一种应用在无人机上的运动模型与模型辨识技术制造技术

本发明专利技术公开一种应用在无人机上的运动模型与模型辨识技术。针对无人机的飞行安全这一典型的系统工程问题，从目前国际惯用的非线性控制和辨识建模的角度出发，通过对无人机非线性运动模型的分析，提出了符合Shilnikov定理的三阶非线性模型；最后通过仿真证明了无人机非线性运动模型的混沌运动特征，说明了无人机非线性运动模型混沌运动的存在性。并将此算法应用于实际，有着良好的收益。有着良好的收益。有着良好的收益。

【技术实现步骤摘要】
一种应用在无人机上的运动模型与模型辨识技术


[0001]本专利技术属于计算机技结合术与无人机的
，特别是涉及一种一种应用在无人机上的运动模型与模型辨识技术。

技术介绍

[0002]无人机是人们通过无线通讯设备和自动控制装置通讯控制不载人的飞机。英文简称UAV，最早在20世纪20年代出现，因其具备的独特功能性和世界科学技术的发展，无人机被广泛应用。
[0003]无人飞行器的研究和利用正在全世界范围内掀起高潮一个重要的原因是，随着科学技术的进步，无人飞行器在越来越多的领域中得到了广泛的应用。军事上，国内外各国军方都投入了大量的人力物力和财力进行着激烈的研发竞争。在近年爆发的海湾战争和刚刚结束的伊拉克战争中，无人机都扮演了重要角色，其作用和威力世人有目共睹
[0004]无人直升机以其活方便的特点已经越来越多地被应用到了航拍、测绘及侦察等各个领域。但是，大多数无人直机都不具备自动飞行控制系统，在应用中需要地面人员进行遥控驾驶，这大大限制了无人直升机的使用范围之所以存在此种现象是因为其飞控系统的设计存在较大难度：
①
直升机本身的不稳定性及较强的轴间耦合；
②
很难准确获得无人直升机的飞行力学模型。
[0005]通过传统的方法建无人直升机的飞行力学模型，需要进行大量的测量和吹风试验这将花费大量的人力物力，因而是不经济的。为了满足无人直升机飞控制统设计的要求，系统识其简洁、高效低成本的特点成们传统建模的理想替代方法，并且由直升机进行系统辨识易于开展、成本低廉，所以通过对无人直机系统辨识的研究也可以为研究普通直升机及其他飞行器飞行力学模型的统辨识提供经验。

技术实现思路

[0006]本专利技术所要解决的技术问题是，设计应用在无人机上的运动模型与模型辨识技术，采用了无人机飞行运动模型、模型辨识与无人机偏航模型及Shilnikov标准速度方程，用matlab进行了仿真。
[0007]本专利技术提供的无人机上的运动模型与模型辨识技术包括：
[0008]1.无人机飞行运动模型
[0009]无人机非线性运动模型如下：
[0010][0011][0012]式中：V表示无人机飞行速度向量，代表加速度向量，m表示无人机质量，g＝[0 0 g]′
为重力加速度向量，Ω是角速度算子，P为无人机空间位置向量，J为无人机惯性矩阵，B
b
为传输矩阵，F和M分别为力向量和力矩向量，各个角参数分别为无人机机身框架三坐标角和地面框架三坐标角。V和ω均为三阶非线性方程，该模型为三阶非线性方程组；
[0013]2.模型辨识与无人机偏航模型
[0014]用δ
pedal
表示无人机偏航输入量，ω
z
代表无人机在Z平面内角速度。把计算系统、伺服系统和无人机运动系统看做整体偏航系统，该偏航模型的传递函数表示形式为
[0015][0016]将若干组正弦、阶梯、随机、脉冲样本信号作为输入信号，测试并记录输出的ω
z
，抽样过程中尽量使抽样频率T
→
T
min
，DFT变换保留前三阶谐波；
[0017]3.Shilnikov标准速度方程
[0018]无人机非线性系统宏观稳定，内随机区域可能存在于：速度、角速度、动力与飞机自身结构存在综合函数关系，若经典非线性运动方程组中任何一个方程出现混沌，则该方程组将出现混沌；速度与角速度均受另外2个参数和时间的直接影响，可能导致速度与角速度无法实时同步与协调；需要各个参数达到某一特定值时，参数间可能出现矛盾或无法按照预设的轨道变换，这些都可能导致该模型的不稳定、锁死或者出现混沌失控现象。
[0019]在速度方程中，角速度矩阵Ω
x
＝ω
×
x，其中，
[0020][0021]无人机惯性矩阵J可展开为
[0022][0023]传输矩阵B
b
可展开为
[0024][0025]C
D。
＝g
·
B
b
在速度方程中可视为可变换常数矩阵。
[0026]式中：
[0027]C
v1
＝g1(cosθcosΨ+cosθsinΨ-sinθ)
[0028]C
v2
＝g2(-cosΦsinΨ+sinΦsinθcosΨ)+cosΦcosΨ+sinΦsinθsinΨ+sinΦcos
θ)
[0029]C
v3
＝g3(sinΦsinΨ+cosΦsinθcosΨ-sinΦcosΨ+cosΦsinθsinΨ+cosΦcosθ)
[0030]力向量F＝F
m
+F
t
+F
f
[0031][0032][0033][0034][0035][0036]力矩向量M＝M
m
+M
t
+M
f
，
[0037][0038]可得无人机合力与速度、角速度和位置的函数关系：
[0039]F＝A1·
f
ω1
(ω)+A2·
f
ω2
(ω)
·
V+B
·
f
v
(V)+C
·
f0(x，y，z)+D
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)
[0040]将其带入原速度方程可得
[0041][0042]整理可得Shilnikov标准速度方程
[0043][0044]同理可得Shilnikov标准速度方程：
[0045][0046]常数项C不影响该方程的不稳定性.接下来以速度方程为分析对象来说明其具有
不稳定性和混沌特征；
附图说明
[0047]图1无人机控制系统
[0048]图2非线性史尼科夫混沌仿真
具体实施方式
[0049]实例1
[0050]1.无人机飞行运动模型
[0051]无人机非线性运动模型如下：
[0052][0053][0054]式中：V表示无人机飞行速度向量，代表加速度向量，m表示无人机质量，g＝[0 0 g]′
为重力加速度向量，Ω是角速度算子，P为无人机空间位置向量，J为无人机惯性矩阵，B
b
为传输矩阵，F和M分别为力向量和力矩向量，各个角参数分别为无人机机身框架三坐标角和地面框架三坐标角。V和ω均为三阶非线性方程，该模型为三阶非线性方程组；
[0055]2.模型辨识与无人机偏航模型
[0056]用δ
pedal
表示无人机偏航输入量，ω
z
代表无人机在Z平面内角速度。把计算系统、伺服系统和无人机运动系统看做整体偏航系统，该偏航模型的传递函数表示形式为
[0057][0058]将若干组正弦、阶梯、随机、脉冲样本信号作本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.无人机飞行运动模型无人机非线性运动模型如下：无人机非线性运动模型如下：式中：V表示无人机飞行速度向量，代表加速度向量，m表示无人机质量，g＝[0 0 g]
′
为重力加速度向量，Ω是角速度算子，P为无人机空间位置向量，J为无人机惯性矩阵，B
b
为传输矩阵，F和M分别为力向量和力矩向量，各个角参数分别为无人机机身框架三坐标角和地面框架三坐标角。V和ω均为三阶非线性方程，该模型为三阶非线性方程组。2.模型辨识与无人机偏航模型用δ
pedal
表示无人机偏航输入量，ω
z
代表无人机在Z平面内角速度。把计算系统、伺服系统和无人机运动系统看做整体偏航系统，该偏航模型的传递函数表示形式为将若干组正弦、阶梯、随机、脉冲样本信号作为输入信号，测试并记录输出的ω
z
，抽样过程中尽量使抽样频率T
→
T
min
，DFT变换保留前三阶谐波。3.Shilnikov标准速度方程无人机非线性系统宏观稳定，内随机区域可能存在于：速度、角速度、动力与飞机自身结构存在综合函数关系，若经典非线性运动方程组中任何一个方程出现混沌，则该方程组将出现混沌；速度与角速度均受另外2个参数和时间的直接影响，可能导致速度与角速度无法实时同步与协调；需要各个参数达到某一特定值时，参数间可能出现矛盾或无法按照预设的轨道变换，这些都可能导致该模型的不稳定、锁死或者出现混沌失控现象。在速度方程中，角速度矩阵Ω
x
＝ω
×
x，其中，无人机...

【专利技术属性】
技术研发人员：张亮，王思怡，尹浩霖，
申请(专利权)人：天津工业大学，
类型：发明
国别省市：