一种基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法技术

本发明专利技术公开了一种基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法，属于无人机导航制导与控制技术领域。将固定翼无人机航迹回路运动模型分解为航迹偏角和航迹倾角运动模型、航迹速度运动模型以及横向位置和垂向位置运动模型，然后分别通过中间虚拟控制量的引入和方程的等效变换，将整个微分方程右端形式上与虚拟控制量线性无关的项视作总干扰，以获得航迹回路运动模型的仿射非线性形式，通过基于线性扩张状态观测器的观测补偿技术实现对各航迹运动状态和模型总扰动的估计，并在控制器时予以补偿。本发明专利技术方法实现模型仿射化处理，处理过程物理意义明确，参数整定方便，易于工程实现。

A Nonlinear Model Transform Method for Track Loop Based on Observation Compensation Technology

The invention discloses a non-linear model transformation method of track loop based on observation compensation technology, which belongs to the field of UAV navigation guidance and control technology. The track loop motion model of fixed-wing UAV is decomposed into track deviation and track inclination motion model, track velocity motion model and lateral and vertical position motion model. Then, by introducing intermediate virtual control variables and equivalent transformation of the equation, the items on the right end of the differential equation which are linearly independent of the virtual control variables are regarded as total interference to obtain the track. In the affine non-linear form of the loop motion model, the tracking state and the total disturbance of the model are estimated by observational compensation technique based on linear extended state observer, and compensated in the controller. The method realizes model affine processing, has clear physical meaning, convenient parameter setting and is easy to realize in engineering.

【技术实现步骤摘要】
一种基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法
本专利技术属于无人机导航制导与控制
，具体涉及一种基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法。
技术介绍
无人机又称无人驾驶飞行器，广泛应用于军用和民用领域；无人机航迹回路模型是指描述无人机航迹运动的数学模型。随着无人机的执行任务日趋多样，人们对无人机飞行控制器抵抗外部不确定扰动性能的要求也日益提高，传统的仅依靠姿态回路控制器抵抗外部扰动的方法已无法满足需求，加之无人机航迹回路模型的非仿射非线性特性，进一步增加了对无人机轨迹回路抗扰动非线性控制的研究需求。研究一种实现无人机航迹回路模型的仿射化处理方法，对于实现无人机三维轨迹的抗扰动高精度跟踪控制具有重要的意义，可以广泛应用于无人机地形回避，编队飞行以及自主空中加油等特殊任务。在无人机的轨迹跟踪控制中，实现无人机直接沿实时给定的轨迹进行飞行具有重要的实用价值，但由于固定翼无人机轨迹环运动方程的强非线性、强耦合性及非仿射性，加之许多非线性控制方法是基于被控对象仿射非线性模型设计的，目前的无人机非线性抗干扰跟踪控制器研究主要集中于姿态控制，如参考文件1[王婕,宗群,田栢苓,范文茹.基于拟连续高阶滑模的高超声速飞行器再入姿态控制[J].控制理论与应用,2014,31(09):1166-1173.]，参考文件2[SunM,ZhangL,WangZ,etal.PIDpitchattitudecontrolforunstableflightvehicleinthepresenceofactuatordelay:Tuningandanalysis[J].JournaloftheFranklinInstitute,2014,351(12):5523-5547]，鲜有将固定翼无人机轨迹控制和姿态控制在同一种抗干扰理论框架下设计的研究，直接导致了轨迹环控制器抗扰性能受限，同时也很大程度上制约了许多具有较好抗扰动能力的非线性控制方法在无人机轨迹控制方面的应用。该情况对于某些存在强复杂气流扰动的无人机应用场所是非常不利的。目前在软管式自主对接控制方面，国内外从不同角度开展了大量研究工作，取得了许多卓有成效的研究成果，但总体而言，多重复杂扰动条件下自主对接控制的效果并不理想。NASA在2006年的自主空中加油演示验证飞行中6次对接只有2次成功。X-47B虽然完成了无人机首次空中加油试验，但其成功对接的视频中锥套运动非常平稳，表明当时的气流扰动非常小，显然是精心选择气象条件的结果。与之形成鲜明对比的是，类似大小的气流扰动情况下，国内外在人工控制的空中加油实践方面却非常成功，经过艰苦的训练，战斗机飞行员往往能够达到很高的空中加油对接成功率。对比自主加油控制和人工操纵控制本质特征，它们之间存在如下本质区别：1)控制方法方面，自主控制大多采用的是成熟的线性控制方法，如参考文件3和4记载，尤以LQR法为多，对于不确定性扰动缺乏针对性的措施。参考文件3：ValasekJ,GunnamK,KimmettJ,etal.Vision-basedsensorandnavigationsystemforautonomousairrefueling[J].JournalofGuidance,Control,andDynamics,2005,28(5):979-989.参考文件4：TandaleMD,BowersR,ValasekJ.Trajectorytrackingcontrollerforvision-basedprobeanddrogueautonomousaerialrefueling[J].JournalofGuidanceControlandDynamics,2006,29(4):846-857。而人工控制实现的是在增稳基础上的非线性控制，具有更高的控制效率，同时飞行员根据感受的操纵杆力的情况进行操纵补偿，能够最大限度地抑制干扰的影响。因此获取一种航迹回路非线性模型是非常有必要的。
技术实现思路
针对现有问题：无人机位置方程和航迹运动方程均为强耦合、非仿射非线性形式的，制约了许多具有较好抗扰动能力的非线性控制方法在无人机轨迹控制上的应用，其抗扰性能必然会受到很大程度上的限制，本专利技术提出一种基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法，并满足上述要求。本专利技术的基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法，包括如下步骤：步骤一、设定大气中各种变化的风场，将各种变化的风场矢量合成后作为固定翼无人机质心的风场，并将固定翼无人机质心的风场分解为惯性系下三轴风速度分量，获得航迹速度在惯性系下的三轴风速度分量。步骤二、在固定翼无人机六自由度刚体运动模型的基础上，建立反映变化风场影响的固定翼无人机航迹回路运动模型，所述固定翼无人机航迹回路运动模型包括航迹偏角χ和航迹倾角γ运动模型、航迹速度Vk运动模型以及横向位置y和垂向位置z运动模型。步骤三、依次针对气流角及航迹滚转角μ，定义中间变量υ1和υ2，所述气流角包括无人机的迎角α和无人机的侧滑角β。步骤四、将步骤三定义的中间变量υ1和υ2作为姿态回路控制器的虚拟控制量，将步骤二建立的航迹偏角χ和航迹倾角γ运动模型，变化成面向控制设计的仿射非线性模型形式。步骤五、将步骤二建立的航迹速度Vk运动模型，变化成面向控制设计的关于控制量油门开度δT的仿射非线性模型形式。步骤六、选取航迹角向量[χγ]T作为姿态回路控制器的虚拟控制量，将步骤二建立的横向位置y和垂向位置z运动模型，变化成面向控制设计的仿射非线性模型形式。步骤七、针对分别得到的三种运动模型的仿射非线性模型形式，将系统动态中形式上与虚拟控制量线性无关的视为模型总干扰，采用线性扩张状态观测器(LESO)对仿射非线性模型状态及总干扰进行估计与补偿，并将在航迹回路控制器设计时予以补偿。本专利技术与现有技术相比，具有以下明显优势：(1)一种基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法，可兼顾变化风场对无人机轨迹环运动的影响。(2)一种基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法，可将无人机位置方程和航迹运动方程同时处理变换成便于控制设计的简单的仿射非线性形式。(3)本专利技术可在兼顾变化风场的条件下，同时实现无人机航迹回路运动状态方程的模型仿射化处理，处理过程物理意义明确，参数整定方便，易于工程实现。附图说明图1是本专利技术一种基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法流程图；图2是本实例中作用在无人机纵、横、垂三轴的变化风场干扰；图3A为无人机的横向位置y随时间的跟踪效果示意图；图3B为横向位置模型干扰Fy随时间的跟踪效果示意图；图3C为无人机的垂向位置z随时间的跟踪效果示意图；图3D为垂向位置模型干扰Fz随时间的跟踪效果示意图；图3E为横向位置y的跟踪误差示意图；图3F为横向位置模型干扰Fy的跟踪误差示意图；图3G为垂向位置z的跟踪误差示意图；图3H为垂向位置模型干扰Fz的跟踪误差示意图；图4A为无人机航迹速度Vk随时间的跟踪效果示意图；图4B为无人机航迹速度模型干扰随时间的跟踪效果示意图；图4C为无人机航迹速度Vk的跟踪误差示意图；图4D为无人机航迹速度模型干扰的跟踪误差示意图；图5A为无人机航迹偏角χ随时间的跟踪效果示意图；图5B为航迹偏角模型干扰Fχ随时间本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、设定大气中各种变化的风场，将各种变化的风场矢量合成后作为固定翼无人机质心的风场，并将固定翼无人机质心的风场分解为惯性系下三轴风速度分量VW＝[uw vw ww]

【技术特征摘要】
2018.01.19 CN 20181005337521.一种基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、设定大气中各种变化的风场，将各种变化的风场矢量合成后作为固定翼无人机质心的风场，并将固定翼无人机质心的风场分解为惯性系下三轴风速度分量VW＝[uwvwww]T，VW为惯性系下风速度向量，uw、vw和ww分别为惯性系下沿纵、横、垂三个方向的风速度分量；获得航迹速度在惯性系下的三轴分量VK＝[ukvkwk]T，VK为惯性系下航迹速度向量，uk、vk和wk为惯性系下沿纵、横、垂三个方向的航迹速度分量；步骤二、在固定翼无人机六自由度刚体运动模型的基础上，建立反映变化风场影响的固定翼无人机航迹回路运动模型，所述固定翼无人机航迹回路运动模型包括航迹偏角χ和航迹倾角γ运动模型、航迹速度Vk运动模型以及横向位置y和垂向位置z运动模型；步骤三、依次针对气流角及航迹滚转角μ，定义中间变量υ1和υ2；步骤四、将步骤三定义的中间变量υ1和υ2作为姿态回路控制器的虚拟控制量，将步骤二建立的航迹偏角χ和航迹倾角γ运动模型，变化成面向控制设计的仿射非线性模型形式；步骤五、将步骤二建立的航迹速度Vk运动模型，变化成面向控制设计的关于控制量油门开度δT的仿射非线性模型形式；步骤六、选取航迹角向量[χγ]T作为姿态回路控制器的虚拟控制量，将步骤二建立的横向位置y和垂向位置z运动模型，变化成面向控制设计的仿射非线性模型形式；步骤七、针对分别得到的三种运动模型的仿射非线性模型形式，将形式上与虚拟控制量线性无关的Fi,i＝1,2视为模型总干扰，采用线性扩张状态观测器对仿射非线性模型状态及总干扰进行估计，并在航迹回路控制器设计时予以补偿。2.如权利要求1所述的一种基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法，其特征在于，步骤二中所述固定翼无人机航迹回路运动模型如公式(1)和(2)所示：其中，无人机的位置方程为：式中，x,y,z分别为无人机在惯性系下的纵、横、垂三维位置坐标，Vk为无人机的航迹速度，χ为无人机的航迹偏角，γ是无人机的航迹倾角；分别是x,y,z的微分；地速及航迹角状态方程为：式中，m为无人机质量，g为重力加速度；α,β,μ分别为无人机的迎角、无人机的侧滑角和无人机的航迹滚转角；T,D,C,L分别为无人机的发动机推力、无人机的阻力、无人机的侧力和无人机的升力；σ为发动机安装角；变化风场引起的迎角αw≈ww/V，变化风场引起的侧滑角βw≈vw/V，V是空速；航迹速度迎角αk≈wk/Vk，航迹速度侧滑角βk≈vk/Vk，为Vk对时间的一阶微分，为χ对时间的一阶微分，为γ对时间的一阶微分；所述横向位置y和垂向位置z运动模型为：所述航迹速度Vk运动模型为：所述航迹偏角χ和航迹倾角γ运动模型为：3.如权利要求2所述的一种基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法，其特征在于，步骤三中所述的中间变量υ1和υ2如下所示：υ1＝αsinμ,υ2＝αcosμ(6)同时使得：4.如权利要求3所述的一种基于观测补偿技术的航迹回路非线性模型变换方法，其特征在于，步骤四中将航迹偏角χ和航迹倾角γ运动模型变化成面向控制设计的仿射非线性模型形式具体为：步骤401、无人机的航迹偏角χ和航迹倾角γ运动模型包括无人机的航迹偏角χ和无人机的航迹倾角γ运动非线性方程；具体如下：步骤402、分解无人机的发动机推力D、无人机的阻力C和无人机的侧力L并表示成关于迎角α和侧滑角β的形式；分解过程如下：Q为动压；S是无人机气动截面积；cD,cC,cL分别为推力D、阻力C和侧力L的气动系数；c为平均气动弦长；q为俯仰角速率；cL,0为基本升力系数；cD,0为零阻力系数；cC,0为基本侧力...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宏伦，苏子康，李娜，刘一恒，吴健发，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11