一种多执行器尾座式无人机悬停矢量姿态控制方法技术

本发明专利技术涉及无人机控制技术领域，具体提供了一种多执行器尾座式无人机悬停矢量姿态控制方法，包括如下步骤：S1：建立尾座式无人机在机体坐标系下的力矩模型和转动模型，在力矩模型中引入电机的偏转角度；S2：基于力矩模型和转动模型对无人机的滚转通道、俯仰通道及偏航通道的自适应控制器分别进行设计；并根据滚转通道自适应控制器、俯仰通道自适应控制器和偏航通道自适应控制器分别求出无人机的滚转力矩、俯仰力矩和偏航力矩；S3：滚转力矩、俯仰力矩、偏航力矩通过控制分配计算四个电机的输出。本发明专利技术中的无人机在垂直下降过程中，滚转通道，俯仰通道及偏航通道的控制品质高，解决了失控问题及扰动问题，降低了无人机的安全隐患。患。患。

【技术实现步骤摘要】
一种多执行器尾座式无人机悬停矢量姿态控制方法


[0001]本专利技术涉及无人机控制
，具体提供了一种多执行器尾座式无人机悬停矢量姿态控制方法。

技术介绍

[0002]垂直起降无人机结合了固定翼和旋翼飞机的优点，可在受限区域内快速起飞和降落，并具有悬停和巡航功能。垂直起降无人机主要分为复合式、倾转式和尾座式几大类，与复合式或倾转式的垂直起降无人机相比，尾座式垂直起降无人机无需安装复杂的转换机构便可实现飞行模式的转换，使得尾座式垂直起降无人机具有更轻的重量而被广泛应用。但是，尾座式垂直起降无人机的空气动力学特性给姿态控制器的设计带来了巨大的挑战，尤其尾座式垂直起降无人机在悬停阶段实现精确姿态控制具有较大的难度。
[0003]尾坐式垂直起降无人机垂直起降过程中，由于垂直速度较低，流过舵面上的气流速度较低，导致舵面效力较低，特别是在垂直下降过程中，当下降速度过快时，舵面气流反向，螺旋桨产生的滑流不再对舵面有效，因此舵面对机体偏航姿态的控制稳定性较差，仅能在慢速下降过程和小风情况下实现偏航的稳定，在快速下降中或者大风情况下，无人机偏航姿态可能会失控。
[0004]现有技术中，有如下专利涉及无人机或飞行器的姿态控制方法：
[0005]1、申请号为“201711268895.7”，专利名称为“尾座式无人机纵向姿态双模糊控制系统及方法”的专利技术专利，其系统包括两个模糊控制器，模糊控制器I采用变论域分形思想设计，模糊控制器II以飞行速度和系统误差为输入，使PID控制器的参数不仅跟随系统误差的变化而变化，可解决俯仰姿态回路因受飞行速度变化影响引起的震荡问题。
[0006]2、申请号为“201810945463.3”，专利名称为“无人飞行器鲁棒姿态控制方法、装置及电子设备”的专利技术专利申请，通过获取无人飞行器的当前状态数据和当前期望姿态角，并根据当前状态数据、当前期望姿态角和预先设计的鲁棒姿态控制器确定无人飞行器的姿态控制输入，其鲁棒姿态控制器包括基于四元数表示的姿态误差模型设计的前馈控制器、H控制器及鲁棒补偿器；根据姿态控制输入控制无人飞行器的飞行姿态。
[0007]上述方案均没有明显的扰动补偿机制，仅仅是依靠控制器自身的鲁棒性来克服扰动的；且未对电机偏转角度进行有效控制，在无人机悬停时，尤其在无人机下降过程中，极易出现失控和扰动现象，偏航控制力较弱。
[0008]综上所述，如何设计一种可解决垂直下降过程中出现失控及扰动问题，降低无人机安全隐患的多执行器尾座式无人机悬停矢量姿态控制方法，是当下亟需解决的问题。

技术实现思路

[0009]本专利技术为解决上述问题，提供了一种多执行器尾座式无人机悬停矢量姿态控制方法，可加强尾座式垂直起降无人机在垂直起降阶段的控制力距，避免无人机垂直下降过程中出现失控及扰动现象，提高无人机的安全性能。
[0010]为达到上述目的，本专利技术提出如下技术方案：一种多执行器尾座式无人机悬停矢量姿态控制方法，包括如下步骤：
[0011]S1：建立尾座式无人机在机体坐标系O
b
‑
x
b
y
b
z
b
下的力矩模型和转动模型；
[0012]S2：基于力矩模型和转动模型对无人机的滚转通道、俯仰通道及偏航通道的自适应控制器分别进行设计；并根据滚转通道自适应控制器、俯仰通道自适应控制器和偏航通道自适应控制器分别求出无人机的滚转力矩、俯仰力矩和偏航力矩；
[0013]S3：滚转力矩、俯仰力矩、偏航力矩通过控制分配计算四个电机的输出。
[0014]优选的，通过公式(1.1)建立S1中无人机所受的力矩模型：
[0015][0016]其中，T1～T4为电机推力，η为电机的偏转角度，d
L
、d
M
、d
N
分别为电机质心到飞行器x
b
O
b
z
b
、y
b
O
b
z
b
、x
b
O
b
z
b
平面的距离，L、M、N分别为滚转力矩、俯仰力矩、偏航力矩。
[0017]优选的，通过公式(1.2)建立S1中无人机的转动模型：
[0018][0019][0020][0021]其中，I
x
、I
y
、I
z
为转动惯量，p、q、r分别为机体滚转角速率、俯仰角速率、偏航角速率。
[0022]优选的，对S2中无人机的滚转通道自适应控制器进行设计，包括如下步骤：
[0023]S21a：建立滚转通道开环系统状态的空间方程：
[0024][0025]其中，为不匹配不确定性，也即滚转通道、俯仰通道和偏航通道之间的耦合干扰，Φ为滚转角；
[0026]当滚转通道达到配置期望的闭环极点后，式(1.3a)变为：
[0027][0028]其中，通过a、b(4a＞b＞0)配置的期望闭环极点为
[0029]将(1.4a)简记为：
[0030][0031]其中，为控制通道内的干扰；S22a、通过式(1.6a)建立状态估计器：
[0032][0033]其中，为设计参数；u
p
为系统的控制输入，即滚转力矩；
[0034]S23a、滚转通道自适应律如式(1.7a)所示：
[0035][0036]其中，分别为的估计，T
s
为控制器的调用周期，为估计误差修正项；
[0037]S24a、滚转通道控制律，即滚转力矩为：
[0038][0039]其中，φ
des
为期望的滚转角，k
p
为设计参数。
[0040]优选的，对S2中无人机的俯仰通道自适应控制器进行设计：包括如下步骤：
[0041]S21b：建立俯仰通道开环系统状态的空间方程：
[0042][0043]其中，为不匹配不确定性，也即滚转通道、俯仰通道和偏航通道之间的耦合干扰，Φ为俯仰角；
[0044]当俯仰通道达到配置期望的闭环极点后，式(1.3b)变为：
[0045][0046]其中，通过a
q
、b
q
(4a
q
＞b
q
＞0)配置的期望闭环极点为
[0047]将(1.4b)简记为：
[0048][0049]其中，为控制通道内的干扰；S22b、通过式(1.6b)建立状态估计器：
[0050][0051]其中，为设计参数；u
q
为系统的控制输入，即俯仰力矩；
[0052]S23b、俯仰通道自适应律如式(1.7b)所示：
[0053][0054]其中，分别为的估计，T
s
为控制器的调用周期，为估计误差，为估计误差修正项；
[0055]S24b、俯仰通道控制律，即俯仰力矩本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多执行器尾座式无人机悬停矢量姿态控制方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：建立尾座式无人机在机体坐标系O
b
‑
x
b
y
b
z
b
下的力矩模型和转动模型；S2：基于力矩模型和转动模型对无人机的滚转通道、俯仰通道及偏航通道的自适应控制器分别进行设计；并根据滚转通道自适应控制器、俯仰通道自适应控制器和偏航通道自适应控制器分别求出无人机的滚转力矩、俯仰力矩和偏航力矩；S3：滚转力矩、俯仰力矩、偏航力矩通过控制分配计算四个电机的输出。2.根据权利要求1所述的多执行器尾座式无人机悬停矢量姿态控制方法，其特征在于，通过公式(1.1)建立S1中无人机所受的力矩模型：其中，T1～T4为电机推力，η为电机的偏转角度，d
L
、d
M
、d
N
分别为电机质心到飞行器x
b
O
b
z
b
、y
b
O
b
z
b
、x
b
O
b
z
b
平面的距离，L、M、N分别为滚转力矩、俯仰力矩、偏航力矩。3.根据权利要求2所述的多执行器尾座式无人机悬停矢量姿态控制方法，其特征在于，通过公式(1.2)建立S1中无人机的转动模型：其中，I
x
、I
y
、I
z
为转动惯量，p、q、r分别为机体滚转角速率、俯仰角速率、偏航角速率。4.根据权利要求3所述的多执行器尾座式无人机悬停矢量姿态控制方法，其特征在于，对S2中无人机的滚转通道自适应控制器进行设计，包括如下步骤：S21a：建立滚转通道开环系统状态的空间方程：其中，为不匹配不确定性，也即滚转通道、俯仰通道和偏航通道之间的耦合干扰，φ为滚转角；当滚转通道达到配置期望的闭环极点后，式(1.3a)变为：其中，通过a、b(4a＞b＞0)配置的期望闭环极点为将(1.4a)简记为：其中，其中，其中，为控制通道内的干扰；S22a、通过式(1.6a)建立状态估计器：
其中，为设计参数；u
p
为系统的控制输入，即滚转力矩；S23a、滚转通道自适应律如式(1.7a)所示：其中，分别为的估计，T
s
为控制器的调用周期，为估计误差，为估计误差修正项：S24a、滚转通道控制律，即滚转力矩为：其中，φ
des
为期望的滚转角，k
p
为设计参数。5.根据权利要求4所述的多执行器尾座式无人机悬停矢量姿态控制方法，其特征在于，对S2中无人机的俯仰通道自适应控制器进行设计：包括如下步骤：S21b：建立俯仰通道开环系统状态的空间方程：其中，为不匹配不确定性，也即滚转通道、俯仰通道和偏航通道之间的耦...

【专利技术属性】
技术研发人员：王东，白越，乔正，杨生，裴信彪，武广兴，
申请(专利权)人：长春长光博翔无人机有限公司，
类型：发明
国别省市：