基于干扰观测器的无人机执行器时滞动态补偿控制方法技术

本发明专利技术公开了基于干扰观测器的无人机执行器时滞动态补偿控制方法，包括

【技术实现步骤摘要】
基于干扰观测器的无人机执行器时滞动态补偿控制方法


[0001]本申请涉及无人机控制领域，具体地说是涉及基于干扰观测器的无人机执行器时滞动态补偿控制方法
。

技术介绍

[0002]在无人机控制问题中，执行器（包含电调
、
电机
、
螺旋桨）的响应因为难以准确建模往往被忽略
。
然而电调内部的控制器和电机自身固有的物理特性使得无人机执行器在响应控制指令信号时存在明显的时滞
。
通常来讲，无人机执行器时滞为几十毫秒，性能较差的执行器时滞甚至可能超过一百毫秒
。
由于现代无人机飞控的底层姿态控制和混控的频率一般都不小于
200Hz
，甚至部分无人机的底层姿态控制和混控的频率可达到
1000Hz
以上，即：控制频率在5毫秒以内，因此无人机执行器时滞无法忽略，且如果不得当得处理该问题，将造成稳定裕度减少和控制精度下降的情况，严重威胁无人机的飞行安全和飞行品质
。
[0003]如今，解决无人机执行器时滞问题存在以下几个难点：
1. 执行器响应的物理模型复杂，难以准确地建模和获取时滞模型参数，且时滞大小可能随着无人机工况的不同（比如不同飞行状态）而改变；
2. 经典的超前校正
、
史密斯预测器
、
帕德近似等方法依赖精确的时滞模型，在无人机执行器存在模型不确定性的条件下难以获得理想的性能；例如专利“具有输入时滞的四旋翼无人机反步控制方法”（申请公布号<br/>CN111679684A
）中提出的反步控制方法是利用一阶帕德近似将执行器时滞近似处理为一个一阶传递函数环节，这种方法存在以下几个弊端：（1）该方法只能解决常值时滞问题，且时滞参数大小必须能通过精确建模获得，故其无法适应实际应用中时变时滞或时滞参数未知的情况；（2）使用一阶帕德近似处理时滞时的时候，其近似精度较差，近似的时滞模型无法准确地刻画实际中执行器时滞对系统稳定性和控制性能的影响，故难以保证理论上基于近似模型的控制器设计在实际应用中的性能表现；（3）基于障碍李雅普诺夫函数的反步控制器设计只能保证系统的稳定性，无法精确地描述控制器参数与控制性能之间的关系，调参繁琐
。
[0004]故而，为了保证无人机的飞行安全和飞行品质，需要设计一个更好的时滞动态补偿控制方法，这也是如今行业内各个企业的研究方向之一
。

技术实现思路

[0005]针对现有技术之不足，本申请提供了基于干扰观测器的无人机执行器时滞动态补偿控制方法，将执行器时滞对系统的影响在数学上等效为一种时变的输入干扰，然后设计一个干扰观测器对等效时变时滞干扰进行实时观测，并在标称控制器中引入与干扰观测值符号相反的补偿信号消除执行器时滞对系统的影响，实现对参考信号的高精度跟踪控制
。
[0006]基于干扰观测器的无人机执行器时滞动态补偿控制方法，包括以下步骤：
S1、
建立存在时变时滞干扰系统的等效模型；
S2、
建立被控系统对应的参考系统；
S3、
建立控制器；
S4、
在频域上设计干扰观测器；
S5、
分析控制器的稳定性，确定控制器中反馈增益的选取范围；
S6、
定义性能指标；
S7、
给出干扰观测器的干扰观测性能分析，建立干扰观测器参数与干扰观测和补偿性能的关系；
S8、
给出系统的跟踪性能分析，建立干扰观测器参数与跟踪性能的关系
。
[0007]步骤
S1
中，首先建立原时变时滞系统：；（1）；其中，为系统状态，为系统的系统矩阵，为系统的输入矩阵，为系统的控制输入，为系统存在的时变时滞；将原时变时滞系统通过“等效”的思想，转化为存在等效时变输入干扰的系统，其中等效时变输入干扰为，；（2）；结合原时变时滞系统模型与等效时变输入干扰，建立存在时变时滞干扰的等效模型：；（3）；其中，为系统的参考状态，为参考输入
。
[0008]步骤
S2
中的被控系统对应的参考系统为：；（4）；其中，为系统的参考状态，为参考输入
。
[0009]步骤
S3
中的控制器为：；（5）；其中，表示反馈增益，为跟踪误差，为由干扰观测器产生的等效时变时滞干扰观测值，且公式（5）中为标称控制器，为针对时变时滞干扰的动态补偿项
。
[0010]步骤
S4
中在频域上设计干扰观测器为：；（6）；我们使用小写时域变量对应的大写字母来表示其频域变量，公式（6）中：，（7）；
为低通滤波器，且为滤波器时间常数；将公式（5）在频域上表示为：；（8）；同时将公式（3）在频域上表示为：；（9）；公式（9）合并同类项得：；（
10
）；其中，表示维单位矩阵；将公式（
10
）等式两端同时左乘可得未知干扰的近似解：，（
11
）；其中，为的近似值，为的
M
‑
P
广义逆；将公式（8）和公式（
11
）代入公式（6）中，设计为：；（
12
）；合并同类项得：；（
13
）
。
[0011]步骤
S5
中，将公式（4）与公式（3）作差，并将公式（5）代入得到系统跟踪误差的方程为：；（
14
）；其中，为干扰观测误差，令，，将公式（
14
）改写为：，（
15
）；针对误差方程（
15
），选取合适的反馈增益，当即为赫尔维兹矩阵时，系统稳定
。
[0012]步骤
S6
中，定义性能指标为：，（
16
）；其中，表示干扰观测误差或跟踪误差，误差的上界为大于零的常数，为与之对应的调节时间，公式（
16
）给出了在给定性能指标范围内实现近似观测或近似跟踪的条件
。
[0013]步骤
S7
中，将公式（
11
）等号两边左乘并移项得到：；（
17
）；
将公式（
10
）与公式（
17
）作差可得：，（
18
）；其中，为与其近似值之间的误差；然后在频域上表示干扰观测误差：；（
19
）；公式（
19
）两边左乘得到：；（
20
）；将公式（
18
）代入公式（
20
）：；（
21
）；两边同乘可得：；（
22
）；将公式（
10
）代入公式（
22
），并在时域上表示为：；（
23
）；令，，将公式（
23
）改写为：；（
24本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于干扰观测器的无人机执行器时滞动态补偿控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、
建立存在时变时滞干扰系统的等效模型；
S2、
建立被控系统对应的参考系统；
S3、
建立控制器；
S4、
在频域上设计干扰观测器；
S5、
分析控制器的稳定性，确定控制器中反馈增益的选取范围；
S6、
定义性能指标；
S7、
给出干扰观测器的干扰观测性能分析，建立干扰观测器参数与干扰观测和补偿性能的关系；
S8、
给出系统的跟踪性能分析，建立干扰观测器参数与跟踪性能的关系
。2.
根据权利要求1所述的基于干扰观测器的无人机执行器时滞动态补偿控制方法，其特征在于，步骤
S1
中，首先建立原时变时滞系统：；（1）；其中，为系统状态，为系统的系统矩阵，为系统的输入矩阵，为系统的控制输入，为系统存在的时变时滞；将原时变时滞系统通过“等效”的思想，转化为存在等效时变输入干扰的系统，其中等效时变输入干扰为，；（2）；结合原时变时滞系统模型与等效时变输入干扰，建立存在时变时滞干扰的等效模型：；（3）；其中， 为系统的参考状态，为参考输入
。3.
根据权利要求2所述的基于干扰观测器的无人机执行器时滞动态补偿控制方法，其特征在于，步骤
S2
中的被控系统对应的参考系统为：；（4）；其中，为系统的参考状态，为参考输入
。4.
根据权利要求3所述的基于干扰观测器的无人机执行器时滞动态补偿控制方法，其特征在于，步骤
S3
中的控制器为：；（5）；其中，表示反馈增益，为跟踪误差，为由干扰观测器产生的等效时变时滞干扰观测值，且公式（5）中为标称控制器，为针对时变时滞干扰的动态补偿项
。5.
根据权利要求4所述的基于干扰观测器的无人机执行器时滞动态补偿控制方法，其
特征在于，步骤
S4
中在频域上设计干扰观测器为：；（6）；我们使用小写时域变量对应的大写字母来表示其频域变量，公式（6）中：，（7）；为低通滤波器，且为滤波器时间常数；将公式（5）在频域上表示为：；（8）；同时将公式（3）在频域上表示为：；（9）；公式（9）合并同类项得：；（
10
）；其中，表示维单位矩阵；将公式（
10
）等式两端同时左乘可得未知干扰的近似解： ，（
11
）；其中， 为的近似值，为的
M
‑
P
广义逆；将公式（8）和公式（
11
）代入公式（6）中，设计为：；（
12
）；合并同类项得：；（
13
）
。...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝洋，郑志远，戚煜华，莫双齐，弋鑫，肖坤洋，
申请(专利权)人：成都铂升科技有限公司，
类型：发明
国别省市：