[发明专利]基于不确定性上界估计的飞行器离散滑模自适应控制方法有效

专利信息
申请号: 201910626185.X 申请日: 2019-07-11
公开(公告)号: CN110456636B 公开(公告)日: 2022-04-01
发明(设计)人: 许斌;程怡新;杨舒;曲浩然;梁捷 申请(专利权)人: 西北工业大学
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04
代理公司: 西北工业大学专利中心 61204 代理人: 刘新琼
地址: 710072 *** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 基于 不确定性 上界 估计 飞行器 离散 自适应 控制 方法
【权利要求书】:

1.一种基于不确定性上界估计的飞行器离散滑模自适应控制方法,其特征在于步骤如下:

步骤1:考虑一类飞行器纵向通道动力学模型:

其中,Xs=[V,h,α,γ,q]T为状态变量,Uc=[δe,β]T为控制输入;V表示速度,γ表示航迹倾角,h表示高度,α表示攻角,q表示俯仰角速度,δe表示舵偏角,β表示节流阀开度;T、D、L和Myy分别表示推力、阻力、升力和俯仰转动力矩;m、Iyy、μ和r分别表示质量、俯仰轴的转动惯量、引力系数以及距地心的距离;

步骤2:定义高度跟踪误差其中hd为高度参考指令;

设计航迹角指令γd为:

其中,kh>0和ki>0,为高度参考指令的一阶导数;

步骤3:定义姿态X=[x1,x2,x3]T,其中x1=γ,x2=θp,x3=q,θp=α+γ;因为Tsinα远小于L,在控制器设计过程中忽略;

姿态子系统(3)-(5)写成以下严格反馈形式:

其中,是根据(1)-(5)得到的未知函数,是已知函数;

速度子系统(1)写成如下形式:

其中,fV是根据(1)-(5)得到的未知项,gV已知;

步骤4:考虑采样时间Ts非常小,通过欧拉近似法得到姿态子系统离散模型:

建立速度子系统的离散模型:

V(k+1)=V(k)+TsfV(k)+TsgV(k)β(k) (10)

将姿态子系统离散模型(9)变换为等价预测模型如下:

其中,

步骤5:针对姿态子系统,基于模型(11),利用反步法设计离散滑模自适应控制器;

第1步:

定义跟踪误差其中为航迹角指令;

设计滑模面

s1(k)=e1(k) (12)

由模型(11)和公式(12)可得

定义系统不确定性D1(k)=F1C(k),不确定性存在未知上界

设计虚拟控制量

其中,q1>0是趋近速度指数且满足1-q1Ts>0,为的估计值;

由公式(13)可得

令k1=k-2,定义上界估计误差σ1(k1)为

设计不确定性上界自适应更新律为

其中,0<m1<1是正常数,λ1(k1)≥0为修正步长且由下式得到

第2步:

定义误差其中由上一步给出;

设计滑模面

s2(k)=e2(k) (20)

由模型(11)和公式(20)可得

定义系统不确定性不确定性存在未知上界

设计虚拟控制量

其中,q2>0是趋近速度指数且满足1-q2Ts>0,为的估计值;

由公式(21)可得

令k2=k-1,定义上界估计误差σ2(k2)为

设计不确定性上界自适应更新律为

其中,0<m2<1是正常数,λ2(k2)≥0为修正步长且由下式得到

第3步:

定义跟踪误差其中由上一步给出;

设计滑模面

s3(k)=e3(k) (28)

由模型(11)和公式(28)可得

定义系统不确定性不确定性存在未知上界

设计实际控制量,即舵偏角如下

其中,q3>0是趋近速度指数且满足1-q3Ts>0,为的估计值;

由公式(29)可得

定义上界估计误差σ3(k)为

设计不确定性上界自适应更新律为

其中,0<m3<1是正常数,λ3(k)≥0为修正步长且由下式得到

步骤6:针对速度子系统,定义速度跟踪误差为eV(k)=V(k)-Vd(k),其中Vd(k)为速度参考指令;

设计滑模面

sV(k)=eV(k) (36)

由模型(10)和公式(36)可得

定义系统不确定性DV(k)=TsfV(k),不确定性存在未知上界

设计速度控制器,即节流阀开度如下:

其中,qV>0是趋近速度指数且满足1-qVTs>0,为的估计值;

由公式(37)可得

DV(k)=sV(k+1)-V(k)-TsgV(k)β(k)+Vd(k+1) (40)

定义上界估计误差σV(k)为

设计不确定性上界自适应更新律为

其中,0<mV<1是正常数,λV(k)≥0为修正步长且由下式得到

步骤7:根据步骤5中(31)得到的舵偏角δe(k)和步骤6中(39)得到的节流阀开度β(k),返回到飞行器的动力学模型(1)-(5),对高度和速度进行跟踪控制。

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