补偿，从而实现小型无人直升机姿态控制。2.如权利要求1所述的基于浸入不变集的小型无人直升机无模型自适应控制方法，其特征是，具体步骤如下：(1)建立小型无人直升机相关的坐标系：两个坐标系，分别为惯性坐标系{I}和体坐标系{B}，二者均满足右手定则，惯性坐标系{I}原点位于地面，体坐标系{B}原点位于无人机的质心，{xIyIzI}和{xByBzB}分别表示惯性坐标系{I}和体坐标系{B}对应的三个主轴；(2)建立以无人机利用直升机的横向周期变距、纵向周期变距以及尾桨总距与无人机滚转角、俯仰角、偏航角的之间的动力学模型；以横向周期变距、纵向周期变距以及尾桨总距作为控制输入，以无人机的三个姿态角作为被控量，无人直升机的动力学模型如下：其中θ(t),ψ(t)分别表示滚转角、俯仰角、偏航角；在体坐标系{B}下定义飞行器的旋转角速度向量为ω(t)＝[ω1(t),ω2(t),ω3(t)]T∈R3，定义为扰动力矩向量，J∈R3×3为转动惯量矩阵，由机体的对称性可知J＝diag{[J1,J2,J3]T}，定义角速度转移矩阵S∈R3×3，A∈R3×3，B∈R3代表旋翼动力学相关矩阵，D∈R3×3代表旋翼挥舞动力学相关矩阵，δ(t)＝[δlat(t)δlon(t)δped(t)]T代表控制输入，δlat(t)代表横向周期变距，δlon(t)代表...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲜斌，潘晓龙，张旭，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12