[发明专利]一种基于自适应神经网络的四旋翼编队容错控制方法有效

专利信息
申请号: 202010788305.9 申请日: 2020-08-07
公开(公告)号: CN111948944B 公开(公告)日: 2022-04-15
发明(设计)人: 张柯;马人月;姜斌;陈谋;盛守照;甄子洋;邵书义 申请(专利权)人: 南京航空航天大学
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 刘莎
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 自适应 神经网络 四旋翼 编队 容错 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种基于自适应神经网络的四旋翼编队容错控制方法,所述四旋翼编队具有领导-跟随架构,由一个虚拟的领导节点和n个跟随者节点组成,跟随者节点即为四旋翼编队中的四旋翼飞行器,其特征在于,包括如下步骤:

第一步:构建四旋翼编队飞行系统的连接图并以无向图的形式表示,得出四旋翼编队控制系统的拉普拉斯矩阵和领导跟随连通矩阵;其中拉普拉斯矩阵为n个跟随者节点之间的通讯拓扑图的邻接矩阵,为的度矩阵,aij为中的第i行第j列元素,i,j=1,2,…,n;

领导跟随连通矩阵

第二步:将四旋翼飞行器的数学模型解耦成内环姿态子系统和外环位置子系统;其中四旋翼飞行器的数学模型为:

式中,φi、θi和ψi分别表示第i个四旋翼飞行器的滚转、俯仰和偏航姿态角,xi、yi和zi分别表示第i个四旋翼飞行器的x、y和z轴坐标,dxi、dyi、dzi和dτi分别表示第i个四旋翼飞行器的x、y、z轴坐标和姿态受到的扰动,Ti、mi和ki分别表示第i个四旋翼飞行器的升力、质量和阻尼系数,g表示重力加速度,Ji表示第i个四旋翼飞行器的惯性矩阵,τi表示第i个四旋翼飞行器的转矩控制量,ωi表示第i个四旋翼飞行器的角速度矢量,qi=[qi0,qi1,qi2,qi3]T表示第i个四旋翼飞行器的四元数,且qi02+qi12+qi22+qi32=1,

第三步:根据四旋翼编队飞行系统的邻接误差信息,设计具有神经网络补偿机制的外环位置子系统的容错编队虚拟控制律为:

其中,1n∈Rn=[1,1,…,1]T,K=diag{k1,k2,…,kn},ux,uy,uz是x,y,z轴的容错编队虚拟控制律,uix,uiy,uiz是第i个四旋翼飞行器x,y,z轴的容错编队虚拟控制律,axd,ayd,azd分别表示期望的四旋翼飞行器x,y,z轴的加速度信号,κ为一个正的常数;evx=[evx1,evx2,…,evxn]T,evy=[evy1,evy2,…,evyn]T,evz=[evz1,evz2,…,evzn]T,vxd,vyd,vzd分别表示期望的四旋翼飞行器x,y,z轴速度;vx,vy,vz分别表示四旋翼飞行器x,y,z轴速度;ζx=[ζ1x2x,…,ζnx]T,ζy=[ζ1y2y,…,ζny]T,ζz=[ζ1z2z,…,ζnz]T,epxi=(xi-xdix),epxj=(xj-xdjx),epyi=(yi-ydiy),epyj=(yj-ydjy),epzi=(zi-zdiz),epzj=(zj-zdjz),xj、yj和zj分别表示第j个四旋翼飞行器的x、y和z轴坐标,Δixiyiz分别表示第i个四旋翼飞行器在x,y,z轴相对于领导节点的期望编队飞行形状,Δjxjyjz分别表示第j个四旋翼飞行器在x,y,z轴相对于领导节点的期望编队飞行形状;Ξx=[Ξx1x2,…,Ξxn]T,Ξy=[Ξy1y2,…,Ξyn]T,Ξz=[Ξz1z2,…,Ξzn]T,Ξxi=(ρip-1)uix+dxi,Ξyi=(ρip-1)uiy+dyi,Ξzi=(ρip-1)uiz+dzi-(1-ρip)g,ρip是使得Ti=(ρi1fi1i2fi2i3fi3i4fi4)=ρip(fi1+fi2+fi3+fi4)=ρipTid成立的与时间t有关的有界函数,ρip∈[ρm,1];表示对神经网络权值矩阵的近似估计,分别表示的第i行,Θxyz是x,y,z轴以控制输入和ζxyz为输入的高斯核函数向量,α>0,γ>0为正的常数;

第四步:根据四旋翼飞行器的数学模型,设计容错姿态跟踪控制器,使得在执行器出现故障的情况下四旋翼飞行器的姿态仍然跟踪期望的姿态;其中容错姿态跟踪控制器的控制率为:

其中,14=[1,1,1,1]T,fi是i个四旋翼飞行器的控制率,r3,r4>0为正的常数;是第i个四旋翼飞行器的滑模面,r1,r2>0为滑模面增益;ωie=ωi-Ciωid是第i个四旋翼飞行器的角速度误差,Ci为由第i个四旋翼飞行器的误差四元数qie生成的旋转矩阵,qid是期望的第i个四旋翼飞行器的单位四元数,ωid是期望的第i个四旋翼飞行器的角速度,表示四元数乘法,qiev=[qie1,qie2,qie3]T;γ123>0表示三个正的常数,是用来近似第i个四旋翼飞行器系统中非线性项和扰动的RBF神经网络,表示第i个四旋翼飞行器的RBF神经网络权值矩阵的第k行,Θiatt是以第i个四旋翼飞行器的状态变量为输入的高斯核函数向量,第i个四旋翼飞行器的状态变量包括角速度、误差四元数、误差角速度和期望角速度,Θiattk是Θiatt中的第k个元素;是对第i个四旋翼飞行器的故障信息的估计,δ是一个正的常数;

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