[发明专利]一种抗干扰四旋翼无人机姿态控制方法

说明书

本发明涉及一种通过设计径向基神经网络补偿器估计通道间耦合、模型不确定性部分及外部干扰，采用极点配置法确定分数阶比例微分控制器的增益初值，通过微调分数阶微分阶数进一步提高控制性能，增强系统灵活性，最后设计反馈线性化控制器得出控制量，实现对四旋翼无人机具有强抗干扰性的稳定姿态控制。有益效果：考虑了系统未建模部分、通道之间的耦合作用和外部干扰，提高了姿态控制方法的普适性。通过设计径向基神经网络估计器对系统的未建模部分、通道之间的耦合作用和外部干扰进行估计用于补偿，使系统具有良好的抗干扰能力。在传统比例微分控制的基础上，引入分数阶微分提高了系统的控制性能和灵活性。

技术领域

本发明属于自动控制技术领域，涉及一种抗干扰四旋翼无人机姿态控制方法，针对存在强干扰、未建模部分及耦合非线性项的四旋翼无人机，实现良好的姿态控制。

背景技术

近年来旋翼无人机成为国内外前沿学者的研究热点之一，四旋翼无人机作为一种

典型的旋翼式无人机，以其体积小、机动能力强、设计简单、制造成本低等优点,广泛应用于航模产业、航空拍摄、电力安防、海洋监测、城市消防、农林作业和森林防火等民用和军用领域,应用前景极为广阔业。四旋翼无人机是一种具有非线性、欠驱动、强耦合以及静不稳定特点的复杂系统，对其实现高效稳定的控制存在一定难度。同时,四旋翼无人机体积小、重量轻,在飞行中易受外部干扰，状态信息难以准确获取，使控制难度进一步加大。因此，设计出高性能的无人机的控制方案具有十分重要的应用价值。

PID(比例、积分和微分)控制是目前最为常用的四旋翼飞行器姿态控制方法，具有设计简单、易于工程实现等优点，但在模型参数及工况发生变化时，控制性能难以得到保证。已有研究成果中，四旋翼飞行器姿态控制律大都基于线性模型进行设计，未考虑非线性项及各通道之间的耦合作用，当存在模型不确定及存在外界干扰时控制效果较差。文献“小型四旋翼飞行器的滑模控制，中南大学学报(自然科学版)，2017，Vol4(48)，p1006-1011”给出了一种基于反演控制和滑模控制的四旋翼无人机姿态控制方法，采用Lyapunov稳定性理论证明所设计滑模控制器的稳定性，具有良好的控制跟踪动态性能和鲁棒性。但采用滑模控制为实现抗干扰需要确定未建模部分和干扰的上界，而该上界往往不易获得，从而影响了姿态控制的鲁棒性，同时滑模控制的抖振无法消除，进入稳态后抖振现象对执行器和姿态控制精度均有不利影响。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种抗干扰四旋翼无人机姿态控制方法，针对存在模型不确定及存在外界干扰时四旋翼无人机的姿态控制问题。

技术方案

一种抗干扰四旋翼无人机姿态控制方法，其特征在于步骤如下：

步骤1、建立无人机姿态运动方程：

式中，p为无人机的滚动角速度；为无人机的滚动角加速度；q为无人机的俯仰角速度；为无人机的俯仰角加速度；r为无人机的偏航角速度；为无人机的偏航角加速度；I_x、I_y、I_z分别为无人机在x、y、z轴上的转动惯量；τ_x、τ_y、τ_z分别为无人机在x、y、z轴上的力矩；

步骤2将无人机姿态运动方程变换为的积分链式模型形式：：

式中，Δf(·)为模型不确定性项；d(·)为外部干扰项。x₁＝φ为无人机的滚动角，x₃＝θ为无人机的俯仰角，x₅＝ψ为无人机的偏航角；

步骤3：控制指令跟踪微分器

1.滚动通道跟踪微分器：