【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于滑模控制和非线性反步控制的针对四旋翼无人机位置轨迹跟踪的控制方法,属于无人机控制
技术介绍
作为无人机家族的新生成员,四旋翼无人机以其在实际应用领域里的重要而广泛的用途而受到许多学者和研究人员的关注,引起了他们的极大兴趣。四旋翼无人机在军事侦察、自然灾害监控、农业成像和救援任务中发挥着越来越重要的作用。这种无人机的主要优势在于垂直起降、定高悬浮以及任意方向飞行。尽管存在这么多的应用优势,但是四旋翼无人机本身的一些特点,如非线性、强耦合和欠驱动等,使得飞行高品质和机动性难以得到有效保证。目前的一些常用的控制方法主要是针对线性化之后的各个平衡点上的线性模型,具有动态范围小、模型不精确、抗干扰能力差等缺点。其他的控制方法,例如基于人工智能的神经网络控制方法、模糊控制方法等,目前只在软件仿真平台上进行了验证,实现性和大范围的推广还需要很长时间。基于非线性反步控制和滑模控制的控制方法以其在抗干扰性、精确性、鲁棒性、实现性和动态范围上所拥有明显优势而在众多控制方法中脱颖而出,对实现四旋翼无人机的轨迹跟踪控制具有十分重要的意义。反步控制方法是由PetarV.Kokotovic等人在1990年左右提出的一种针对非线性动态系统进行镇定控制设计的方法,在针对一类非线性系统进行控制器设计时非常有效。这一类非线性系统一般建立在某些子系统之上,而这些子系统本身可以通过其他的控制方法实现镇定。通常,可以将将复 ...
【技术保护点】
一种针对四旋翼无人机非线性模型的基于反步和滑模控制技术的非线性鲁棒控制器的设计方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,获取四旋翼无人机的实际位置轨迹、位置参考轨迹和偏航角参考轨迹;根据实际位置轨迹和位置参考轨迹依次建立关于各个状态变量的跟踪误差动态子系统,所有的跟踪误差动态子系统组成跟踪误差动态系统;所述状态变量包括姿态角及其一阶导数、位置及其一阶导数;步骤2,根据步骤1建立的跟踪误差动态系统,设计能够保证误差系统稳定并且收敛的反馈渐近跟踪的反步滑模控制器;所述反步滑模控制器利用反步控制的思想为跟踪误差动态系统的每一个跟踪误差动态子系统设计相应的虚拟控制量和滑模面,逐层保证的跟踪误差动态子系统稳定性和动态性能,直到获取能够保证位置轨迹跟踪能力并且关于姿态角状态和实际输入的虚拟控制量;步骤3,对步骤2得到的虚拟控制量进行算术求逆,求取四旋翼无人机姿态角期望值,该姿态角期望值包括滚转角期望轨迹、俯仰角期望轨迹和四旋翼无人机的第四控制分量;步骤4,针对步骤3得到的滚转角期望轨迹、俯仰角期望轨迹以及步骤1获取的偏航角参考轨迹分别设计基于常速趋近的姿态角常规滑模跟踪控制器,根据该姿态角常规滑模跟 ...
【技术特征摘要】
1.一种针对四旋翼无人机非线性模型的基于反步和滑模控制技术的非线性鲁棒控制
器的设计方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,获取四旋翼无人机的实际位置轨迹、位置参考轨迹和偏航角参考轨迹;根据实
际位置轨迹和位置参考轨迹依次建立关于各个状态变量的跟踪误差动态子系统,所有的跟
踪误差动态子系统组成跟踪误差动态系统;所述状态变量包括姿态角及其一阶导数、位置
及其一阶导数;
步骤2,根据步骤1建立的跟踪误差动态系统,设计能够保证误差系统稳定并且收敛的
反馈渐近跟踪的反步滑模控制器;所述反步滑模控制器利用反步控制的思想为跟踪误差动
态系统的每一个跟踪误差动态子系统设计相应的虚拟控制量和滑模面,逐层保证的跟踪误
差动态子系统稳定性和动态性能,直到获取能够保证位置轨迹跟踪能力并且关于姿态角状
态和实际输入的虚拟控制量;
步骤3,对步骤2得到的虚拟控制量进行算术求逆,求取四旋翼无人机姿态角期望值,该
姿态角期望值包括滚转角期望轨迹、俯仰角期望轨迹和四旋翼无人机的第四控制分量;
步骤4,针对步骤3得到的滚转角期望轨迹、俯仰角期望轨迹以及步骤1获取的偏航角参
考轨迹分别设计基于常速趋近的姿态角常规滑模跟踪控制器,根据该姿态角常规滑模跟踪
控制器得到四旋翼无人机的滑模控制律,所述滑模控制律包括第一控制分量、第二控制分
量以及第三控制分量;
步骤5,四旋翼无人机在根据步骤3得到的第四控制分量以及步骤4得到的滑模控制律
的作用下对位置参考轨迹和偏航角参考轨迹进行跟踪,进而实现干扰下的非线性四旋翼无
人机的鲁棒轨迹跟踪控制。
2.根据权利要求1所述的针对四旋翼无人机非线性模型的基于反步和滑模控制技术的
非线性鲁棒控制器的设计方法,其特征在于:所述步骤1中的四旋翼无人机的非线性模型
为:
其中,是系统的状态变量;其物理含义
依次是姿态角(φ,θ,ψ)及其一阶导数位置(x,y,z)及其一阶导数可整
体表示如下φ为滚转角,θ为俯仰角,ψ为偏航角,
ai,i=1,2,…11是规范化的已知常值参数;是在线辨识值,g是重力加速度,Ui,i=1,2,
3,4是系统的实际控制输入量,Ui,i=1,2,3,4按顺序依次为第一控制分量、第二控制分量、
第三控制分量以及第四控制分量,S(·)和C(·)分别表示三角正弦和余弦函数。
3.根据权利要求1所述的针对四旋翼无人机非线性模型的基于反步和滑模控制技术的
非线性鲁棒控制器的设计方法,其特征在于:所述步骤2中的虚拟控制量为:
v2=v·1+z7+a9x8+ρ2sp1]]>v4=v·3+z9+a10x10+ρ4sp2]]>v6=v·5+z11+g+a11x12+ρ6sp3;]]>其中,v2i,i=1,2,3为虚拟控制量,v2i-1在获取v2i之间已经确定并且其一阶导数可
以通过对v2i-1进行一阶微分滤波获取,z7、z9、z11分别是位置(x,y,z)的跟踪误差,且z7=x7r-
x7,z9=x9r-x9,z11=x11r-x11;x7r、x9r、x11r分别是位置(x,y,z)的参考轨迹,ρ2、ρ4、ρ6是位置
(x,y,z)的可选的常值正实数,sp1、sp2、sp2分别是滑模面,其中下标p的表示滑模面是为位置
状态量的跟踪而设计的滑模面。
4.根据权利要求1所述的针对四旋翼无人机非线性模型的基于反步和滑模控制技术的
非线性鲁棒控制器的设计方法,其特征在于:所述步骤3中在进行算术求逆的虚拟控制量方
程为:
v2=(Cx1Sx3Cx5+Sx1Sx5)U4]]>v4=(Cx1Sx3Sx5-Sx1Sx5)U4]]>v6=(Cx1Cx3)U4;]]>其中,v2i,i=1,2,3为虚拟控制量,S(·)和C(·)分别表示三角正弦和余弦函数,U4表示第
四控制分量,x1,x3,x5分别表示滚转角φ,俯仰角θ,偏航角ψ。
5.根据权利要求1所述的针对四旋翼无人机非线性模型的基于反步和滑模控制技术的
非线性鲁棒控制器的设计方法,其特征在于:所述步骤3中的姿态角期望轨迹和第四控制分
量为:
x1d=arctan(acv6-lv4av6c2+l2)x3d=arctan(cl)U4=a2(c2+l2)v62+(acv6-lv4)2al;]]>其中,x1d表示滚转角期望轨迹、x3d表示俯仰角期望轨迹,U4表示第四控制分量,a=cos
(x5r),b=sin(x5r),c=(v2+v4)/v6,l=a+b。
6.根据权利要求1所述的针对四旋翼无人机非线性模型的基于反步和滑模控制技术的
非线性鲁棒控制器的设计方法,其特征在于:所述步骤4中得到的滑模控制律为:
其中,Ui,i=1,2,3分别是第一控制分量、第二控制分量、第三控制分量,z1,z3,z5分别是
关于位置轨迹(x,y,z)跟踪误差,且z1=x7r-x7,z3=x9r-x9,z5=x11r-x11,其中x7r、x9r、x11r分
别为位置(x,y,z)的参考轨迹,s1(z1)、s3(z3)、s5(z5)分别是针对姿态角控制设计的滑模面,
k1,k2,k3分别是另外一组可选的常值正实数。
7.根据权利要求6所述的针对四旋翼无人机非线性模型的基于反步和滑模控制技术的
非线性鲁棒控制器的设计方法,其特征在于:所述滑模面选取如下:
s1=ϵ·1+c1ϵ1s2=ϵ·2+c2ϵ2s3=ϵ·3+c3ϵ3;]]>其中,s1(z1),s3(z3),s5(z5)分别是针对跟踪位置的滑模面,εi=ηid-ηi,i=1,3,5是对应
的姿态角跟踪误差,ci,i=1,2,3是可选正实数并且与控制律的趋近速度有关参数。
8.根据权利要求1所述的针对四旋翼无人机非线性模型的基于反步和滑模控制技术的
非线性鲁棒控制器的设计方法,其特征在于:所述步骤2中虚拟控制量选取方法如下:
第一步,为位置...
【专利技术属性】
技术研发人员:陆俊杰,陈复扬,程子安,胡龙泽,张康康,姜斌,蒋荣强,雷稳,
申请(专利权)人:南京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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