一种旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制方法

摘要

本发明公开了一种旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制方法和系统。本发明所提供的方法利用状态观测器实时观测旋翼飞行器的姿态角速率，并将旋翼飞行器的姿态角速率输入到终端滑模姿态控制律中，实现对旋翼飞行器的姿态控制。本发明能够满足旋翼飞行器在空中撞网回收中对姿态控制的需求，使旋翼飞行器在撞网回收末端能够抵抗环境、气流、碰撞造成自身动力单元受损等干扰，有利于实现精确、快速、高效的空中撞网回收。

说明书

技术领域

本发明涉及旋翼飞行器控制技术领域，尤其是涉及一种旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制方法和系统。

背景技术

旋翼飞行器具有动力强劲、机动性能好和指令响应快的特点，在空中撞网回收过程中具有一定的抗干扰能力。

然而在实际工程运用时，旋翼飞行器所面临的干扰可能更强，且来自多个方面：

(1)载机气流：一般撞网回收所用捕网固连于旋翼型载机的下方，载机本身具有较大载重能力，因此在捕网附近具有较强下洗气流；或者当采用尾部拖曳舱式捕网结构时，来自载机的尾流(尾涡)会对撞网回收末端造成较大干扰。这一影响多发生在撞网回收末端；

(2)环境：来自环境中的风，尤其是侧向阵风会对撞网回收造成较大影响。这一影响会发生在整个撞网回收过程中；

(3)自身问题：包含旋翼飞行器的结构、动力和控制等多个方面。旋翼飞行器的动力问题一般多出现在飞行过程中，包括多机回收时发生碰撞或者撞网回收末端与捕网发生碰撞造成螺旋桨部分缺失等突发问题，需要通过提升旋翼飞行器控制性能来解决。

因此，旋翼飞行器在上述干扰下保持姿态稳定，关系到撞网回收过程是否顺利，甚至关系到旋翼飞行器自身的飞行安全。

发明内容

针对上述现有技术中存在的问题，本发明提出了一种旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制方法和系统。

为了实现上述目的，第一方面，本发明提供的一种旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制方法，其利用状态观测器实时观测旋翼飞行器的姿态角速率，并将旋翼飞行器的姿态角速率输入到终端滑模姿态控制律中，实现对旋翼飞行器的姿态控制。

第二方面，本发明提供的一种旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制系统。该系统包括：

第一建立模块，其用于根据旋翼飞行器受到的干扰，建立基于干扰的旋翼飞行器的姿态动力学模型；

第二建立模块，其用于根据旋翼飞行器受到的干扰，建立状态观测器；

姿态控制模块，其用于获取终端滑模姿态控制律，基于终端滑模姿态控制律控制旋翼飞行器姿态。

本发明的一种旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制方法和系统所具有的有益效果包括：

(1)本发明提供的方法采用状态观测器能够在旋翼飞行器受到干扰时，对旋翼飞行器的姿态角速率进行准确快速的估计，并且能够对姿态角误差实现快速收敛；

(2)本发明提供的方法采用终端滑模的姿态控制在有限时间内能够快速收敛，使得旋翼飞行器的整个姿态控制具有较高的响应速度；同时在旋翼飞行器受到干扰时，具有较强抗干扰能力，能够保持姿态的稳定；

(3)本发明提供的方法能够满足旋翼飞行器在空中撞网回收中对姿态控制的需求，使旋翼飞行器在撞网回收末端能够抵抗环境、气流、碰撞造成自身动力单元受损等干扰，有利于实现精确、快速、高效的空中撞网回收。

附图说明

图1示出根据本发明的一种旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制方法流程示意图；

图2示出根据本发明的一种旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制系统结构示意图；

图3示出根据本发明实施例1中利用状态观测器对滚转、俯仰和偏航三通道的干扰估计示意图；

图4示出根据本发明实施例1中状态观测器对姿态角速率的估计示意图；

图5示出根据本发明实施例1中状态观测器对姿态角速率的估计误差示意图；

图6示出根据本发明实施例1四旋翼无人机在响应25°的姿态指令时的响应曲线示意图；

图7示出根据本发明实施例1不同干扰状态时对正弦信号追踪示意图；

图8示出根据本发明实施例1中姿态角跟踪误差示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

旋翼飞行器在撞网回收过程中存在复杂的干扰条件，因此对旋翼飞行器的控制性能提出了较高的要求。旋翼飞行器能够在复杂的干扰条件下保持姿态稳定，关系到撞网回收过程是否顺利，甚至关系到旋翼飞行器自身的飞行安全。

为了解决上述问题，本发明提供了一种旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制方法。该方法利用状态观测器实时观测旋翼飞行器的姿态角速率，并将旋翼飞行器的姿态角速率输入到终端滑模姿态控制律中，实现对旋翼飞行器的姿态控制。该方法能够使旋翼飞行器在撞网回收末端抵抗环境、气流、碰撞造成自身动力单元受损等干扰，实现精确、快速、高效的撞网回收。

在本发明中忽略光电吊舱和旋翼飞行器自身动力学特性。旋翼飞行器优选为旋翼无人机，更优选为具有四个螺旋桨以上的旋翼无人机。

具体地，本发明提供的一种旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制方法。如图1所示，该方法主要包括以下步骤：

S101、根据旋翼飞行器受到的干扰，建立基于干扰的旋翼飞行器的姿态动力学模型。

具体地，根据旋翼飞行器在撞网回收的运行轨道，确定旋翼飞行器所收到的干扰，并利用该干扰按照影响旋翼飞行器姿态角的特征信息获取基于干扰的旋翼飞行器姿态动力学模型。

优选地，该姿态动力学模型可以通过式一表示：

其中，Θ表示姿态角，其可由旋翼飞行器上搭载的传感器获得；τ

B

H

其中，

J表示转动惯量，其可以通过如下形式表示：

其中，J

D表示干扰对系统状态向量的总影响(以下简称总干扰)，

其中，终端滑模姿态控制在鲁棒性和精度方面受到未知有界干扰的影响，尽管通过增大参数可减小误差，但这在一定程度上也增大了控制的保守性。因此本发明为提高对干扰的适应性，采用状态观测器以实现对干扰的估计。

S102、根据旋翼飞行器受到的干扰，建立状态观测器。

本发明中，为了能够同时估计姿态角速率和姿态控制系统的总扰动，建立有限时间收敛的状态观测器。

优选地，该状态观测器可以通过式二表示：

其中，z

经研究发现，当λ、k

采用上述的状态观测器，能在旋翼飞行器受到干扰时，对旋翼飞行器的姿态角速率进行准确快速的估计；同时当干扰条件的增加时，又能够使姿态角速率误差实现快速收敛。

S103、获取终端滑模姿态控制律，基于终端滑模姿态控制律控制旋翼飞行器姿态。

在本发明中，终端滑模姿态控制律的目的在于控制旋翼飞行器受到干扰后能够快速重新调整到期望姿态角，以实现精确的空中撞网回收。

具体地，步骤S103主要可以包括以下步骤：

S103-1、根据姿态动力学模型获取滑模面。

在本发明中，设定姿态控制系统的两个状态变量x

即

进一步地，姿态角的误差动力学模型可以通过下式表示：

本发明基于滑模变结构控制，在滑模变结构控制中，滑模面的选取对控制效果有极大影响。

本发明采用终端滑模姿态控制具有强鲁棒性，高精度，收敛速度快且不存在奇异问题的优点，与传统的终端滑模控制相比具有更高的收敛速率，误差收敛更快速。

具体地，该滑模面可以通过式三表示：

s＝x

其中，s表示滑模面；α、β表示设定系数，α＞0，0＜β＜1。

在本发明中，β的取值实际上为终端滑模姿态控制引入了一个非线性函数，使得在滑动模态跟踪误差能够在有限时间收敛至零。

其中，如式三所示的滑模面通过引入非线性项，从而改善姿态控制系统的动态性，提高姿态控制系统的收敛速度。当姿态控制系统一旦进入滑模状态后，能够在有限的时间内收敛。

S103-2、设定趋近律。

在本发明中，通过设定独特的趋近律，提升终端滑模姿态控制的收敛速度。

为了实现有限时间到达滑模面，且削弱抖振现象。优选地，该趋近律可以通过式四表示：

其中，

经研究发现，如式四所示的趋近律，通过幂次项q缩短滑模状态趋近过程，同时控制姿态控制系统达到滑模面的速度，避免过大，从而削弱抖振；而且，幂次项q可以令姿态控制系统在有限时间内收敛，有利于姿态控制的响应速度。

S103-3、根据滑模面和趋近律，获得旋翼飞行器的终端滑模姿态控制律。

具体地，该旋翼飞行器的终端滑模姿态控制律可以通过式五表示：

由上式可知，当x

其中，

第二方面，本发明还提供了一种旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制系统，该系统利用状态观测器实时观测旋翼飞行器的姿态角，并将旋翼飞行器的姿态角输入到终端滑模姿态控制律中，实现对旋翼飞行器的姿态控制。

具体地，如图2所示，该系统主要包括：

第一建立模块201，其用于根据旋翼飞行器受到的干扰，建立基于干扰的旋翼飞行器的姿态动力学模型；

第二建立模块202，其用于根据旋翼飞行器受到的干扰，建立状态观测器；

姿态控制模块203，其用于获取终端滑模姿态控制律，基于终端滑模姿态控制律控制旋翼飞行器姿态。

本发明提供的旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制系统，可用于执行上述第一方面描述的一种基于旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

优选地，本发明一种旋翼飞行器空中撞网回收姿态控制系统中各个模块可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中或在两者的组合中。

软件模块可驻留在RAM存储器、快闪存储器、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可装卸盘、CD-ROM或此项技术中已知的任何其它形式的存储介质中。示范性存储介质耦合到处理器，使得处理器可从存储介质读取信息和向存储介质写入信息。

处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application Specific Integrated Circuit，简称：ASIC)、现场可编程门阵列(英文：Field Programmable Gate Array，简称：FPGA)或其它可编程逻辑装置、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件或其任何组合等。通用处理器可以是微处理器，但在替代方案中，处理器可以是任何常规处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可实施为计算装置的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、结合DSP核心的一个或一个以上微处理器或任何其它此类配置。在替代方案中，存储介质可与处理器成一体式。处理器和存储介质可驻留在ASIC中。ASIC可驻留在用户终端中。在替代方案中，处理器和存储介质可作为离散组件驻留在用户终端中。

实施例

进行仿真实验，仿真过程中主要考虑四旋翼无人机受阵风等对无人机力矩干扰和下洗气流以及动力单元故障时对动力的干扰两种情况。其中设环境干扰力矩τ

J表示转动惯量，其表示为：

根据四旋翼无人机受到的干扰，建立基于干扰的四旋翼无人机的式一所示的姿态动力学模型。

其中，Θ表示姿态角，其由四旋翼无人机上搭载的传感器获得；τ

B

H

其中，

J表示转动惯量，其通过如下形式表示：

其中，J

D表示总干扰，

根据四旋翼无人机受到的干扰，建立式二所示的状态观测器。

其中，z

根据姿态动力学模型获取滑模面。

其中，设定姿态控制系统的两个状态变量x

即

姿态角的误差动力学模型通过下式表示：

滑模面s通过式三表示：

s＝x

其中，α＝1、β＝0.5。

趋近律

其中，σ＝0.5、p＝110、q＝0.1。

根据滑模面和趋近律，获得四旋翼无人机的式五所示的终端滑模姿态控制律。

其中，

四旋翼无人机的具体仿真结果如图3～8所示。

与实施例1相似的仿真过程，区别仅在于：撞网回收过程中动力瞬间下降为原来的70％。四旋翼无人机的具体仿真结果如图3～8所示。

从图3中可以看出，在不同干扰条件下，本发明的状态观测器都能对干扰力矩实现较好的估计。

从图4、5可以看出，本发明的状态观测器在四旋翼无人机受到干扰时，能够对其姿态角速率进行准确快速的估计。随着干扰的增加，状态观测器中姿态角速率的误差会增大，尤其是在动力下降的瞬时时刻，动力受降到70％的情况下状态观测器的滚转角速率误差峰值达到0.04rad/s，俯仰角速率误差峰值达到0.2rad/s，但在1s内能够收敛，且误差保持在0.01rad/s的范围内。

图6中，姿态响应分为对正弦信号的响应和对阶跃信号的响应两部分。其中，期望的正弦信号为

从图7可以看出，本发明对四旋翼无人机的姿态控制具有较好的效果，在1.5s内就能跟踪期望的终端滑模姿态控制律。当四旋翼无人机动力瞬时下降为原来的85％和70％，本发明均表现出较强的抗干扰能力。

结合图8可以看出，在第10s时，当动力瞬时下降为原来的70％时，姿态角的跟踪误差均出现较大的差值，其中在俯仰通道上出现较大的跟踪误差，约为1.6°，但是在本发明的方法下，姿态角的跟踪误差又能够实现快速收敛。

以上结合具体实施方式和范例性实例对本发明进行了详细说明，不过这些说明并不能理解为对本发明的限制。本领域技术人员理解，在不偏离本发明精神和范围的情况下，可以对本发明技术方案及其实施方式进行多种等价替换、修饰或改进，这些均落入本发明的范围内。