螺旋桨动力失效的主动补偿方法、无人机以及存储介质技术

本申请实施例公开一种螺旋桨动力失效的主动补偿方法、多旋翼无人机以及计算机可读存储介质，所述螺旋桨动力失效的主动补偿方法包括：在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态；获取异常状态的螺旋桨的原定目标推力；将异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上。本申请实施例通过将异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上，使无人机总力矩和总推力输出与动力失效前一致；补偿量仅与当前失效的目标推力相关，不涉及历史数据，因而不存在积分收敛问题，过渡时间近似为零；在动力充足的情况下，确保无人机可以安全地完成飞行任务。

Active compensation method of propeller power failure, UAV and storage medium

【技术实现步骤摘要】
螺旋桨动力失效的主动补偿方法、无人机以及存储介质
本申请实施例涉及无人机
，尤其涉及一种螺旋桨动力失效的主动补偿方法、多旋翼无人机以及计算机可读存储介质。
技术介绍
无人机常常用在航拍、远程空中监控、监测、侦查等领域。多旋翼无人机，是一种具有三个及以上旋翼轴的特殊的无人驾驶直升机。其通过每个轴上的电动机转动，带动旋翼，从而产生升力。在多旋翼无人机中，X8动力构型(即4轴8桨构型)与常用的X4构型相比具有更强的动力，与平铺8桨构型相比具有更紧凑的结构，是一种大载重多旋翼无人机流行的动力构型。对X8构型无人机动力失效的控制补偿算法具有重要的工程应用意义。考虑任意一个螺旋桨动力失效的情况，当发生动力失效时，动力模型存在稳定静差，需要控制器能在较短的时间内收敛到稳定可控的状态。通常的做法是利用PID控制器积分项消除静差的功能，自动修正控制模型突变。但是出于稳定裕度考虑，在实际应用中积分项系数通常不大，导致在补偿动力缺失时积分收敛慢，姿态突变大；而且可能会存在积分饱和的情况，使控制性能变差，甚至影响飞行安全。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种螺旋桨动力失效的主动补偿方法、多旋翼无人机以及计算机可读存储介质，以解决现有无人机动力失效补偿方式，存在的积分收敛慢、姿态突变大，控制性能变差、影响飞行安全的问题。本申请实施例解决上述技术问题所采用的技术方案如下：根据本申请实施例的一个方面，提供的一种螺旋桨动力失效的主动补偿方法，该方法用于多旋翼无人机，所述螺旋桨动力失效的主动补偿方法包括：在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态；在检测到异常状态的螺旋桨的情况下，获取所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力；将所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上。在一种实施方式中，所述将所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上包括：获取所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力；根据所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力，计算所述非异常状态的螺旋桨的补偿量；根据所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力和所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，得到所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力。在一种实施方式中，所述计算所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，包括以下至少之一：与异常状态螺旋桨同平面安装的螺旋桨的补偿量为零；与异常状态螺旋桨中心对称安装的螺旋桨的补偿量为异常状态螺旋桨的原定目标推力的一半的负数；其余螺旋桨的补偿量为异常状态螺旋桨的原定目标推力的一半。在一种实施方式中，所述根据所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力和所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，得到所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力，之后还包括：通过预设的映射关系将所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力转换成新的目标转速。在一种实施方式中，所述实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态包括：获取所述多旋翼无人机的螺旋桨对应的电机转速偏差量；在所述电机转速偏差量的绝对值超出预设阈值的情况下，确定所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态为异常状态。在一种实施方式中，所述获取所述多旋翼无人机的螺旋桨对应的电机转速偏差量，之后还包括：在所述电机转速偏差量的绝对值不超出预设阈值的情况下，获取所述多旋翼无人机的电子调速器的电流；在所述多旋翼无人机的电子调速器的电流为异常的情况下，确定所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态为异常状态。在一种实施方式中，所述在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态，之后还包括：在检测到异常状态的螺旋桨情况下，通过所述多旋翼无人机的电子调速器控制所述异常状态的螺旋桨停止工作。在一种实施方式中，所述获取所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力包括：根据预设的目标信息，计算所需的姿态力学信息；根据所述多旋翼无人机的螺旋桨的结构分布确定动力分配矩阵；根据所述姿态力学信息和所述动力分配矩阵，得到所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力。根据本申请实施例的另一个方面，提供的一种多旋翼无人机，所述多旋翼无人机包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的螺旋桨动力失效的主动补偿程序，所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被所述处理器执行时实现上述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤。根据本申请实施例的另一个方面，提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有螺旋桨动力失效的主动补偿程序，所述螺旋桨动力失效的主动补偿程序被处理器执行时实现上述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法的步骤。本申请实施例的螺旋桨动力失效的主动补偿方法、多旋翼无人机以及计算机可读存储介质，通过将异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上，使无人机总力矩和总推力输出与动力失效前一致；解决了现有无人机动力失效补偿方式，存在的积分收敛慢、姿态突变大，控制性能变差、影响飞行安全的问题；补偿量仅与当前失效的目标推力相关，不涉及历史数据，因而不存在积分收敛问题，过渡时间近似为零；在动力充足的情况下，确保无人机可以安全地完成飞行任务。附图说明图1为本申请第一实施例的螺旋桨动力失效的主动补偿方法流程示意图；图2为本申请实施例的螺旋桨推力和电机反扭矩结构示意图；图3为本申请实施例的螺旋桨动力失效的主动补偿过程结构示意图；图4为本申请第二实施例的多旋翼无人机结构示意图。本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式为了使本申请所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。第一实施例如图1所示，本申请第一实施例提供一种螺旋桨动力失效的主动补偿方法，该方法用于多旋翼无人机，所述螺旋桨动力失效的主动补偿方法包括：步骤S11：在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态。在本实施例中，所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态可归结为“异常”和“非异常(或者正常)”两种状态。在一种实施方式中，所述实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态包括：获取所述多旋翼无人机的螺旋桨对应的电机转速偏差量；在所述电机转速偏差量的绝对值超出预设阈值的情况下，确定所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态为异常状态。在该实施方式中，所述电机转速偏差量为实际转速对目标转速的偏差量。通过对所述电机转速偏差量来判断，当偏差量的绝对值超出阈值时，则认定为“异常”，否则认为“正常”。需要说明的是，存在偏差量也视为“正常”是基于如下考虑：转速偏差没有超过阈值，在可接受的误差范围内，对多旋翼无人机的影响不是突变式的和破坏性的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种螺旋桨动力失效的主动补偿方法，该方法用于多旋翼无人机，其特征在于，所述螺旋桨动力失效的主动补偿方法包括：/n在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态；/n在检测到异常状态的螺旋桨的情况下，获取所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力；/n将所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上。/n

【技术特征摘要】
1.一种螺旋桨动力失效的主动补偿方法，该方法用于多旋翼无人机，其特征在于，所述螺旋桨动力失效的主动补偿方法包括：
在多旋翼无人机飞行的过程中，实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态；
在检测到异常状态的螺旋桨的情况下，获取所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力；
将所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上。


2.根据权利要求1所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法，其特征在于，所述将所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力补偿到非异常状态的螺旋桨上包括：
获取所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力；
根据所述异常状态的螺旋桨的原定目标推力，计算所述非异常状态的螺旋桨的补偿量；
根据所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力和所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，得到所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力。


3.根据权利要求2所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法，其特征在于，所述计算所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，包括以下至少之一：
与异常状态螺旋桨同平面安装的螺旋桨的补偿量为零；
与异常状态螺旋桨中心对称安装的螺旋桨的补偿量为异常状态螺旋桨的原定目标推力的一半的负数；
其余螺旋桨的补偿量为异常状态螺旋桨的原定目标推力的一半。


4.根据权利要求2所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法，其特征在于，所述根据所述非异常状态的螺旋桨的原定目标推力和所述非异常状态的螺旋桨的补偿量，得到所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力，之后还包括：
通过预设的映射关系将所述非异常状态的螺旋桨的新目标推力转换成新的目标转速。


5.根据权利要求1所述的螺旋桨动力失效的主动补偿方法，其特征在于，所述实时检测所述多旋翼无人机的螺旋桨的动力状态包括：
获取所述多旋翼无人机的螺旋桨对应的电机转速偏差量...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡华智，徐世科，
申请(专利权)人：亿航智能设备广州有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44