四旋翼无人机大角度自适应滑模控制方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及无人机技术领域，尤其涉及一种四旋翼无人机大角度自适应滑模控制方法及系统，所述方法包括：根据四旋翼无人机的运动姿势，建立基于四元数的姿态运动学模型；根据目标姿势角度，建立基于四元数的误差模型；基于非线性积分滑模函数对误差模型进行简化，得到简化误差模型；基于滑模函数建立用于控制运动姿势的控制量的终端滑模控制器，并通过终端滑模控制器对简化误差模型进行控制；建立自适应估计算法，对控制量中的关于运动姿势的扰动上界参数进行自适应估计；将终端滑模控制器输出的控制量输出至四旋翼无人机并执行，以控制所述四旋翼无人机的运动姿势。本发明专利技术实现了四旋翼无人机的高性能姿态控制。翼无人机的高性能姿态控制。翼无人机的高性能姿态控制。

【技术实现步骤摘要】
四旋翼无人机大角度自适应滑模控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及无人机
，尤其涉及一种四旋翼无人机大角度自适应滑模控制方法及系统。

技术介绍

[0002]四旋翼无人机具有结构简单、高机动性、安全性、可靠性等优点，在军事、农业、工业、民用、测绘、遥感等领域呗广泛应用。但是，由于四旋翼无人机自身模型的不确定性，以及在执行飞行任务过程中经常面临各种未知扰动，因此实际需求中对四旋翼无人机的控制器性能提出更高的要求，而四旋翼无人机保持姿态的平稳是执行各项任务的基础，因此研究出一种能够稳定地实现四旋翼无人机的姿态控制的方法具有重要的工程意义和应用价值。
[0003]现有的四旋翼无人机姿态控制方案常用的有PID控制、自抗扰控制(ADRC)、滑模控制(SMC)、LQR控制等，但这些控制方案都不可避免地具有以下缺点：动态性能差、抗扰能力有限、控制精度不足、参数整定困难、控制算法对模型参数敏感而导致实际应用难度较大等。例如，PID控制方案不依赖模型，结构简单，使用广泛，但其存在动态性能差，参数难整定，易超调，对抗大扰动能力有限等缺点；ADRC控制参数繁多，整定难度较大；SMC易使系统产生抖震现象，影响控制精度；LQR控制依赖精度较高的被控对象模型，但实际情况中四旋翼无人机的模型不确定性较大，参数难以确定，难以投入实际使用。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在解决现有技术针对四旋翼无人机姿态控制器动态性能差、抗扰能力有限、控制精度不足、参数整定困难、控制算法对参数敏感等的技术问题。
[0005]为解决上述技术问题，第一方面，本专利技术实施例提供一种四旋翼无人机大角度自适应滑模控制方法，所述控制方法包括以下步骤：
[0006]S1、根据四旋翼无人机的运动姿势，建立基于四元数的姿态运动学模型；
[0007]S2、根据所述四旋翼无人机的目标姿势角度，建立基于四元数的误差模型；
[0008]S3、基于非线性积分滑模函数对所述误差模型进行简化，得到简化误差模型；
[0009]S4、基于滑模函数建立用于控制所述运动姿势的控制量的终端滑模控制器，并通过所述终端滑模控制器对所述简化误差模型进行控制；
[0010]S5、建立自适应估计算法，对所述控制量中的关于所述运动姿势的扰动上界参数进行自适应估计调整；
[0011]S6、将所述终端滑模控制器输出的所述控制量输出至所述四旋翼无人机并执行，以控制所述四旋翼无人机的所述运动姿势。
[0012]更进一步地，步骤S1中，所述姿态运动学模型满足：
[0013][0014]其中，所述四元数为单位四元数，即q
02
+q
vT
q
v
＝1，q0为所述单位四元数的标量部分，q
v
为所述单位四元数的向量部分，且I3×3代表3
×
3的单位矩阵，J为所述四旋翼无人机的转动惯量矩阵，且J＝diag(J
x
，J
y
，J
z
)；u代表所述四旋翼无人机的旋翼转动产生的控制转矩，且u＝[u
x
，u
y
，u
z
]T
；w
b
代表无人机机身角速度，且w
b
＝[w
bx
，w
by
，w
bz
]T
；d代表有界外部扰动以及参数不确定之和，且d＝[d
x
，d
y
，d
z
]T
。
[0015]更进一步地，步骤S2中，定义所述目标姿势角度为[φ
d
，θ
d
，ψ
d
]T
，目标四元数为q
d
，其满足：
[0016][0017]则误差四元数满足：
[0018]q
e
＝q
d
‑1q；
[0019]所述误差模型满足：
[0020][0021]其中，w
e
为机身角速度误差，w
d
为期望角速度，为期望角速度，矩阵C满足‖C‖＝1。
[0022]更进一步地，步骤S3中，定义所述非线性积分滑模函数为：
[0023][0024]其中：
[0025][0026]将所述误差模型代入所述非线性积分滑模函数，并计算所述非线性积分滑模函数的二阶微分
[0027][0028]根据所述二阶微分得到所述控制量的表达式：
[0029]u(t)＝B(q
ev
)
‑1(
‑
A(q
e
，w
e
，w
b
)+v(t))；
[0030]其中，v(t)为辅助控制量；
[0031]定义所述简化误差模型满足：
[0032][0033]更进一步地，步骤S4中，定义所述滑模函数满足：
[0034][0035]其中，sig
α
(x)＝[|x1|
α
sgn(x1)，|x2|
α
sgn(x2)，|x3|
α
sgn(x3)]T
，k1、k2为正数，α1∈(0，1)，
[0036]所述滑模函数的不确定参数与外部有界扰动总和表示为：
[0037][0038]式中，ξ＝[φ，θ，ψ]T
，b0，b1，b2均为正的常数；
[0039]定义设b0，b1，b2的估计值分别为则：
[0040][0041]式中λ1，λ2为大于0的常数，β大于0，均为控制参数；
[0042]根据所述控制量的表达式，所述终端滑模控制器满足：
[0043][0044]更进一步地，步骤S5中，所述自适应估计算法满足：
[0045][0046]其中，μ0，μ1，μ2均为正数，且为非负实数。
[0047]第二方面，本专利技术实施例还提供一种四旋翼无人机大角度自适应滑模控制系统，所述控制系统包括：
[0048]运动学模型构建模块，用于根据四旋翼无人机的运动姿势，建立基于四元数的姿态运动学模型；
[0049]误差模型构建模块，用于根据所述四旋翼无人机的目标姿势角度，建立基于四元数的误差模型；
[0050]误差模型简化模块，用于基于非线性积分滑模函数对所述误差模型进行简化，得到简化误差模型；
[0051]控制量计算模块，用于基于滑模函数建立用于控制所述运动姿势的控制量的终端滑模控制器，并通过所述终端滑模控制器对所述简化误差模型进行控制；
[0052]调整模块，用于建立自适应估计算法，对所述控制量中的关于所述运动姿势的扰动上界参数进行自适应估计调整；
[0053]控制输出模块，用于将所述终端滑模控制器输出的所述控制量输出至所述四旋翼无人机并执行，以控制所述四旋翼无人机的所述运动姿势。
[0本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种四旋翼无人机大角度自适应滑模控制方法，其特征在于，所述控制方法包括以下步骤：S1、根据四旋翼无人机的运动姿势，建立基于四元数的姿态运动学模型；S2、根据所述四旋翼无人机的目标姿势角度，建立基于四元数的误差模型；S3、基于非线性积分滑模函数对所述误差模型进行简化，得到简化误差模型；S4、基于滑模函数建立用于控制所述运动姿势的控制量的终端滑模控制器，并通过所述终端滑模控制器对所述简化误差模型进行控制；S5、建立自适应估计算法，对所述控制量中的关于所述运动姿势的扰动上界参数进行自适应估计调整；S6、将所述终端滑模控制器输出的所述控制量输出至所述四旋翼无人机并执行，以控制所述四旋翼无人机的所述运动姿势。2.如权利要求1所述的四旋翼无人机大角度自适应滑模控制方法，其特征在于，步骤S1中，所述姿态运动学模型满足：其中，所述四元数为单位四元数，即q
02
+q
vT
q
v
＝1，q0为所述单位四元数的标量部分，q
v
为所述单位四元数的向量部分，且q
v
＝[q1，q2，q3]
T
；I3×3代表3
×
3的单位矩阵，J为所述四旋翼无人机的转动惯量矩阵，且J＝diag(J
x
，J
y
，J
z
)；u代表所述四旋翼无人机的旋翼转动产生的控制转矩，且u＝[u
x
，u
y
，u
z
]
T
；w
b
代表无人机机身角速度，且w
b
＝[w
bx
，w
by
，w
bz
]
T
；d代表有界外部扰动以及参数不确定之和，且d＝[d
x
，d
y
，d
z
]
T
。3.如权利要求2所述的四旋翼无人机大角度自适应滑模控制方法，其特征在于，步骤S2中，定义所述目标姿势角度为[φ
d
，θ
d
，ψ
d
]
T
，目标四元数为q
d
，其满足：则误差四元数满足：q
e
＝q
d
‑1q；所述误差模型满足：其中，w
e
为机身角速度误差，w
d
为期望角速度，C＝(q
e02
‑
q
evT
q
ev
)...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁仁全，陶杰，苏稼祥，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：