一种柔性机架无人机控制方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种柔性机架无人机控制方法、装置及电子设备，其中，该方法包括：将柔性机架无人机等效为弹簧阻尼质量系统构建柔性机架无人机的数学模型；将系统参数误差和系统动态建模误差转化为系统的输入不确定性得到含不确定性柔性机架无人机模型；根据含不确定性柔性机架无人机模型和柔性机架无人机的数学模型构建L1自适应输出反馈控制器；利用L1自适应输出反馈控制器对柔性机架无人机进行控制。本发明专利技术通过利用L1自适应输出反馈控制器控制无人机可以消除系统的稳态误差，保证大型无人机机架刚度不足情况下，仍具有良好的飞行姿态控制能力，提高了无人机在飞行时的稳定性与鲁棒性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种柔性机架无人机控制方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及柔性机架无人机控制
，特别是涉及一种柔性机架无人机控制方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]由于旋翼机具有良好的机动性与稳定性，受到了国内外学者的广泛关注。四旋翼、六旋翼等多旋翼柔性机架无人机由于结构简单、稳定可靠，被广泛应用于航拍、物流、农药喷洒和高空侦查等领域。然而目前研究主要集中于小型柔性机架无人机。随着无人技术的发展，对旋翼机的运载能力的要求也越来越高。但是，伴随轻量化的设计与高运载能力的提升，大型柔性机架无人机的机架刚性不足问题也凸显出来，影响了柔性机架无人机飞行的稳定性与鲁棒性。并且，诸如Nixie可穿戴的四旋翼等柔性机臂类柔性机架无人机也有不少学者在关注。
[0003]针对大型柔性机架无人机的研究，申请号CN202011277770.2属于柔性机架无人机飞行仿真
，公开了一种中大型柔性机架无人机建模与半物理仿真方法及系统，将柔性机架无人机动力学模型从传统的视景系统中独立出来。采用Matlab/Simulink图形化的建模方法，不仅降低模型修改的难度，还提高了模型仿真与分析的可视化效果。申请号CN201920393243.4设计了一种大型柔性机架无人机的结构，该技术的前主电机和后主电机分别驱动前主螺旋机构和后主螺旋机构中的螺旋桨转动，为大型柔性机架无人机提供足够的动力使其升空，而机体左右两侧的折翼机构通过机翼的伸展折叠使机体得以保持平衡。申请号CN201910904419.2提出了一种大型柔性机架无人机UAV的强自耦PI协同控制方法。理论分析与仿真结果都表明了EAC
‑
PI协同控制系统具有良好的全局鲁棒稳定性。
[0004]可见现有的柔性机架无人机控制方法中并未考虑柔性机架无人机机架刚度不足对柔性机架无人机机动性与稳定性的影响，具有避障效果不佳的问题。

技术实现思路

[0005]为解决上述问题，本专利技术实施例的目的在于提供一种柔性机架无人机控制方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
[0006]一种柔性机架无人机控制方法，包括：
[0007]步骤1：将柔性机架无人机等效为弹簧阻尼质量系统得到柔性机架无人机的受力模型；
[0008]步骤2：根据所述受力模型得到柔性机架无人机的合外力矩；
[0009]步骤3：获取柔性机架无人机的虚拟控制变量；
[0010]步骤4：根据所述受力模型、所述合外力矩和所述虚拟控制变量得到柔性机架无人机的数学模型；
[0011]步骤5：获取柔性机架无人机的不确定性；所述不确定性包括系统动态建模误差、系统参数误差、系统输入误差和系统的外部扰动；
[0012]步骤6：将所述系统参数误差和所述系统动态建模误差转化为系统的输入不确定性得到含不确定性柔性机架无人机模型；
[0013]步骤7：根据所述含不确定性柔性机架无人机模型和所述柔性机架无人机的数学模型构建L1自适应输出反馈控制器；
[0014]步骤8：利用所述L1自适应输出反馈控制器对柔性机架无人机进行控制。
[0015]优选的，所述柔性机架无人机的受力模型为：
[0016][0017]其中，M为机体质量，x
e
为地球坐标系x轴方向的单位向量、y
e
为地球坐标系y轴方向的单位向量、z
e
为地球坐标系z轴方向的单位向量，K为机臂的弹性系数，z
nb
为机臂末端在z轴方向的位移，且n＝1,2,3,4，z
b
为机体在z轴方向的位移，C为机臂的阻尼系数，R3为地球坐标系到机体坐标系的转换矩阵，F
n
为动力单元产生的升力，且n＝1,2,3,4，L为无人机臂长度，EI为抗弯刚度，g为重力加速度，K
x
为x轴方向的空气阻力系数，K
y
为y轴方向的空气阻力系数，K
z
为z轴方向的空气阻力系数，θ为俯仰角度，φ为滚转角度，ψ为偏航角度。
[0018]优选的，所述步骤2：根据所述受力模型得到柔性机架无人机的合外力矩，包括：
[0019]根据所述受力模型和欧拉旋转方程得到柔性机架无人机的合外力矩；所述合外力矩为：
[0020][0021]其中，M
x
为x轴方向的总外力矩、M
y
为y轴方向的总外力矩、M
z
为z轴方向的总外力矩，I
x
为x轴方向的转动惯量、I
y
为y轴方向的转动惯量和I
z
为z轴方向的转动惯量。
[0022]优选的，所述虚拟控制变量包括：
[0023][0024]其中，U1无人机上升控制量，U2无人机俯仰角控制量，U3无人机横滚角控制量，U4无人机偏航角控制量，B是电机反扭矩比例系数，ω1为第一电机的转速，ω2为第二电机的转速，ω3为第三电机的转速，ω4为第四电机的转速。
[0025]优选的，所述柔性机架无人机的数学模型为：
[0026][0027]优选的，所述步骤6：将所述系统参数误差和所述系统动态建模误差转化为系统的输入不确定性得到含不确定性柔性机架无人机模型，包括：
[0028]步骤6.1：根据柔性机架无人机的不确定性构建柔性机架类无人机含不确定性的状态方程；
[0029]步骤6.2：根据所述状态方程将所述系统参数误差和所述系统动态建模误差转化为系统的输入不确定性得到含不确定性柔性机架无人机模型；其中所述含不确定性柔性机架无人机模型为：
[0030][0031]其中，x
a
(t)为系统状态变量，A
a
为系统矩阵，B
a
为输入(控制)矩阵，σ
a
(t)为系统输入误差，u
a
(t)为系统输入信号，N
a
(t)为系统参数与建模误差，θ
a
(t)为系统辨识误差，y
a
(t)为系统输出信号，C
a
为系统输出矩阵。
[0032]优选的，所述L1自适应输出反馈控制器为：
[0033][0034]其中，为输出预测参考模型的系统状态变量，A
M
为输出预测参考模型的Hurwitz系统矩阵，B
M
为输出预测参考模型的输入(控制)矩阵，为输出预测参考模型的输入误差，为输出预测参考模型的输出信号，C
M
为输出预测参考模型的输出矩阵，T
s
为采样实时间，为上一时刻的最终输入误差，Φ(T
s
)为n
×
n的修正误差的矩阵，u
r
(iT
s
)为上一时刻的输入误差，Λ
M
为一个实矩阵，为上一时刻的输出信号，u
a
(s)为系统输入信号u
a
(t)的拉普拉本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种柔性机架无人机控制方法，其特征在于，包括：步骤1：将柔性机架无人机等效为弹簧阻尼质量系统得到柔性机架无人机的受力模型；步骤2：根据所述受力模型得到柔性机架无人机的合外力矩；步骤3：获取柔性机架无人机的虚拟控制变量；步骤4：根据所述受力模型、所述合外力矩和所述虚拟控制变量得到柔性机架无人机的数学模型；步骤5：获取柔性机架无人机的不确定性；所述不确定性包括系统动态建模误差、系统参数误差、系统输入误差和系统的外部扰动；步骤6：将所述系统参数误差和所述系统动态建模误差转化为系统的输入不确定性得到含不确定性柔性机架无人机模型；步骤7：根据所述含不确定性柔性机架无人机模型和所述柔性机架无人机的数学模型构建L1自适应输出反馈控制器；步骤8：利用所述L1自适应输出反馈控制器对柔性机架无人机进行控制。2.根据权利要求1所述的一种柔性机架无人机控制方法，其特征在于，所述柔性机架无人机的受力模型为：其中，M为机体质量，x
e
为地球坐标系x轴方向的单位向量、y
e
为地球坐标系y轴方向的单位向量、z
e
为地球坐标系z轴方向的单位向量，K为机臂的弹性系数，z
nb
为机臂末端在z轴方向的位移，且n＝1,2,3,4，z
b
为机体在z轴方向的位移，C为机臂的阻尼系数，R3为地球坐标系到机体坐标系的转换矩阵，F
n
为动力单元产生的升力，且n＝1,2,3,4，L为无人机臂长度，EI为抗弯刚度，g为重力加速度，K
x
为x轴方向的空气阻力系数，K
y
为y轴方向的空气阻力系数，K
z
为z轴方向的空气阻力系数，θ为俯仰角度，φ为滚转角度，ψ为偏航角度。3.根据权利要求2所述的一种柔性机架无人机控制方法，其特征在于，所述步骤2：根据所述受力模型得到柔性机架无人机的合外力矩，包括：根据所述受力模型和欧拉旋转方程得到柔性机架无人机的合外力矩；所述合外力矩为：其中，M
x
为x轴方向的总外力矩、M
y
为y轴方向的总外力矩、M
z
为z轴方向的总外力矩，I
x
为x轴方向的转动惯量、I
y
为y轴方向的转动惯量和I
z
为z轴方向的转动惯量。4.根据权利要求3所述的一种柔性机架无人机控制方法，其特征在于，所述虚拟控制变
量包括：其中，U1无人机上升控制量，U2无人机俯仰角控制量，U3无人机横滚角控制量，U4无人机偏航角控制量，B是电机反扭矩比例系数，ω1为第一电机的转速，ω2为第二电机的转速，ω3为第三电机的转速，ω4为第四电机的转速。5.根据权利要求4所述的一种柔性机架无人机控制方法，其特征在于，所述柔性机架无人机的数学模型为：
6.根据权利要求5所述的一种柔性机架无人机控制方法，其特征在于，所述步骤6：将所述系统参数误差和所述系统动态建模误差转化为系统的输入不确定性得到含不确定性柔性机架无人机模型，包括：步骤6.1：根据柔性机架无人机的不确定性构建柔性机架类无人机含不确定性的状态方程；步骤6.2：根据所述状态方程将所述系统参数误差和所述系统动态建模误差转化为系...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宇，樊伟，徐彬，朱桦，张一博，刘春桃，
申请(专利权)人：酷黑科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：