一种基于Delta算子的四旋翼自适应滑模容错控制方法技术

本发明专利技术提供了一种基于Delta算子的四旋翼自适应滑模容错控制方法。利用Delta算子代替传统q算子在高速采样的情况下对四旋翼姿态系统离散化处理。设计线性滑模面使无人机姿态系统保持平衡态渐近稳定。利用自适应参数估计未知的执行器故障参数及未知阵风扰动参数，并设计相应的自适应滑模容错控制器，使系统状态到达设计的滑模面。自适应滑模容错控制器能够在执行器失效的情况下使四旋翼无人机保持平稳的飞行姿态。的飞行姿态。的飞行姿态。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Delta算子的四旋翼自适应滑模容错控制方法


[0001]本专利技术涉及无人机领域，尤其涉及一种基于Delta算子的四旋翼自适应滑模容错控制方法。

技术介绍

[0002]四旋翼无人机是一种可以自由起降、悬停的多旋翼飞行器，由于其灵活性高、成本低、隐蔽性强的特点，被广泛应用于各种领域如：抢险救灾、航拍测绘、农业植保、巡检巡查等。
[0003]当飞行器在室外作业时可能会受到故障的影响，导致飞行稳定性降低，甚至于发生坠机事件。四旋翼无人机的常见故障类型可以分为传感器故障、执行器故障、系统故障，其中执行器故障发生的概率相对较高，对四旋翼无人机飞行稳定性的影响也更大。如何在执行器发生故障的情况下，让四旋翼无人机保持平稳飞行姿态，具有实际意义和应用价值。
[0004]在实际情况中，通常用连续系统描述控制系统，而用离散系统设计控制器。要保证离散系统能最大限度复现原系统，必然要求提高采样频率。传统q算子作为一种离散化方法，在高速采样时有不少缺点：1.离散化后的系统模型与原连续模型差别较大，并且随着采样频率的提高，差别越明显。2.传统q算子会使系统稳定性变差，系统的极点随着采样频率的提高会接近稳定边界。这些问题的存在，使得传统q算子离散化方法在高速采样的系统中难以得到应用。
[0005]中国专利文献（公开号：CN110502027A）中公开了一种基于自适应终端滑模的四旋翼无人机容错控制方法，能够保证在有限时间内解决四旋翼无人机的执行器故障问题，达到实现轨迹跟踪的目的。但该专利提出的容错控制方法没有考虑到未知阵风扰动对四旋翼无人机造成的影响，并且设计的容错控制器不适用于高速采样的情形。

技术实现思路

[0006]为了解决上述
技术介绍
提到的技术问题，本专利技术提出了一种基于Delta算子的四旋翼自适应滑模容错控制方法。
[0007]为了实现上述技术目的，本专利技术的技术方案为：一种基于Delta算子的四旋翼自适应滑模容错控制方法，包括以下步骤： 步骤1：建立连续的四旋翼无人机姿态角系统模型； 步骤2：利用Delta算子对连续的四旋翼无人机系统模型离散化； 步骤3：对离散化后的四旋翼无人机姿态系统设计线性滑模面，并通过线性矩阵不等式技术获得系统平衡态渐近稳定的线性切换向量； 步骤4：设计自适应容错滑模控制器，对执行器故障及未知阵风扰动进行实时估计。
[0008]优选地，所述步骤1中建立的线性四旋翼无人机姿态角系统模型为：
其中，、和分别是四旋翼无人机的横滚角、俯仰角和偏航角；、和分别是四旋翼无人机的横滚角速度、俯仰角速度和偏航角速度；、和分别是四旋翼无人机的横滚角加速度、俯仰角加速度和偏航角加速度；、和代表无人机各轴的转动惯量；、和是无人机各轴的阻力系数；、和是未知阵风扰动项；、和代表四旋翼无人机的控制输入量，代表旋翼轴心到机体中心的距离，是力和力矩比例系数。
[0009]优选地，根据步骤1中建立的线性四旋翼无人机姿态系统模型，结合自动控制技术，取，，为无人机姿态角系统状态；取，，为系统矩阵；取，，为控制输入向量；取，，为执行器失效故障指数；取，，为未知执行器故障偏差，考虑到执行器故障的线性四旋翼无人机姿态系统模型改写成：其中，是四旋翼无人机横滚角系统的状态变量；是横滚角系统的控制输入；是横滚角系统的系统矩阵；是横滚角系统的控制输入向量；代表横滚角系统的未知阵风扰动；代表横滚角系统的执行器失效故障指数；代表横滚角系统的未知执行器故障偏差；是四旋翼无人机俯仰角系统的状态变量；是俯仰角系统的控制输入；是俯仰角系统的系统矩阵；是俯仰角系统的控制输入向量；代表俯仰角系统的未知阵风扰动；代表俯仰角系统的执行器失效故障指数；代表俯仰角系统的未知执行器故障偏差；是四旋翼无人机偏航角系统的状态变量；是偏航角系统的控制输入；是偏航角系统的系统矩阵；是偏航角系统的控制输入向量；代表偏航角系统的未知阵风扰动；代表偏航角系统的执行器失效故障指数；代表代表偏航角系统的未知执行器故障偏差。
[0010]优选地，步骤2中的Delta算子定义为：其中，表示关于时间的采样函数，表示的Delta算子运算符，T是采样周期；当时，Delta算子为导数运算，描述的是连续系统；当时，Delta算子为差分运算，描述的是离散系统；
利用Delta算子对考虑到执行器故障的线性四旋翼无人机姿态系统模型离散化：其中，为Delta算子离散化后的子系统的状态，为Delta算子离散化后的子系统的状态导数，为Delta算子离散化后的子系统的控制输入量，为Delta算子变换后的子系统的系统矩阵，I为变量矩阵，为Delta算子变换后的子系统的控制输入向量，为执行器失效故障指数，为未知执行器故障偏差，为未知阵风扰动，；针对Delta算子框架下的四旋翼无人机姿态角系统模型给出以下假设：假设1：可控，且列满秩，；假设2：未知故障指数满足，是未知正常数，；当时表示系统执行器完全失效，当时表示系统执行器部分失效，当表示系统执行器正常工作，当时表示对应的执行器存在故障偏差；假设3：未知扰动有界，存在正常数，，，保证；设，，，，Delta算子框架下的四旋翼无人机姿态角系统模型改写成：。
[0011]优选地，步骤3中设计的线性滑模面为：其中，，为设计的滑模面系数，设，为待求系数；由滑模面，将，得到降阶系统：为了使描述的降阶系统平衡态渐近稳定，需要选择合适的滑模面系数；设计的线性矩阵不等式组为：
其中，和为正实数，为实数，，符号代表对称分块矩阵中的对称块，可由解出符合系统稳态性能要求的滑模面系数。
[0012]优选地，步骤4中针对未知的执行器故障参数及未知阵风扰动参数设计的自适应律为：其中，；、、、、、和是正的可调参数；是对执行器失效故障指数的估计参数；是对执行器的未知故障偏差的估计参数；是对未知干扰系数的估计参数；是对未知干扰系数的估计参数；用边界层信号来代替符号信号，其中，，是正常数，设计的自适应滑模容错控制器为：其中，；；和是调节参数；。
[0013]采用上述技术方案带来的有益效果：结合实例（1）针对在高速采样过程中，传统q算子离散化后的系统模型与原系统模型相差过大的问题，本专利技术采用Delta算子对四旋翼无人机姿态系统进行离散化。随着采样频率的提高，Delta算子离散化后的系统模型与原系统模型越接近，且设计的数字控制器也更方便在计算机中使用。
[0014]（2）本专利技术提出的自适应滑模容错控制器，利用自适应参数有效估计执行器故障及未知阵风扰动并驱使系统状态到达设计的滑模面，保证系统飞行稳定。
附图说明
[0015]图1是本专利技术实施例中一种基于Delta算子的四旋翼自适应滑模容错控制方法的流程图；图2是本专利技术实施例中四旋翼无人机动力学模型示意图；图3是本专利技术实施例中四旋翼无人机姿态角响应结果图；图4是本专利技术实施例中四旋翼无人机姿态角响应结果图；图5是本专利技术实施例中四旋翼无人机姿态角响应结果图；图6是本专利技术实施例中四旋翼无人机横滚角系统自适应参数的估计效果图；图7是本专利技术实施例中四旋翼无人机俯仰角系统自适应参数的估计本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Delta算子的四旋翼自适应滑模容错控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立连续的四旋翼无人机姿态角系统模型； 步骤2：利用Delta算子对连续的四旋翼无人机系统模型离散化； 步骤3：对离散化后的四旋翼无人机姿态系统设计线性滑模面，并通过线性矩阵不等式技术获得系统平衡态渐近稳定的线性切换向量； 步骤4：设计自适应容错滑模控制器，对执行器故障及未知阵风扰动进行实时估计。2.根据权利要求1所述的一种基于Delta算子的四旋翼自适应滑模容错控制方法，其特征在于，所述步骤1中建立的线性四旋翼无人机姿态角系统模型为： 其中，、和分别是四旋翼无人机的横滚角、俯仰角和偏航角；、和分别是四旋翼无人机的横滚角速度、俯仰角速度和偏航角速度；、和分别是四旋翼无人机的横滚角加速度、俯仰角加速度和偏航角加速度；、和代表无人机各轴的转动惯量；、和是无人机各轴的阻力系数；、和是未知阵风扰动项；、和代表四旋翼无人机的控制输入量，代表旋翼轴心到机体中心的距离，是力和力矩比例系数。3.根据权利要求2所述的一种基于Delta算子的四旋翼自适应滑模容错控制方法，其特征在于，根据步骤1中建立的线性四旋翼无人机姿态系统模型，结合自动控制技术，取，，为无人机姿态角系统状态；取，，为系统矩阵；取，，为控制输入向量；取，，为执行器失效故障指数；取，，为未知执行器故障偏差，考虑到执行器故障的线性四旋翼无人机姿态系统模型改写成：其中，是四旋翼无人机横滚角系统的状态变量；是横滚角系统的控制输入；是横滚角系统的系统矩阵；是横滚角系统的控制输入向量；代表横滚角系统的未知阵风扰动；代表横滚角系统的执行器失效故障指数；代表横滚角系统的未知执行器故障偏差；是四旋翼无人机俯仰角系统的状态变量；是俯仰角系统的控制输入；是俯仰角系统的系统矩阵；是俯仰角系统的控制输入向量；代表俯仰角系统的未知阵风扰动；代表俯仰角系统的执行器失效故障指数；代表俯仰角
系统的未知执行器故障偏差；是四旋翼无人机偏航角系统的状态变量；是偏航角系统的控制输入；是偏航角系统的系统矩阵；是偏航角系统的控制输入向量；代表偏航角系统的未知阵风扰动；代表偏航角系统的执行器失效故障指数；代表代表偏航角系统的未知执行...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑柏超，吴跃文，李惠，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：