无人机的鲁棒受限飞行控制方法技术

技术编号:6532768 阅读:299 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
本发明专利技术涉及一种无人机的鲁棒受限飞行控制方法,首先建立无人机的快慢回路子系统数学模型;建立无人机的具有非对称输入限制的不确定非线性多输入多输出非线性飞行系统数学模型,根据无人机的作动器实际情况,建立非对称输入受限模型,将该输入受限模型代入第一步得到的快慢回路子系统数学模型,从而得到具有非对称输入限制的不确定非线性多输入多输出非线性飞行系统数学模型;设计辅助分析系统分析非对称输入限制所带来的影响,应用辅助分析系统对非对称输入限制的影响进行评估,利用参数自适应方法处理非线性飞行系统的不确定性,从而得到稳定的闭环系统。本发明专利技术有效地避免无人机作动器失效,有助于提高无人机的生存能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无人机飞行控制领域,特别是一种。
技术介绍
无人机具有成本低、效费比好、生存能力强和无人员伤亡的特点,因而其在军事和民用领域得到了广泛的应用和大量的研究。自问世以来,无人机在紧急求援、抢险救灾、公安巡逻以及在现代战争中都发挥了重要作用。特别是无人作战飞机一直是交战双方争夺制空权,争取作战主动权的重要武器装备之一。特别是两次海湾战争、南联盟战争、科索沃危机、阿富汗战争以及最近的以巴冲突都清楚地表明未来战争中空中力量对战争的进程和结局发挥着日益重要的作用。其中第一次海湾战争以美国为首的多国部队进行了 42天的空中战斗,100小时的地面战斗,并取得了最后胜利。这充分说明空战对抗是攻防双方的重要作战手段,谁拥有空中力量的优势,谁就拥有作战的主动权,空中力量的对比是决定战争胜负的关键因素之一。同时越来越多的信息化和智能化的高新技术逐渐被应用到军事领域中,其中无人机参与作战便是这些变化的显著标志之一。在这几次战争中,无人机的表现可以称得上优异,它们除了能够完成对敌侦查、无线电中继、电子干扰等常规任务外,还可以携带武器装备进行超机动攻击、在危险恶劣的环境下作业,并对战局的发展起到了至关重要的作用。所以,各国对无人机的未来报以很大期望,并投入了相当多的科研力量,甚至掀起了对无人机的研究热潮。因此在复杂多变的国际局势和祖国统一大业还未完成的情况下,大力发展我国无人机的飞行控制技术,提高其作战性能具有重要的军事意义和国防战略价值。无人机具有在战争中能与强敌对抗,能利用无人机没有驾驶员直接操纵的特点进行超机动攻击。因而无人机的动力学特性具有较强的耦合性和非线性,同时外部扰动和气动参数变化均是实际存在的,因此无人机的机动飞行系统是一个多输入多输出非线性系统,其鲁棒控制技术是现代飞行控制领域中的一个研究热点,其研究可以促进控制理论和方法的进步。文献(Journal of guidance, control and dynamics, 15(4) :976-984)给出了最常用的动态逆非线性飞行控制,但没有考虑到输入饱和的影响。尤其当无人机作机动飞行时,各个控制舵面的输出可能达到饱和。如果所有舵面均不能提供机动飞行时所需要的控制输入则会引起作动器失效,进而威胁无人机的安全。因此在飞行控制器设计时就需考虑到输入限制的影响,消除作动器饱和对无人机飞行带来的不安全因素。尽管无人机的操纵机构数目大为增加,包括升降舵、方向舵、副翼、鸭翼和推力矢量舵面等,且一个舵面担负着多个轴的控制输入。但从物理实际来看,操纵机构都具有非对称的位置限制和速率限制以及具有一定的带宽和频率特性。而机动飞行时通常需要在某一方向上提供大的力和力矩,因此单个执行机构所需提供的力和力矩总可能超过其界限值,从而造成执行机构失效, 进而导致机动飞行失败。因此如何在响应机动指令时对其控制能量进行非对称限制,同时又不影响其机动飞行性能,在现代飞行控制中占有重要地位。尽管无人机采取多控制面结构,但每个执行机构只能提供有限的能量,这样就导致总的控制量是有限的。如果总的控制量达不到机动飞行的要求,就会造成机动飞行失败。 因此通过设计有界的控制律,以满足所需控制量小于实际能提供的控制量的要求。据此发展不确定非线性系统的受限控制技术,进而应用于无人机的鲁棒飞行控制是非常重要的。 在过去的几十年里,受限控制一直是国内外控制领域的研究热点,得到了国内外学者广泛地关注和研究。特别地,输入饱和限制是一种常见的输入非线性,因此得到了大量地研究。 文献(AUt0matica,44(2) :552-559)研究了非线性多输入多输出非线性系统的滑模控制。 但直接采用非线性系统分析方法来设计无人机的鲁棒受限飞行控制方案还需要进一步研究和发展。为了保证控制输入限制出现时,飞行控制系统仍能保证闭环系统性能不会降低, 则必须在飞行控制设计时加以明确考虑。尽管对具有饱和输入的控制技术的研究已有较多的研究结果,但对具有非对称输入限制的不确定多输入多输出非线性系统的鲁棒控制技术及其在飞行系统中的应用还需要进一步研究。由于非对称输入限制更符合实际情况,因此如何在线评估非对称输入限制所带来的影响,以及如何将影响应用于控制系统设计,还需要进一步深入研究。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种能够有效地避免无人机作动器失效,从而提高无人机生存能力的鲁棒受限飞行控制方法。实现本专利技术目的的技术方案为一种,步骤如下第一步,建立无人机的快慢回路子系统数学模型,即建立迎角α、偏航角β、滚转角μ、滚转角速率P、俯仰角速率q、偏航角速率r组成的快慢回路子系统数学模型;第二步,建立无人机的具有非对称输入限制的不确定非线性多输入多输出非线性飞行系统数学模型,根据无人机的作动器实际情况,即控制输入的各个分量具有不同的上下界限值的特点,建立非对称输入受限模型,将该输入受限模型代入第一步得到的快慢回路子系统数学模型,从而得到具有非对称输入限制的不确定非线性多输入多输出非线性飞行系统数学模型;第三步,设计辅助分析系统分析非对称输入限制所带来的影响,应用辅助分析系统对非对称输入限制的影响进行评估,并将其状态应用于鲁棒受限飞行控制方案的设计, 利用参数自适应方法处理非线性飞行系统的不确定性,从而得到稳定的闭环系统。本专利技术与现有技术相比,其显著优点为针对无人机飞行特别是机动飞行时可能出现所要求的控制输入大于实际所能提供的控制输入,从而造成飞行性能下降甚至出现飞行事故的情况,本专利技术所给出的鲁棒飞行控制方案能有效地避免无人机飞行特别是机动飞行时可能出现所要求的控制输入大于实际所能提供的控制输入,从而造成飞行性能下降甚至出现飞行事故的情况。具体地,本专利技术以无人机的机动飞行为对象,引入非对称输入受限模型和控制受限辅助分析系统,并将辅助分析系统的状态应用于飞行控制的设计。所设计的鲁棒飞行控制技术在控制器设计当中明确考虑到控制输入受限的影响,使得闭环系统在有界控制和干扰作用下仍能保持有界稳定,从而有效地避免无人机作动器失效,有助于提高无人机的生存能力。下面结合附图对本专利技术作进一步详细描述。附图说明图1是无人机动力学回路结构图。图2是非对称饱和限制模型。图3是无人机输入受限控制原理框图。具体实施例方式本专利技术,在控制器设计当中明确考虑到控制输入受限的影响,从而能有效地避免无人机作动器失效,即对无人作战飞行的非线性数学模型和非对称受限模型进行了分析和建立。在此基础上结合Backst印ping技术,设计输入受限的辅助分析系统,并基于输入受限的辅助分析系统的状态设计出无人机的非线性受限飞行控制方案。以下结合附图对本专利技术作进一步说明,其具体实施方式包括以下具体步骤1.无人机的不确定飞行受限的数学模型的建立建立无人机的数学模型是设计高性能飞行控制方案的关键所在,本专利按照时标分离的原则建立无人机的仿射非线性模型。所建模型将无人机状态P,q,r选作为快状态, 因为控制舵面首先对它们的一阶导数有直接的影响。附加力对于慢动态么β, /i是有影响的,但是这种影响很小,将其和外部环境干扰一起归入到模型不确定项d(x,t)。无人机的数学模型的具体表达式可由牛顿第二定律和动量矩定理结合空气动力和空气动力矩计算推导得到。1)无人机的非线性数学模型基于飞行状态变量在时间尺本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种无人机的鲁棒受限飞行控制方法,其特征在于步骤如下:第一步,建立无人机的快慢回路子系统数学模型,即建立迎角α、偏航角β、滚转角μ、滚转角速率p、俯仰角速率q、偏航角速率r组成的快慢回路子系统数学模型;第二步,建立无人机的具有非对称输入限制的不确定非线性多输入多输出非线性飞行系统数学模型,根据无人机的作动器实际情况,即控制输入的各个分量具有不同的上下界限值的特点,建立非对称输入受限模型,将该输入受限模型代入第一步得到的快慢回路子系统数学模型,从而得到具有非对称输入限制的不确定非线性多输入多输出非线性飞行系统数学模型;第三步,设计辅助分析系统分析非对称输入限制所带来的影响,应用辅助分析系统对非对称输入限制的影响进行评估,并将其状态应用于鲁棒受限飞行控制方案的设计,利用参数自适应方法处理非线性飞行系统的不确定性,从而得到稳定的闭环系统。

【技术特征摘要】
1.一种无人机的鲁棒受限飞行控制方法,其特征在于步骤如下第一步,建立无人机的快慢回路子系统数学模型,即建立迎角α、偏航角β、滚转角 μ、滚转角速率P、俯仰角速率q、偏航角速率r组成的快慢回路子系统数学模型;第二步,建立无人机的具有非对称输入限制的不确定非线性多输入多输出非线性飞行系统数学模型,根据无人机的作动器实际情况,即控制输入的各个分量具有不同的上下界限值的特点,建立非对称输入受限模型,将该输入受限模型代入第一步得到的快慢回路子系统数学模型,从而得到具有非对称输入限制的不确...

【专利技术属性】
技术研发人员:陈谋梅蓉姜长生王玉惠
申请(专利权)人:南京航空航天大学
类型:发明
国别省市:84

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