一种固定翼无人机在风扰动下的轨迹跟踪控制方法技术

本发明专利技术属于无人机控制技术领域，具体涉及一种固定翼无人机在风扰动下的轨迹跟踪控制方法。本发明专利技术首先针对受匹配及时变非匹配扰动的无人机系统建立包含辅助估计误差变量的动力学模型；其次，拓展滑模微分器设计，设计有限时间扰动观测器FTDO，精确估计并补偿系统中存在的匹配干扰、时变非匹配干扰及其导数项；然后，定义含观测信息的滑模面，并设计受时变非匹配扰动无人机结合有限时间观测器的改进超螺旋控制器FDO

【技术实现步骤摘要】
一种固定翼无人机在风扰动下的轨迹跟踪控制方法


[0001]本专利技术属于无人机控制
，具体涉及一种固定翼无人机在风扰动下的轨迹跟踪控制方法。

技术介绍

[0002]为满足固定翼无人机在摄影测量，巡检系统，气象监测等在风扰动下的多领域应用需求，基于扰动观测器设计了一种固定翼无人机，以克服现有固定翼无人机在匹配和非匹配扰动下的收敛速度慢、鲁棒性差、抖振现象明显等缺陷。该固定翼无人机具有扰动估计误差有限时间收敛到零、系统输出能快速稳定、鲁棒性好、稳定控制性能精度高、能产生连续控制信号、能够减少抖振现象等诸多优点。然而，如何保证固定翼无人机在风扰动下有更快的收敛速度和更好的稳定性能控制输出一直是其控制领域的难点，而且直接关乎其鲁棒性的好坏和控制精度的高低。
[0003]文献《Sliding
‑
mode control for systems with mismatched uncertainties via adisturbance observer》(Yang et al.IEEE Trans Ind Electron.2012；60(1):160
‑
169)针对固定翼无人机非线性系统中非匹配干扰的控制问题，将系统动力学和扰动估计线性组合构成滑动面，继而基于设计的滑动面、扰动估计及不连续到达定律提出了非线性扰动观测器，并设计了增强的滑模控制方法。该方法存在三个不足：(1)该控制方法只能处理缓慢时变的非匹配扰动；(2)整体的闭环系统只能达到渐近稳定性；(3)由于非线性扰动观测器控制中存在不连续分量，导致滑模控制抖振。
[0004]文献《Continuous nonsingular terminal sliding mode control for systems with mismatched disturbances》(Yang et al.Automatica.2013；49(7):2287
‑
2291)针对固定翼无人机非线性系统中非匹配干扰的控制问题，构造了高阶滑模观测器，并在此基础上基于估计的扰动、非奇异终端滑动面及幂次趋近律设计了一种连续非奇异终端滑模控制方法。该方法存在两个不足：(1)在扰动估计不同值的初始设置与实际扰动的值相对的条件下，高阶滑模观测器可能会导致较慢的收敛速度；(2)幂次趋近律可能会降低闭环系统的鲁棒性，在高精度控制问题中不能提供所需的控制性能。
[0005]文献《Path
‑
following control for small fixed
‑
wing unmanned aerial vehicles under wind disturbances》(Liu et al.Int J Robust Nonlinear Control.2013；23(15):1682
‑
1698)和《Nonlinear disturbance observer
‑
based standoff target tracking for small fixed
‑
wing UAVs》(Shin et al.Int J Aeronaut Space Sci.2021；22(1):108
‑
119)针对固定翼无人机的轨迹跟踪控制问题，分别设计了一种由非线性扰动观测器和假定最优路径结合提出的小型固定翼无人机PFC的复合控制器以及结合扰动观测器和李雅普诺夫引导向量场提出的控制方法。这两种方法主要有以下不足：(1)纳入相应制导控制律的扰动观测器只能处理慢时变风扰动；(2)该控制方法只保证了闭环系统的渐近稳定性，可能不能提供控制输出的快速收敛速度和高控制精度特征。

技术实现思路

[0006]为克服现有技术的不足，本专利技术针对固定翼无人机，建立系统动力学模型，提出一种固定翼无人机在风扰动下的轨迹跟踪控制方法。该控制方法在匹配和非匹配扰动的前提下，首先设计固定翼无人机系统基于有限时间扰动观测器的改进二阶滑模控制算法进行有限时间收敛并分析系统的有限时间稳定性，然后设计固定翼无人机系统在风扰动下的轨迹跟踪控制，不仅能产生连续的控制信号明显削弱抖振现象，而且使得滑模变量在有限时间收敛至原点，有效提高固定翼无人机的鲁棒性和稳定控制性能的精度，保证了理想的瞬态性能，获得了闭环固定翼无人机系统的有限时间稳定性。
[0007]本专利技术为实现上述专利技术目的，采取的技术方案如下：
[0008]一种固定翼无人机在风扰动下的轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：
[0009]步骤1、针对受到匹配及时变非匹配扰动的无人机系统建立包含辅助估计误差变量的动力学模型；
[0010]步骤2、拓展滑模微分器设计，设计有限时间扰动观测器FTDO；
[0011]步骤3、针对步骤2精确估计并补偿系统中存在的匹配干扰、时变非匹配干扰及其导数项；步骤4、针对步骤3定义含观测信息的滑模面并设计受时变非匹配扰动无人机结合有限时间观测器的改进超螺旋控制器FDO
‑
STA；
[0012]步骤5、推导无人机系统在附加风扰动下的动态模型并跟踪期望的几何路径，应用反馈线性化技术将无人机系统转换为一个等效系统并设计了一种固定翼无人机有限时间扰动观测器的改进二阶滑模轨迹跟踪控制器FDO
‑
ST
‑
PFC。
[0013]进一步的作为本专利技术的优选技术方案，所述步骤1中，考虑无人机系统受到匹配和时变非匹配扰动，即得：
[0014][0015]式中，对于i＝1,...,n
‑
1,x＝[x1,...,x
n
]T
与x
i
和x
n
是状态，u是系统输入，y是系统输出组件，d
i
和d
n
分别表示非匹配和匹配的扰动；假设状态x
i
，其中i＝1,...,n
‑
1，且函数f(x)用于控制设计；
[0016]其中，假设扰动d
k
是n倍可微的，其j阶导数满足其中k＝1,...,n，j＝0,...,n，L
k
＞0。
[0017]进一步的作为本专利技术的优选技术方案，所述步骤2中，设计有限时间扰动观测器FTDO即：
[0018][0019]式中，σ
i
是标量状态变量，L0＞0，λ
i
＞0,和ρ
i
＞0,i＝0,...,n是适当的增益，扰动项|f(t)|≤L0；
[0020]拓展滑模微分器设计，即有限时间扰动观测器为：
[0021][0022][0023][0024][0025][0026]v
nj
＝
‑
λ
n
L
j
sign(z
nj
‑
v
(n
‑
1)j...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种固定翼无人机在风扰动下的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、针对受到匹配及时变非匹配扰动的无人机系统建立包含辅助估计误差变量的动力学模型；步骤2、拓展滑模微分器设计，设计有限时间扰动观测器FTDO；步骤3、针对步骤2精确估计并补偿系统中存在的匹配干扰、时变非匹配干扰及其导数项；步骤4、针对步骤3定义含观测信息的滑模面并设计受时变非匹配扰动无人机结合有限时间观测器的改进超螺旋控制器FDO
‑
STA；步骤5、推导无人机系统在附加风扰动下的动态模型并跟踪期望的几何路径，应用反馈线性化技术将无人机系统转换为一个等效系统并设计了一种固定翼无人机有限时间扰动观测器的改进二阶滑模轨迹跟踪控制器FDO
‑
ST
‑
PFC。2.根据权利要求1所述的固定翼无人机在风扰动下的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤1中，考虑无人机系统受到匹配和时变非匹配扰动，即得：式中，对于i＝1,...,n
‑
1,x＝[x1,...,x
n
]
T
与x
i
和x
n
是状态，u是系统输入，y是系统输出组件，d
i
和d
n
分别表示非匹配和匹配的扰动；假设状态x
i
，其中i＝1,...,n
‑
1，且函数f(x)用于控制设计；其中，假设扰动d
k
是n倍可微的，其j阶导数满足其中k＝1,...,n，j＝0,...,n，L
k
＞0。3.根据权利要求2所述的固定翼无人机在风扰动下的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤2中，设计有限时间扰动观测器FTDO即：式中，σ
i
是标量状态变量，L0＞0，λ
i
＞0,和ρ
i
＞0,i＝0,...,n是适当的增益，扰动项|f(t)|≤L0；拓展滑模微分器设计，即有限时间扰动观测器为：拓展滑模微分器设计，即有限时间扰动观测器为：
v
nj
＝
‑
λ
n
L
j
sign(z
nj
‑
v
(n
‑
1)j
)
‑
ρ
n
(z
nj
‑
v
(n
‑
1)j
),式中，对于i＝1,...,n
‑
1,j＝1,...,n，其中x
n+1
＝f(x)+u,λ0,...,λ
n
和ρ0,...,ρ
n
是被设计的观察者系数，z
0j
是x
j
的估计值，z
1j
,...,z
nj
是d
j
,...,的估计值。4.根据权利要求3所述的固定翼无人机在风扰动下的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤3中，引入辅助估计误差变量：将新的状态定义为：因此，无人机系统即公式(1)重构为无人机系统动力学模型：当控制目标与控制定律u取等时，系统输出在有限时间T
f
内稳定在原点。5.根据权利要求4所述的固定翼无人机在风扰动下的轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述步骤4中，基于重构的无人机系统动力学模型即公式(3)和估计的扰动及其衍生的FTDO定义新的动态滑动表面，即：式中，标量k1,...,k
n
为正设计常数，使得多项式p
n
+k
n
p
n
‑1+...+k2p+k1构成赫尔维茨矩阵，标量α1,...,α
n
被递归选择为和α
n+1
＝1和α
n
∈(1
‑
ε
b
,1),其中ε
b
∈(0,1)；设计FDO
‑
STA以承认滑动变量为公式(4)在有限时间收敛到零的可能性为：
式中，β1，β2＞0为控制设计参数，σ∈(0,1)；在FDO
‑
STA条件下，表示滑动变量到零的有限时间收敛性和受控输出y＝x1的有限时间稳定性；滑动变量为公式(4)沿无人机系统即公式(3)的区别是：通过将公式(5)中给出的控制律替换为公式(6)，即得：式中，e
...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦秋月，蔡英姿，蔡乐舟，顾豪杰，黄宇煦，茅靖峰，孙兴建，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：