[发明专利]一种基于迭代学习的四旋翼飞行器鲁棒跟踪控制方法在审
申请号: | 202010428659.2 | 申请日: | 2020-05-20 |
公开(公告)号: | CN111650830A | 公开(公告)日: | 2020-09-11 |
发明(设计)人: | 穆朝絮;张勇;孙长银 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G05B13/04 | 分类号: | G05B13/04;G05D1/08 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 李林娟 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 学习 四旋翼 飞行器 跟踪 控制 方法 | ||
本发明公开了一种基于迭代学习的四旋翼飞行器鲁棒跟踪控制方法,包括:对含有时变不确定性的四旋翼飞行器动态微分方程进行分析,建立位置、姿态跟踪误差子系统;获取姿态跟踪误差子系统的状态空间模型,定义位置跟踪误差子系统的耦合不确定性,建立位置跟踪误差子系统状态空间模型;考虑时变、耦合不确定性特性,针对位置跟踪误差子系统、姿态跟踪误差子系统的标称系统,建立考虑耦合不确定项的代价函数;基于代价函数,求解得到最优控制率;基于自适应动态规划方法,设计改进的神经网络权值更新规则,近似求解得到鲁棒跟踪控制器,实现基于迭代学习的近似最优跟踪控制。本发明解决了四旋翼飞行器系统在时变和耦合不确定下的鲁棒跟踪控制问题。
技术领域
本发明涉及四旋翼飞行器领域,尤其涉及一种基于迭代学习的四旋翼飞行器鲁棒跟踪控制方法。
背景技术
近年来,无人飞行器由于其广泛的应用前景,如无人巡逻、森林火灾探测、灾害救援等,受到了学界和商界的众多关注。其中,四旋翼飞行器是其中应用非常广泛的一种无人飞行器。四旋翼飞行器系统是一个欠驱动控制系统。基于结构的特殊性,四旋翼飞行器拥有六个自由度,但只有四个转子控制输入来进行控制,这也导致了系统动力学中存在强耦合特性,使得系统控制器设计较为困难。同时,外部风力干扰和内部电磁干扰的时变不确定性使得控制问题更加复杂。因此,四旋翼飞行器的飞行控制器需要拥有较强的自适应性和鲁棒性。
为了获得良好的控制性能,针对无人飞行器的飞行控制问题,已经有许多控制方案被提出,如比例积分微分(proportion integral derivative,PID)控制,线性二次调节器(linearquadratic regulator,LQR),反步法(back-stepping)控制以及滑模控制(sliding mode control,SMC)等等。PID控制与LQR控制都是传统的线性控制方法,在面对四旋翼飞行器这个具有复杂非线性,以及时变与耦合不确定性的系统时,控制器参数调节整定或系统模型线性化则较为困难,对工况的适应能力较差。反步法控制和SMC控制都是相对先进的控制方法,对于不确定问题都具有较强的鲁棒性。这两种方法都具有较为完善的控制理论和结构,对于系统模型精度要求较高,且控制器具有较差的自适应性。
因此,迫切需要设计一个控制策略来降低时变与耦合不确定对于飞行控制的影响,在不确定存在的情况下,可以有效提高四旋翼飞行控制性能。
发明内容
本发明提供了一种基于迭代学习的四旋翼飞行器鲁棒跟踪控制方法,本发明解决了四旋翼飞行器系统在时变不确定和耦合不确定下的鲁棒跟踪控制问题,提出了一种改进的神经网络权值更新规则,放松对于初始稳定控制策略的要求,详见下文描述:
一种基于迭代学习的四旋翼飞行器鲁棒跟踪控制方法,所述方法包括:
1)针对含有时变不确定性的四旋翼飞行器动态微分方程进行分析,建立位置跟踪误差子系统、姿态跟踪误差子系统;
2)获取姿态跟踪误差子系统的状态空间模型,定义位置跟踪误差子系统的耦合不确定性,建立位置跟踪误差子系统状态空间模型;
3)考虑时变不确定性特性、耦合不确定性特性,针对位置跟踪误差子系统、姿态跟踪误差子系统的标称系统,建立考虑耦合不确定项的代价函数;基于代价函数,求解得到最优控制率;
4)基于自适应动态规划方法,设计改进的神经网络权值更新规则,近似求解得到鲁棒跟踪控制器,实现基于迭代学习的近似最优跟踪控制。
其中,定义位置跟踪误差子系统的耦合不确定性,建立所述位置跟踪误差子系统状态空间模型具体为:
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