[发明专利]基于输出反馈的四旋翼自适应动态面滑模控制器

说明书

本发明公开了基于输出反馈的四旋翼自适应动态面滑模控制器，步骤如下：1)构造含模型参数不确定性的四旋翼系统模型；2)引入误差性能函数，将四旋翼系统的跟踪误差转换为新的误差约束变量，确保系统实现预定的追踪性能；3)设计模糊逻辑系统逼近器，用于逼近四旋翼飞行器中存在的复杂且不确定的未知项，并通过估计权值的范数来代替估计权值向量的每一项；4)设计非线性状态观测器来估计四旋翼飞行器不可测的角速度状态；5)将动态面与滑模控制相结合，设计出基于输出反馈的四旋翼自适应模糊动态面滑模控制器。本发明所设计的控制器能够保证四旋翼飞行品质，提高系统鲁棒性，实现跟踪效果满足预设条件。

技术领域

本发明属于四旋翼飞行器控制系统领域，尤其涉及智能控制算法方面，即基于输出反馈的四旋翼自适应动态面滑模控制器。

背景技术

四旋翼飞行器(UAV)作为小型无人机领域的一类新产品，已经成为全世界科研人员和学者的研究热点。四旋翼飞行器的主要优点是：可以任意方向飞行、垂直起降、以理想的姿态悬停等，这使得四旋翼飞行器在很多领域有着广泛的应用，例如提供医疗援助、运输特殊资源、灾难监测和农业绘图等。然而，由于四旋翼飞行器系统存在多变量、非线性、欠驱动和强耦合等特点，使得设计一种有效的鲁棒飞行控制器变得非常困难。

近些年，各种各样的控制方法被应用于四旋翼飞行器的位置和姿态控制来实现稳定或自主飞行，例如自适应PID控制，线性二次型(LQR)控制，基于线性不等式(LMI)的线性控制和H无穷控制等。随着智能控制理论的发展，将线性控制方法与智能控理论相结合的先进控制方法被大量应用于四旋翼飞行器系统，例如反馈线性化控制，模型预测控制，自适应反步法控制，自适应滑模控制，容错控制，动态面控制和自适应模糊控制等。

在以上所提的控制方法中，反步法由于结构简单，设计思路清晰而被广泛应用于非线性系统控制器设计。然而，反步法一个显著的缺点是，在每步控制器设计过程中需要对虚拟控制律重复求导，造成“微分爆炸”问题。解决系统参数不确定性以及模型未知参数的一种有效方法是利用模糊逻辑系统或神经网络的万能逼近能力。模糊逻辑系统或神经网络可用来逼近非线性系统中的未知不确定函数。在控制系统中，自适应律的数量的多少通常取决于模糊规则数或神经网络权值向量维数，换句话说，随着模糊规则数或神经网络权指向量维数的增加，自适应律的数目也会增加，造成计算负担增大。此外，在四旋翼飞行器控制器设计过程中另一个需要考虑的重要问题是确保轨迹跟踪性能。然而，针对以上所提的四旋翼飞行器控制器设计问题目前难以形成有效的解决方案。

发明内容

为了解决现有技术中的不足，本发明针对四旋翼飞行器系统中存在的模型参数不确定性问题，旨在提供一种鲁棒性好，能够满足预设跟踪性能的自适应输出反馈模糊动态面滑模控制器。

为达到上述目的，本发明提供以下技术方案：

基于输出反馈的四旋翼自适应动态面滑模控制器，所述控制器是基于以下步骤实现的：

1)构造含模型参数不确定性的四旋翼飞行器系统模型；

2)引入误差性能函数，将四旋翼飞行器系统的跟踪误差转换为新的误差约束变量，确保系统实现预定的追踪性能；

3)设计模糊逻辑系统逼近器，用于逼近四旋翼飞行器中存在的复杂且不确定的未知项，通过估计权值向量的范数来代替估计权值向量的每一项；

4)引入非线性状态观测器来估计四旋翼飞行器不可测的角速度状态；

5)将动态面控制策略与滑模控制方法相结合，设计出基于输出反馈的四旋翼自适应动态面滑模控制器。

步骤1)构造含模型参数不确定性的四旋翼飞行器系统模型如公式1所示：

所考虑的四旋翼飞行器具有如下所示非线性形式：