[发明专利]一种无人直升机鲁棒容错跟踪控制方法

说明书

本发明公开了一种无人直升机鲁棒容错跟踪控制方法。同时考虑执行器故障和输入饱和，构建无人直升机6自由度非线性系统模型；分别针对系统的位置环和姿态环设计辅助系统，以抑制执行器故障和输入饱和对系统的影响；基于位置环辅助系统定义跟踪误差，引入自适应神经网络，建立位置环鲁棒容错控制器；基于姿态环辅助系统定义跟踪误差，引入自适应神经网络，建立姿态环鲁棒容错控制器。本发明能够使得无人直升机在考虑执行器故障和输入饱和的影响下不仅能保持稳定，同时还能跟踪上期望的参考轨迹。

技术领域

本发明属于飞行器鲁棒容错技术领域，特别涉及了一种无人直升机鲁棒容错跟踪控制方法。

背景技术

无人驾驶飞机简称无人机，它是利用机载传感器和自动控制系统自主执行给定任务或者通过无线电遥控设备发送遥控指令执行任务的飞行器。与载人飞机相比，它具有体积小、造价低、使用方便等优点。随着微处理芯片、传感器、全球定位技术的飞速发展，以及相关设备性能的提高和体积重量的减少，无人机成了机器人领域近二十年来的一个研究热点。无人机主要可分类为固定翼无人机和旋转翼无人机(也即无人直升机)。固定翼无人机具有空气动力学特性相对简单、自主飞行控制较易实现、抗风能力比较强等优点，所以在过去的几十年中，固定翼无人机在技术上己经非常成熟，而且在过去二十多年的局部战争中取得了良好的军事效益。但是它们也存在着固有的缺点：例如有些需要利用跑道起飞及降落，有些需要用弹射器发射，用降落伞着陆等。当需要在障碍物众多且具有复杂地形的战场或城市环境中执行任务时，固定翼无人机显然是不能胜任的。

与固定翼无人机相比，无人直升机不仅能够进行垂直起降、空中悬停、前飞、侧飞、后飞、低空与超低空飞行等动作，而且还具有体积小、重量轻、成本低、机动性能更高等优势，它具有在狭小空间复杂环境中垂直起降和悬停的能力。特别是在军事领域中可以用作电子中继、空中侦察、目标搜索、空中打击、近海/ 近地火力支援等特殊手段，使其成为近年来无人机领域的研究热点。但是与无人直升机巨大的潜力相比，目前为止其在实际应用中可以说刚刚起步，这是因为无人直升机本身是一个非常复杂的非线性控制对象，其具有模型阶数高、非线性强、动力学特性复杂、通道耦合强、干扰大、开环不稳定、欠驱动等特点，因此加强对无人直升机的先进飞行控制理论和方法的研究，特别是对先进的非线性控制技术的应用研究，对促进无人直升机控制技术的发展具有重要的理论和现实意义。

在无人直升机的实际飞行过程中，不可避免地会遇到执行器故障和输入饱和等问题。首先，由于直升机特殊的结构，其活动部件明显比固定翼飞机要多。系统长时间的运行很容易导致传动机构的磨损进而造成控制效率的下降。目前对执行器故障的处理方法主要有自适应方法，补偿控制方法等。但是由于自适应控制中存在奇异点的问题，因此，辅助系统的方法不失为一个良好的工具。此外，由于执行机构的物理限制，输入饱和问题也是一个不容忽视的实际问题。综上，为了提高系统的鲁棒性和安全可靠性，在对无人直升机设计非线性控制器时，需要同时考虑执行器故障和输入饱和的影响。

发明内容

为了解决上述背景技术提出的技术问题，本发明提出了一种无人直升机鲁棒容错跟踪控制方法，使得无人直升机在考虑执行器故障和输入饱和的影响下不仅能保持稳定，同时还能跟踪上期望的参考轨迹。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案为：

一种无人直升机鲁棒容错跟踪控制方法，包括以下步骤：

(1)同时考虑执行器故障和输入饱和，构建无人直升机6自由度非线性系统模型；

(2)分别针对系统的位置环和姿态环设计辅助系统，以抑制执行器故障和输入饱和对系统的影响；

(3)基于位置环辅助系统定义跟踪误差，引入自适应神经网络，建立位置环鲁棒容错控制器；基于姿态环辅助系统定义跟踪误差，引入自适应神经网络，建立姿态环鲁棒容错控制器。

进一步地，所述无人直升机6自由度非线性系统模型如下：