[发明专利]一种旋转翼-倾斜混合式无人机非线性模型预测控制方法

说明书

本发明涉及一种旋转翼‑倾斜混合式无人机非线性模型预测控制方法，包括步骤：定义无人机重要参数；设计基于导航MPC算法的非线性模型；设计控制分配算法；设计无人机飞行实验。本发明的有益效果是：本发明设计一种基于非线性模型预测控制(model predictive control,MPC)方法，并应用于旋转翼‑倾斜混合式无人机，推导建立无人机的非线性模型，设计多级控制分配算法；本发明考虑无人机非线性动力学特征，建立非线性MPC算法方程，导航MPC模块根据参考速度计算最优驱动力、倾斜角度和扭矩三类控制输入量，实现RW模式和FW模式的自动相互转换；本发明应用的无人机在机械结构上可以实现任意飞行角度。

技术领域

本发明属于混合式无人机控制领域，尤其涉及一种旋转翼-倾斜混合式无人机非线性模型预测控制方法。

背景技术

旋转翼-倾斜混合式无人机(UAV)同时具备旋转翼(rotary-wing,RW)垂直起飞和着陆(VTOL)功能，以及固定翼(fixed-wing,FW)高效前飞功能。该类型无人机配置的控制器必须处理高度非线性的动态行为，在两种飞行模式转换过程中，实现控制权限的自由转换。

目前，常用的控制方法是为飞行全轨迹中各个配平点设计一组稳定的控制器，并设计增益调度(GS)或多种控制器，为不同的飞行目的选择适当的控制规则。多数研究设计的控制器结构均基于线性模型，没有考虑空气动力学动态特征，且线性模型采样点数量有限，不能跟踪无人机的飞行全轨迹。有学者提出非线性控制模型，但是仅仅应用于仿真实验，在实际应用中存在模型干扰和不确定性问题。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供一种旋转翼-倾斜混合式无人机非线性模型预测控制方法。

这种旋转翼-倾斜混合式无人机非线性模型预测控制方法，包括以下步骤：

步骤1、定义无人机重要参数；步骤1中无人机包括11个驱动自由度，驱动自由度由四个螺旋桨角速度矢量w₁,w₂,w₃,w₄，五个控制面和两个倾斜角χ_r、χ_l组成；/为参数维度，姿态四元数/q₀和/为姿态四元数组成向量，H为Hamilton空间；

步骤2、设计基于导航MPC算法的非线性模型；非线性模型包括导航MPC模块、姿态控制器和控制分配模块；建立旋转翼-倾斜混合式无人机动力学方程，计算无人机EoM最优结果，建立无人机目标函数并进行优化，建立非线性模型控制方法的约束条件；

步骤3、设计控制分配算法：基于当前空气速度v_a^Β，v_a^Β＝v_W^Β-v^Β，导航MPC算法、姿态控制器驱动力T_mpc、倾斜角度和无人机实际扭矩，结合公式(6)和公式(7)，反演计算得到11个驱动自由度状态向量对应的执行器指令；引入两步法菊花链算法，分配控制面偏转，分配旋转速度和倾斜角度；

步骤4、设计无人机飞行实验：设定无人机飞行实验场地、风速范围、MPC解算器采样时间、预测控制算法步进范围、解算器收敛时间；如果解算器不收敛，将根据无人机当前姿态重新初始化解算器。

作为优选，步骤2中基于导航MPC算法的非线性模型的总输入向量为下标ref表示参考量；上标γ表示惯性系；上标Β表示固定系向量；/表示惯性系γ的参考质心速度；姿态控制器的输入向量为q_γΒ,mpc，其中带下标mpc的参数表示导航MPC模块的输出量；姿态控制器的输出向量为固定系向量Β中的姿态力矩/导航MPC模块同时输出姿态力矩/将/与/叠加，作为控制分配模块的输入向量/将控制分配模块的输出向量/作为无人机的控制输入量，其中带下标cmd的参数表示控制分配模块的输出量；将无人机的实时状态向量x作为反馈量输入导航MPC模块。