一种面向执行器故障的无人机容错飞行方法及飞行系统

摘要

本发明提供的一种面向执行器故障的无人机容错飞行方法及飞行系统，首先构建执行器故障状态下的无人机非线性模型，然后在无人机非线性模型基础上设计故障观测器和反步容错控制模型，故障观测器对故障进行观测和重构，并且故障观测器能对无人机的外部干扰信号继续观测估计，在故障观测信号的基础上设计反步容错控制模型实现对无人机的轨迹和姿态的稳定控制，反步容错控制模型采用双回路控制结构，包括位置控制模型和姿态控制模型，其中外回路的位置控制模型根据期望的位置坐标信息产生期望的姿态滚转角和姿态俯仰角。而期望的姿态滚转角和姿态俯仰角信息将传入内环控制的姿态控制模型进行姿态角控制，实现无人机在故障状态的稳定飞行。

说明书

技术领域

本发明属于无人机控制技术领域，特别涉及一种面向执行器故障的无人机容错飞行方法及飞行系统。

背景技术

伴随着无人机在消费电子、环保执法、交通监控、电力巡检、军事侦查等领域的广泛应用，如何确保无人机在发生故障的时候依然能够保持稳定成为重要的研究热点，其中，由电机和桨叶构成的执行器的故障是所有故障中发生率最高的故障种类，由此导致无人机的飞行性能严重恶化甚至造成坠机等严重事故。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种面向执行器故障的无人机容错飞行方法及飞行系统，利用反步容错控制模型实现对轨迹和姿态的稳定控制，能够使无人机在故障状态稳定的飞行，避免无人机发生更加严重的事故。

本发明是通过以下技术方案来实现：

一种面向执行器故障的无人机容错飞行方法，包括以下步骤：

步骤1、根据无人机执行器的故障状态，建立故障状态下的无人机非线性模型；

步骤2、根据故障状态下的无人机非线性模型，建立基于滑模观测器的故障观测器，用于对无人机的状态信息实时观测；

步骤3、根据故障观测器得到的观测值，结合反步控制方法以及故障状态下的无人机非线性模型，构建无人机的反步容错控制模型；

步骤4、在反步容错控制模型的基础上，结合无人机控制系统的双回路设计方法，建立位置控制回路和姿态控制回路；

所述位置控制回路根据无人机期望的位置坐标信息生成期望的姿态滚转角

所述姿态控制模块根据姿态滚转角

优选的，步骤1中所述故障状态下的无人机非线性模型的表达式如下：

其中，u1代表油门指令；u2为滚转指令；u3为俯仰指令；u4为偏航指令；m无人机质量；g为重力加速度；(I

优选的，步骤2中，首先对故障状态下的无人机非线性模型进行简化，根据简化后的无人机非线性模型建立故障观测器；

简化后的无人机非线性模型的表达式如下：

其中，[x

优选的，所述故障观测器的表达式如下：

其中，v

优选的，所述无人机的状态信息包括执行器故障信息、系统状态信息和外部干扰信号；

执行器故障信息包括无人机的桨叶异常状态和电机异常状态；

系统状态信息包括无人机沿机体三轴的位置信息、速度信息、姿态角信息以及角速度信息；

外部干扰信号包括阵风干扰、电磁信号干扰以及温度变化引起的噪声干扰。

优选的，步骤3所述反步容错控制模型的表达式如下：

其中，u1

优选的，步骤4中所述建立位置控制回路的方法如下：

提取反步容错控制模型中油门的(u1

优选的，步骤4中所述建立姿态控制回路的方法如下：

基于反步容错控制模型中滚转指令u2、俯仰指令u3和偏航指令u4建立姿态控制回路，姿态控制回路根据位置控制回路输出的姿态滚转角

优选的，所述位置控制回路的表达式如下：

所述姿态控制回路的表达式如下：

一种面向执行器故障的无人机容错飞行方法的飞行系统，包括，

无人机非线性模块，用于根据无人机执行器的故障状态，建立故障状态下的无人机非线性模型；

故障监测模块，根据故障状态下的无人机非线性模型，建立基于滑模观测器的故障观测器，对无人机的状态实时观测；

反步容错控制模块，根据故障观测器得到的观测值，结合反步控制方法以及故障状态下的无人机非线性模型，构建无人机的反步容错控制模型；

双回路控制模块，在反步容错控制模型的基础上，结合无人机控制系统的双回路设计方法，建立位置控制回路和姿态控制回路；

所述位置控制回路，用于根据无人机期望的位置坐标信息生成期望的姿态滚转角

所述姿态控制模块，用于根据姿态滚转角

与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

本发明提供的一种面向执行器故障的无人机容错飞行方法，首先构建执行器故障状态下的无人机非线性模型，然后在无人机非线性模型基础上设计故障观测器和反步容错控制模型，故障观测器对故障进行观测，并且故障观测器能对无人机的外部干扰信号继续观测估计，在故障观测信号的基础上设计反步容错控制模型实现对无人机的轨迹和姿态的稳定控制，反步容错控制模型采用双回路控制结构，包括位置控制模型和姿态控制模型，其中外回路的位置控制模型根据期望的位置坐标信息产生期望的姿态滚转角和姿态俯仰角。而期望的姿态滚转角和姿态俯仰角信息将传入内环控制的姿态控制模型进行姿态角控制，实现无人机在故障状态的稳定飞行。

附图说明

图1为本发明四旋翼无人机物理结构组成；

图2为本发明面向执行器故障的无人机容错飞行控制系统的流程图；

图3为本发明无人机容错飞行控制系统的x方向的位置跟踪效果图；

图4为本发明无人机容错飞行控制系统的y方向的位置跟踪效果图；

图5为本发明无人机容错飞行控制系统的z方向(高度)的位置跟踪效果图；

图6为本发明无人机容错飞行控制系统的滚转姿态跟踪效果图；

图7为本发明无人机容错飞行控制系统的俯仰姿态跟踪效果图；

图8为本发明无人机容错飞行控制系统的偏航姿态跟踪效果图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。

参阅图2，一种面向执行器故障的无人机容错飞行方法，包括以下步骤：

步骤1、参阅图1，根据牛顿第二定律和欧拉动力学方程，建立无人机的非线性模型。

根据无人机的飞行动力学原理，以四旋翼无人机为例，无人机的1号和3号桨为逆时针旋转，2号和4号桨为顺时针旋转。

建立无人机非线性模型所处的坐标系，其中无人机机体所处的坐标系命名为机体系{O

建立螺旋桨转速w

当2、4两个电动机的转速不同时，主体将绕Y

步骤2、根据执行器的故障状态重构无人机的非线性模型，得到故障状态下的无人机非线性模型，表达式如下：

其中，u1代表油门指令；u2为滚转指令；u3为俯仰指令；u4为偏航指令；m无人机质量；g为重力加速度；(I

当无人机执行器发生故障时，比如桨叶断裂或者电机电调失效，发生故障的那一个桨叶对应的升力会明显下降。为了简化构建的无人机非线性模型的难度，在建模时，假设无人机的重心在机体的数学几何中心位置、升力面和重心位于同一个平面上、电机无安装误差角、无人机为刚体以及螺旋桨无陀螺效应。为了提高构建的无人机非线性模型的准确度，在建模时，空气阻力和噪声之类的外部干扰会加剧系统的不稳定性，因此不可忽视，因此加入了空气阻力和其他外部干扰因素。

步骤3、根据故障状态下的无人机非线性模型，建立基于滑模观测器的故障观测器，用于对无人机执行器故障的实时观测。

具体如下：

S3.1、将故障状态下的无人机非线性模型进行简化，得到简化的无人机非线性模型，表达式如下：

其中，[x

S3.2、基于简化的无人机非线性模型，构建基于滑模观测器的故障观测器，该故障观测器用于实时观测无人机的执行器故障、系统状态信息和外部干扰信号。

系统状态信息包括：无人机沿机体三轴的位置信息、速度信息、姿态角信息以及角速度信息。

外部干扰信号包括：阵风干扰、电磁信号干扰以及温度变化引起的噪声干扰。

故障观测器的表达式如下：

其中，v

步骤4、根据故障观测器得到的观测值，结合反步控制方法以及故障状态下的无人机非线性模型，构建无人机的反步容错控制模型，反步容错控制模型的表达式如下：

其中，u1

步骤5、在反步容错控制模型的基础上，结合无人机控制系统的双回路设计方法，建立位置控制回路和姿态控制回路；

位置控制回路模块根据无人机期望的位置坐标信息生成期望的姿态滚转角

建立位置控制回路，提取反步容错控制模型中油门的(u1

建立姿态控制回路，基于反步容错控制模型中滚转指令u2、俯仰指令u3和偏航指令u4建立姿态控制回路，姿态控制回路根据位置控制回路输出的姿态滚转角

位置控制回路和姿态控制回路的工作顺序为：位置控制回路根据无人机期望的位置坐标信息生成期望的姿态滚转角

位置控制回路模块的形式如下面的公式：

在位置控制回路模块的作用下，根据无人机期望的位置坐标信息生成期望的姿态滚转角

参照图3、图4、图5、图6、图7和图8，本发明的飞行方法在无人机上进行了试飞实验，从实验结果可以看出，当没有故障发生时，无人机在(x,y,z)位置上的跟踪以及姿态角的跟踪上都具有优异的跟踪性能。并且在10秒时出现故障后，无人机能够及时矫正故障信息，使偏离期望值的状态量

该面向执行器故障的无人机容错飞行方法，首先构建执行器故障状态下的无人机非线性模型，然后在无人机非线性模型基础上设计故障观测器和反步容错控制器，故障观测器对故障进行观测，并且故障观测器能对无人机的外部干扰信号继续观测估计。在故障观测信号的基础上设计反步容错控制模型实现对无人机的轨迹和姿态的稳定控制。设计反步容错控制模型时，采用双回路控制结构，包括位置控制模型和姿态控制模型，其中外回路的位置控制模型根据期望的位置坐标信息产生期望的姿态滚转角和姿态俯仰角。而期望的姿态滚转角、姿态俯仰角信息和人为给定的期望偏航角将传入内环控制的姿态控制模型进行姿态角控制，实现无人机在故障状态的稳定飞行。

本发明还提供了一种面向执行器故障的无人机容错飞行方法的飞行系统，包括无人机非线性模块、故障监测模块、反步容错控制模块和双回路控制模块。

无人机非线性模块，用于根据无人机执行器的故障状态，建立故障状态下的无人机非线性模型；

故障监测模块，根据故障状态下的无人机非线性模型，建立基于滑模观测器的故障观测器，对无人机的状态实时观测；

反步容错控制模块，根据故障观测器得到的观测值，结合反步控制方法以及故障状态下的无人机非线性模型，构建无人机的反步容错控制模型；

双回路控制模块，在反步容错控制模型的基础上，结合无人机控制系统的双回路设计方法，建立位置控制回路和姿态控制回路；

所述位置控制回路，用于根据无人机期望的位置坐标信息生成期望的姿态滚转角

所述姿态控制模块，用于根据姿态滚转角

区别于以往的容错飞行控制系统，本发明提出的面向执行器故障的无人机容错飞行系统，不仅能够对故障进行观测和重构，还可以对无人机外部干扰信号进行估计，进而进行容错控制，提高无人机位置及姿态控制的容错性和可靠性，该面向执行器故障的无人机容错飞行方法不仅适用于无人机系统在平衡点处的情况，在远离平衡点时也能发挥作用，同时该无人机容错飞行方法的响应时间短暂，能够在有限时间内迅速稳定无人机。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。