[发明专利]一种采用自适应观测的无人飞行器攻角跟踪方法

说明书

本发明提供了一种采用自适应观测的方法来实现飞行器攻角精准高动态跟踪的方法，首先分别建立攻角与力以及攻角与角速率观测并级非线性网络，然后再建立攻角观测器与俯仰角速率观测器，并由观测误差驱动并将非线性网络权值参数的自适应收敛；同时由观测误差设计超前校正网络，得到观测误差校正信号，并与观测积分信号以及观测误差非线性信号组成滑模信号，从而实现观测器的滑模控制；同时根据飞行任务设定的攻角期望值与攻角观测值进行比较得到攻角误差，然后采用反演设计方式，根据观测并级非线性网络的输出信号与误差校正信号与误差积分信号解算出飞行器舵偏角信号，从而实现飞行器攻角的高精度高动态性能控制。

技术领域

本发明涉及飞行器控制领域，具体而言，涉及一种采用自适应观测的无人飞行器攻角跟踪方法。

背景技术

由于攻角是飞行器俯仰通道力与力矩的根源，其一旦发散，也是飞行器俯仰通道不稳定的最主要的诱因。因此攻角跟踪与稳定，对飞行器的控制来说有着至关重要的意义，同时攻角跟踪能力也和飞行器各个阶段的控制任务完成的质量息息相关。传统的飞行器攻角跟踪在采用反演控制进行设计时，如果模型精确已知，则控制效果较好。但实际情况是由于飞行器高速运动是空气动力学的复杂特性，导致很多启动参数尽管通过风洞试验，仍然难以保证其精准线，有的误差范围甚至不可避免的超过20％；而且还有很多建模时没有考虑的因素，导致整个反演控制，尤其是多级串联系统的反演控制，其微分以及系统不确定性带来的误差被多次放大，也导致整个反演控制的参数调节选取非常困难。基于上述背景原因，本发明提出一种采用自适应观测的方式，对飞行器的动力学主要特性进行自适应观测，同时通过观测控制量来保证整个观测器的稳定跟踪；再对结构完全已知的观测器系统进行攻角跟踪的反演设计，从而间接实现飞行器的攻角跟踪，从而也使得本发明具有很好的攻角跟踪与控制的动态性能，也使得本发明具有很高的工程实用价值。

需要说明的是，在上述背景技术部分发明的信息仅用于加强对本发明的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明的目的在于提供一种采用自适应观测的无人飞行器攻角跟踪方法，进而克服了由于相关技术缺陷导致的飞行器攻角控制动态性能不高的问题。

根据本发明的一个方面，提供一种采用自适应观测的无人飞行器攻角跟踪方法动，包括以下五个步骤：

步骤S10，设置攻角观测器的攻角观测信号初始值为0，将飞行器舵系统的舵偏角信号引入攻角观测器系统，并设置攻角观测控制器信号初始值为0，根据攻角观测信号，建立攻角与力观测并级非线性网络，并设置攻角与力观测网络的权值初始值为常值，得到攻角与力观测并级非线性网络输出信号，并叠加俯仰角速率观测信号以及攻角观测控制器信号与舵偏角信号得到攻角速率观测信号；然后进行积分得到攻角观测信号；设置俯仰角速率观测器的俯仰观测信号初始值为0，将飞行器舵系统的舵偏角信号引入俯仰角速率观测器系统，并设置俯仰角速率观测控制器信号初始值为0，根据攻角观测信号，建立攻角与角速率观测并级非线性网络，并设置攻角与角速率观测网络的权值初始值为常值，得到攻角与角速率观测并级非线性网络输出信号，然后叠加俯仰角速率观测信号、攻角观测信号以及俯仰角速率观测控制器信号与舵偏角信号得到俯仰角加速度观测信号；然后进行积分得到俯仰角速率观测信号。

步骤S20，安装攻角传感器，测量飞行器攻角信号，并与所述的攻角观测信号进行比较，得到攻角观测误差信号；然后进行积分，得到攻角观测误差积分信号；再建立超前校正网络，得到攻角观测误差超前校正信号；然后根据所述的攻角观测误差信号与攻角观测信号，分别解算攻角与力观测网络的第一个权值更新速率信号、第二个权值更新速率信号、第三个权值更新速率信号、第四个权值更新速率信号、第五个权值更新速率信号，再进行积分，依次得到攻角与力观测网络的第一个权值信号、第二个权值信号、第三个权值信号、第四个权值信号与第五个权值信号。