[发明专利]一种基于改进型障碍李雅普诺夫函数的刚性飞行器姿态约束跟踪控制方法

说明书

一种基于改进型障碍李雅普诺夫函数的刚性飞行器姿态约束跟踪控制方法，针对存在外部干扰和转动惯量不确定的刚性飞行器，构造适用于约束和非约束情况的新型改进型障碍李雅普诺夫函数，再结合反步控制和自适应方法，提出一种基于改进型障碍李雅普诺夫函数的刚性飞行器姿态约束跟踪控制方法。改进型障碍李雅普诺夫函数的应用实现了飞行器输出的约束，而自适应方法在无需任何先验知识的情况下可以估计总体不确定性。本发明在外界干扰和转动惯量不确定的情况下，保证了飞行器姿态跟踪误差和角速度误差的一致最终有界。

技术领域

本发明涉及一种基于改进型障碍李雅普诺夫函数的刚性飞行器姿态约束跟踪控制方法，特别是存在外部干扰，转动惯量不确定和输出约束的刚性飞行器姿态跟踪方法。

背景技术

刚性飞行器一种非线性、强耦合、多输入多输出的复杂系统，由于飞行器结构复杂性、任务负载变化和飞行过程中燃料消耗，飞行器本身的转动惯量含有很多不确定性，这些不确定性很难被定量测量，因此会对姿态控制带来负面影响。与此同时，在飞行中有很多外部干扰力矩时刻影响着飞行器，如辐射力矩、重力梯度力矩和地磁力矩等等。而随着执行任务精细化程度的提高，仅仅关注飞行器的稳态精度是不足够的。为保证系统的瞬态性能和稳定性，通常会对系统状态和输出的幅值予以约束。而在系统运行过程中，如果违反约束条件，可能会导致系统性能下降甚至出现安全问题。

障碍李雅普诺夫函数方法是一种约束控制方法，其基本原理是当变量趋近区域边界时，李雅普诺夫函数的值趋于无穷大，从而保证变量的约束。传统的对数障碍李雅普诺夫函数并不适用于非约束的情况，然而改进型障碍李雅普诺夫函数却可以同时适用于约束和非约束情况。使用改进型障碍李雅普诺夫函数不但可以约束变量，也可以有效改善系统的瞬态和稳态性能。

自适应控制是一种可以适应系统参数变化能力的控制方法。不同于一般的鲁棒控制方法通过增大控制量来保证系统的收敛，自适应控制可以在系统变化的同时逼近系统特征来保证控制精度。反步控制方法是一种基于李雅普诺夫定理的递归设计控制方法，反馈控制律和李雅普诺夫函数可以在逐步递归的过程中一同设计。反步法可以在高阶控制器设计时通过逐步递归降低控制器设特性计难度。反步控制的一个主要优点是它可以避免消除一些有用的非线性并实现高精度的控制性能。因此，飞行器姿态控制器设计中，自适应方法可以用来估计飞行器的转动惯量不确定性和外部干扰并结合反步控制和改进型障碍李雅普诺夫函数来实现高精度控制和输出约束。

发明内容

为了克服现有的刚性飞行器姿态控制系统存在的姿态约束问题，本发明提供一种基于改进型障碍李雅普诺夫函数的刚性飞行器姿态约束跟踪控制方法，在系统存在外部干扰，转动惯量不确定的情况下，实现刚性飞行器系统的姿态跟踪误差和角速度误差的一致最终有界。

为了解决上述技术问题提出的技术方案如下：

一种基于改进型障碍李雅普诺夫函数的刚性飞行器姿态约束跟踪控制方法，包括以下步骤：

步骤1，建立刚性飞行器的运动学和动力学模型，初始化系统状态以及控制参数，过程如下：

1.1刚性飞行器系统的运动学方程为：

其中q_v＝[q₁,q₂,q₃]^T和q₄分别为单位四元数的矢量部分和标量部分且满足分别为映射在空间直角坐标系x,y,z轴上的值；分别是q_v和q₄的导数；ω∈R³是刚性飞行器的角速度；I₃是R^3×3单位矩阵；表示为：

1.2刚性飞行器系统的动力学方程为：