基于控制分配的无人机系统故障诊断与容错控制方法技术方案

本发明专利技术提出了一种基于控制分配的无人机系统故障诊断与容错控制方法，其步骤如下：建立四旋翼无人机的动力学模型，将动力学模型转化为状态空间模型；根据系统的控制分配方程建立具有扰动的控制分配模型；基于自适应权值的加权伪逆方法，设计控制分配律；控制分配律中结合故障观测器提供的故障估计信息，设计故障观测器的增益参数；设计自适应神经网络虚拟控制律；根据李雅普诺夫稳定性理论设计闭环动态系统稳定的充分条件，故障观测器负责提供发生故障的估计信息，利用故障的估计信息设计容错控制器对故障进行补偿，从而保证系统的稳定性。本发明专利技术解决了物理约束和故障重构不匹配问题，为系统的安全性和可靠性提供了保障，具有实际意义。实际意义。实际意义。

【技术实现步骤摘要】
基于控制分配的无人机系统故障诊断与容错控制方法


[0001]本专利技术涉及无人机容错控制的
，尤其涉及一种基于控制分配的无人机系统故障诊断与容错控制方法，可用于有物理约束和故障重构不匹配影响的旋翼无人机系统的故障诊断与容错控制，为提高系统的可靠性和安全性提供保障。

技术介绍

[0002]对于四旋翼无人机，现有研究通常是将由实际执行机构真实输入线性组合而成的虚拟控制律作为系统输入。这并不符合四旋翼无人机的实际运行规律，控制分配是将虚拟控制律分配到真实执行机构的技术，基于控制分配的四旋翼无人机系统更有实际意义。在实际飞行控制系统中，物理约束是普遍存在的非线性特性。四旋翼无人机的旋翼不是可以处于任意位置的，且响应速度也不是无限快，存在着较强的物理约束。在控制分配系统的研究中，系统发生故障以及对系统故障的估计与实际故障之间有误差都会引发系统的稳定性问题。要想使四旋翼无人机系统具有安全、可靠的控制性能，必须解决基于控制分配技术的四旋翼无人机系统受到物理约束和故障重构不匹配影响的问题，实现对故障快速、准确的估计以及设计容错控制器保证系统发生故障后仍满本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于控制分配的无人机系统故障诊断与容错控制方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：建立四旋翼无人机的动力学模型，并将动力学模型转化为状态空间模型；步骤二：根据系统的控制分配方程建立具有扰动的控制分配模型；步骤三：基于自适应权值的加权伪逆方法，设计控制分配律；控制分配律中结合故障观测器提供的故障估计信息，设计故障观测器的增益参数；步骤四：设计步骤三中故障观测器的误差动态稳定的充分条件；步骤五：根据神经网络和模型参考自适应理论设计自适应神经网络虚拟控制律；步骤六：根据李雅普诺夫稳定性理论设计闭环动态系统稳定的充分条件，故障观测器负责提供发生故障的估计信息，利用故障的估计信息设计容错控制器对故障进行补偿，从而保证系统的稳定性。2.根据权利要求1所述的基于控制分配的无人机系统故障诊断与容错控制方法，其特征在于，所述步骤一的实现方法为：建立四旋翼无人机的动力学模型的简化模型为：征在于，所述步骤一的实现方法为：建立四旋翼无人机的动力学模型的简化模型为：征在于，所述步骤一的实现方法为：建立四旋翼无人机的动力学模型的简化模型为：其中，[φ θ ψ]
T
表示滚转、俯仰、偏航三个欧拉角；g表示重力加速度；l表示各转子中心到重心的距离；m表示无人机的总质量；[I
x I
y I
z
]
T
表示沿各自轴转动的转动惯量，K
i
是阻力系数，i＝1,2,3；J
r
代表螺旋桨的转动惯量；u1,u2分别表示滚转和俯仰输入且u1＝(
‑
F2+F4),u2＝(
‑
F1+F3)；u3为偏航力矩且u3＝d(F1‑
F2+F3‑
F4)/b；且是由四个转子产生的推力，是系统的实际控制输入；Ω
j
表示螺旋桨的角速度且j＝1,2,3,4，d是力与力矩的比例因子，b是升力系数；Ω
r
是螺旋桨角速度向量；定义为状态变量，u＝[u
1 u
2 u3]
T
为输入变量，为输出变量；动力学模型转换为状态空间模型为：其中，x(t)∈R
n
×1,y(t)∈R
q
×1分别是状态变量和输出变量，为状态变量x(t)的倒数，R为实数集，u(t)∈R
p
×1为虚拟控制输入，g(t,x(t))是非线性项，且满足误差函数A,B,C是常值系统矩阵，是非线性项g(t,x(t))的估计，γ1是一个任意小的正的常数，是状态向量x(t)的估计，n、q、p代表状态向量、输出向量、控制向量的维数。3.根据权利要求1或2所述的基于控制分配的无人机系统故障诊断与容错控制方法，其特征在于，所述步骤二的实现方法为：根据系统对应的控制分配方程：
u(t)＝B
v
v(t)B
δ
＝BB

【专利技术属性】
技术研发人员：姚利娜，王载林，孙源呈，袁勋，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：