一种无人直升机时变增益自抗扰优化控制方法技术

本发明专利技术属于飞行器鲁棒优化控制技术领域，公开了一种无人直升机时变增益自抗扰优化控制方法。该方法包括以下步骤：1.针对无人直升机高度姿态复合系统中存在的干扰，设计时变增益扩张状态观测器对未知干扰进行估计；2.将无人直升机跟踪优化控制问题等效转换为优化镇定问题；3.结合自适应动态规划方法和神经网络技术设计最优飞行控制器，以保证无人直升机的性能满足预设的能量指标函数。本发明专利技术所提出的方法，不仅对传统固定增益扩张状态观测器性能进行了显著改进，而且能够保证无人直升机在能耗最小的情况下顺利完成飞行任务。耗最小的情况下顺利完成飞行任务。耗最小的情况下顺利完成飞行任务。

【技术实现步骤摘要】
一种无人直升机时变增益自抗扰优化控制方法


[0001]本专利技术属于飞行器鲁棒优化控制
，具体是一种无人直升机时变增益自抗扰优化控制方法。

技术介绍

[0002]无人直升机具有隐蔽性好、慢速飞行、垂直上升下降等明显优势，因此被广泛应用于救灾搜寻、侦察监视、探查航拍等领域，在军事和民用方面都有着非常重要的实用价值。在军事方面，无人直升机可以进行对地攻击、中继通信、火力支援、敌情监测等；在民用商用中，无人直升机可以代替人力进行高难度危险的电力巡航，对受损或老化的设备进行替换；还可以清理高压电线上的漂浮物质、对海洋中的溺水者和船舶进行搜索并投入救生器材、新闻和影视航拍、快件运输等。因此对无人直升机进行研究具有深远的学术价值和现实意义。
[0003]无人直升机在飞行过程中不可避免地会受到外部干扰的影响。目前，已有相当量的文献对无人直升机展开了抗扰控制研究，其中最为常见的自抗扰控制技术。但是，传统的自抗扰技术是基于固定增益扩张状态观测器设计的，这导致观测器参数无法随着干扰的变化而变化。此外，固定增益扩张状态观测器还存在初始时刻增益过大导致系统计算量爆炸的问题。随着航天航天、自动化和人工智能等技术的飞速发展，现今人们已不满足于无人直升机单纯的完成任务，而是期望它能以某种最优的性能指标实现要求，如油耗最小、时间最短、速度最快等。因此，对传统固定增益自抗扰技术进行改进并设计无人直升机的最优控制器是现实的迫切需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种无人直升机时变增益自抗扰优化控制方法，保证无人直升机在具有良好鲁棒性能的同时，能够以能耗最小的方式完成跟踪任务。
[0005]为实现上述目的，本专利技术的技术方案具体分为以下步骤：
[0006]1)首先，针对无人直升机高度姿态复合系统中存在的干扰，设计时变增益扩张状态观测器来对未知干扰进行实时估计；
[0007]2)其次，通过等效变换将无人直升机跟踪优化控制问题转换为优化镇定问题处理：
[0008]3)最后，基于自适应动态规划方法和单评价神经网络技术设计最优飞行控制器，所述最优飞行控制器包括最优虚拟反馈控制器和最优反馈控制器。
[0009]进一步的，上述步骤(1)所述的无人直升机高度姿态复合动力学模型为：
[0010][0011][0012][0013]其中，P
o
＝[ρ,σ
T
]T
表示高度和姿态混合向量，ρ和σ＝[φ,θ,ψ]T
分别表示无人直升机的垂直高度和姿态角向量，Σ＝diag{1,Γ(σ)}和Γ(σ)∈R3×3是姿态运动学矩阵，Q
o
＝[h,Ω
T
]T
表示速度和角速度混合向量，h和Ω＝[p,q,r]T
分别是垂直速度和姿态角速度向量，g是重力加速度，J0＝diag{J
0x
,J
0y
,J
0z
}为惯性矩阵，m表示总质量，是待设计的控制输入，F
u
和T
u
∈R3分别是作用在无人直升机上的力和力矩，D∈R4是未知干扰，y0是系统输出。
[0014]进一步的，上述步骤(1)中，时变增益扩张状态观测器设计如下：
[0015][0016]其中和分别表示P0，Q0和R
D
的估计值，表示P0的估计误差，k1＝diag{k
11
,k
12
,k
13
,k
14
}，k2＝diag{k
21
,k
22
,k
23
,k
24
}，k3＝diag{k
31
,k
32
,k
33
,k
34
}，k
ij
(i＝1,2,3,j＝1,2,3,4)是设计的正常数，μ(t)是时变增益，其形式为：
[0017][0018]其中μ0和a为正常数。
[0019]进一步的，上述步骤(2)中，等效变换方法的具体步骤如下：选择候选Lyapunov函数如下所示
[0020][0021]对V
o
进行求导可得
[0022][0023]其中*表示零矩阵，E
λ
＝λ
max
(E1)，)，
[0024]从上式可以看出，如果设计的最优反馈控制器U
o
能够使如下动态系统稳定
[0025][0026]则可以确保(38)右侧第一项的稳定性；同时如果(N
NM
‑
E
λ
)＞0成立，整个闭环系统最终一致有界。
[0027]进一步的，上述步骤(3)中，提出虚拟控制律为：
[0028][0029]其中Q
dfo
是设计的前馈虚拟控制器，Q
dbo
是设计的最优虚拟反馈控制器；
[0030]前馈虚拟控制器Q
dfo
设计为
[0031][0032]实际控制律u
u
设计为
[0033][0034]其中u
un
是设计的前馈控制器，u
uo
是设计的最优反馈控制器；
[0035]前馈控制器u
un
设计为
[0036][0037]其中f
*
＝f
‑
f(Q
do
)；
[0038]代价函数选取为：
[0039][0040]其中和是选定的具有适当维数的正定矩阵；
[0041]针对代价函数(40)定义HJB方程为
[0042][0043]其中
[0044]最优代价函数J
*
(ξ)的估计为
[0045][0046]其中和分别是J
*
(ξ)以及S
a
的估计；
[0047]最优控制器和HJB方程设计为
[0048][0049][0050]其中γ
e
是残余误差。
[0051]进一步的，上述步骤(3)中，神经网络权值矩阵的自适应更新律设计为：
[0052][0053]其中Γ
s
＞0是设计的正常数，χ1和χ2是设计的具有适当维数的参数矩阵，
υ
s
＝μ
s
/κ
s
。
[0054]与现有技术相比，本专利技术带来的有益效果是：
[0055](1)本专利技术所提出的时变增益自抗扰技术，解决了传统固定增益自抗扰技术存在的初始时刻计算量爆炸和观测器增益无法随时间变化的问题，提高了系统的瞬态性能；为了处理无人直升机高度姿态复合模型中的时变干扰，本专利技术采用时变参数设计了新型扩张状态观测器，并全面证明了任意时刻下系统均稳定，时变参数扩张状态观测器的性能优于固定不变参数的扩张状态观测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人直升机时变增益自抗扰优化控制方法，其特征在于：(1)针对无人直升机高度姿态复合系统中存在的干扰，设计时变增益扩张状态观测器来对未知外部干扰进行实时估计；(2)通过等效变换方法将无人直升机跟踪优化控制问题转换为优化镇定问题处理：(3)基于自适应动态规划方法和单评价神经网络技术设计最优飞行控制器，所述最优飞行控制器包括最优虚拟反馈控制器和最优反馈控制器。2.根据权利要求1所述的一种时变增益自抗扰优化控制方法，其特征在于，步骤(1)所述的无人直升机高度姿态复合动力学模型为：其中，P
o
＝[ρ,σ
T
]
T
表示高度和姿态混合向量，ρ和σ＝[φ,θ,ψ]
T
分别表示无人直升机的垂直高度和姿态角向量，Σ＝diag{1,Γ(σ)}和Γ(σ)∈R3×3是姿态运动学矩阵，Q
o
＝[h,Ω
T
]
T
表示速度和角速度混合向量，h和Ω＝[p,q,r]
T
分别是垂直速度和姿态角速度向量，g是重力加速度，J0＝diag{J
0x
,J
0y
,J
0z
}为惯性矩阵，m表示总质量，是待设计的控制输入，F
u
和T
u
∈R3分别是作用在无人直升机上的力和力矩，D∈R4是未知干扰，y0是系统输出。3.根据权利要求2所述的一种无人直升机时变增益自抗扰优化控制方法，其特征在于，步骤(1)中时变增益扩张状态观测器设计如下：其中和分别表示P0，Q0和R
D
的估计值，表示P0的估计误差，k1＝diag{k
11
,k
12
,k
13
,k
14
}，k2＝diag{k
21
,k
22
,k
23
,k
24
}，k3＝diag{k
31
,k
32
,k
33
,k
34
}，k
ij
(i＝1,2,3,j＝1,2,3,4)是设计的正常数，μ(t)是时变增益，其形式为：其中μ0和a为正常数。4.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：阎坤，陈超波，高嵩，马天力，赵素平，赵金泽，
申请(专利权)人：西安工业大学，
类型：发明
国别省市：