[发明专利]无人蝶形飞行器五档模糊高度控制方法

权利要求书

1.一种基于IPV6信息的蝶形飞行器五档模糊高度控制方法，其特征在于，按照以下步骤进行：

步骤一，设定蝶形飞行器的期望飞行高度并测量蝶形飞行器的实际飞行高度；

步骤二，计算期望飞行高度与实际飞行高度的高度误差，根据高度误差的大小构建第一高度误差情况并根据第一高度误差情况生成第一俯仰姿态角信号以及第二俯仰姿态角信号；

步骤三，根据高度误差的大小构建第二高度误差情况并根据第二高度误差情况生成第三俯仰姿态角信号以及第四俯仰姿态角信号；

步骤四，根据高度误差的大小构建高度误差的模糊概念，构建期望姿态角叠加量△θ的模糊概念；并根据高度误差的模糊概念以及期望姿态角叠加量的模糊概念构建模糊规则以及模糊规则系统；

步骤五，根据模糊规则系统生成第五俯仰姿态角信号以及第六俯仰姿态角信号；

步骤六，根据模糊规则系统生成第七俯仰姿态角信号以及第八俯仰姿态角信号；

步骤七，根据模糊规则系统生成第九俯仰姿态角信号以及第十俯仰姿态角信号；

步骤八，测量蝶形飞行器的当前俯仰姿态角，并将当前俯仰姿态角与步骤二、步骤三以及步骤五至步骤八中得到的各俯仰姿态角信号进行比较；根据比较结果对蝶形飞行器的飞行状态进行调整以使当前俯仰姿态角与各所述俯仰姿态角信号相同；

其中，所述步骤一包括：

通过外部设备设定蝶形飞行器的期望高度为h_d，并通过IPV6网络将期望高度为h_d发送给蝶形飞行器，并通过高度表测量蝶形飞行器的实时飞行高度h；

所述步骤二包括：

首先，根据期望飞行高度h_d以及实时飞行高度h计算期望飞行高度h_d与实时飞行高度h之间的高度误差e；其中，e＝h_d-h；

其次，根据高度误差e的大小构建第一高度误差情况；其中，当高度误差e1000时，为正特大高度误差情况；当高度误差e-1000时，为负特大高度误差情况；

然后，根据正特大高度误差情况构建第一理想俯仰姿态角其中，θ为当前俯仰姿态角；然后再对第一理想俯仰姿态角进行饱和限制，得到最终的第一俯仰姿态角信号θ^*₁；其中：

最后，根据负特大高度误差情况构建第二理想俯仰姿态角其中，θ为当前俯仰姿态角；然后再对第二理想俯仰姿态角进行饱和限制，得到最终的第二俯仰姿态角信号θ^*₂；其中：

所述步骤三包括：

首先，根据高度误差e的大小构建第二高度误差情况；其中，当高度误差0e50时，为正小高度误差情况；当高度误差-50e0时，为负小高度误差情况；

其次，根据正小高度误差情况构建第三理想俯仰姿态角其中，然后对第三理想俯仰姿态角进行饱和限制，得到最终的第三俯仰姿态角信号θ^*₃；其中：

最后，根据负小高度误差情况构建第四理想俯仰姿态角其中，然后对第四理想俯仰姿态角进行饱和限制，得到最终的第四俯仰姿态角信号θ^*₄；其中：

所述步骤四包括：

首先，据高度误差e的大小构建高度误差e模糊概念，其中：

e＝{NB NM ZO PM PB}；

其中，NB表示负的很大误差、NM表示误差为负的中等误差、ZO表示误差几乎为零、PM表示正的中等误差、PB表示正的很大误差；

其次，构建期望姿态角叠加量△θ的模糊概念，其中：

△θ＝{NB_z NM_z ZO_z PM_z PB_z}

其中，NB_z表示期望姿态角叠加量△θ负的很大误差、NM_z表示期望姿态角叠加量△θ为负的中等误差、ZO_z为期望姿态角叠加量△θ的误差几乎为零、PM_z表示期望姿态角叠加量△θ为正的中等误差、PB_z表示期望姿态角叠加量△θ正的很大误差；

最后，根据高度误差e的模糊概念以及期望姿态角叠加量△θ的模糊概念构建模糊规则；其中，模糊规则为：当e较大时，△θ较大；当e较小时，△θ较小；当e几乎为0时，△θ几乎为0；

进一步的，根据所述模糊规则建立模糊规则系统；

所述步骤五包括：

首先，根据高度误差e的大小构建正中高度误差情况以及负中高度误差情况；其中，当高度误差50e250时，为正中高度误差情况；当高度误差-250e-50时，为负中高度误差情况；

其次，根据正中高度误差情况构建第五理想俯仰姿态角其中，θ为当前俯仰姿态角，△θ_m为中等误差对应的期望姿态角叠加量△θ；然后对第五理想俯仰姿态角进行饱和限制，得到最终的第五俯仰姿态角信号θ^*₅；其中：

θ₁为中等误差对应的期望姿态角叠加量△θ对应的俯仰姿态角，由模糊规则系统生成；

最后，根据负中高度误差情况构建第六理想俯仰姿态角其中，θ为当前俯仰姿态角，△θ_m为中等误差对应的期望姿态角叠加量△θ；然后对第六理想俯仰姿态角进行饱和限制，得到最终的第六俯仰姿态角信号θ^*₆；其中：

θ₁为中等误差对应的期望姿态角叠加量△θ对应的俯仰姿态角，由模糊规则系统生成；

所述步骤六包括：

首先，根据高度误差e的大小构建正大高度误差情况以及负大高度误差情况；其中，当高度误差250e500时，为正大高度误差情况；当高度误差-500e-250时，为负大高度误差情况；

其次，根据正大高度误差情况构建第七理想俯仰姿态角其中，θ为当前俯仰姿态角，△θ_b为大误差对应的期望姿态角叠加量△θ；然后对第七理想俯仰姿态角进行饱和限制，得到最终的第七俯仰姿态角信号θ^*₇；其中：

θ₂为大误差对应的期望姿态角叠加量△θ对应的俯仰姿态角，由模糊规则系统生成；

最后，根据负大高度误差情况构建第八理想俯仰姿态角其中，θ为当前俯仰姿态角，△θ_b为大误差对应的期望姿态角叠加量△θ；然后对第八理想俯仰姿态角进行饱和限制，得到最终的第八俯仰姿态角信号θ^*₈；其中：

θ₂为大误差对应的期望姿态角叠加量△θ对应的俯仰姿态角，由模糊规则系统生成；

所述步骤七包括：

首先，根据高度误差e的大小构建正很大高度误差情况以及负很大高度误差情况；其中，当高度误差500e1000时，为正很大高度误差情况；当高度误差-1000e-500时，为负很大高度误差情况；

其次，根据正很大高度误差情况构建第九理想俯仰姿态角其中，θ为当前俯仰姿态角，△θ_v为很大误差对应的期望姿态角叠加量△θ；然后对第九理想俯仰姿态角进行饱和限制，得到最终的第九俯仰姿态角信号θ^*₉；其中：

θ₃为很大误差对应的期望姿态角叠加量△θ对应的俯仰姿态角，由模糊规则系统生成；

最后，根据负很大高度误差情况构建第十理想俯仰姿态角其中，θ为当前俯仰姿态角，△θ_v为很大误差对应的期望姿态角叠加量△θ；然后对第十理想俯仰姿态角进行饱和限制，得到最终的第十俯仰姿态角信号θ^*₁₀；其中：

θ₃为很大误差对应的期望姿态角叠加量△θ对应的俯仰姿态角，由模糊规则系统生成。