[发明专利]一种基于动态补偿系统的固定翼无人机纵向运动鲁棒自适应控制方法

权利要求书

1.一种基于动态补偿系统的固定翼无人机纵向运动鲁棒自适应控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：建立固定翼无人机纵向快慢回路各子系统动力学模型，包括速度V、高度h、航迹角γ、仰角α、俯仰角速率q组成的快慢回路；

所述固定翼无人机纵向运动动力学模型分解为速度子模型与高度子模型：

速度子模型：

高度子模型：

其中，x₁、x₂、x₃为状态变量，u_q为控制输入，x₁＝γ为航迹角，x₂＝α为仰角，x₃＝q为俯仰角速率，Q为动压，S为机翼参考面积，为平均气动弦长，X＝[x₁,x₂,x₃]^T；V为空速，h为飞行高度，M为飞机质量，I_y为转动惯量；T为发动机推力；u_V为燃料当量比；u_q＝δ_c为鸭翼偏转角；x_T为发动机喷嘴至飞机质心的距离；f_V(X,V)、f₁(X,u_q)、f₂(X,u_q)、f₃(X,u_q)均为建模不确定函数；为迎角非线性函数，d₁(t)、d₂(t)、d₃(t)为不可测有界外干扰；

所述固定翼无人机纵向运动动力学模型建模不确定，是状态变量x₁、x₂、x₃以及控制输入u_q的函数；表达式为：

式中，g为重力加速度；T_x＝Tcos(δ_z)≈T，T_z＝Tsin(δ_z)；L与D分别为升力与阻力；Q为动压，S为机翼参考面积，为平均气动弦长；为迎角非线性函数；m_T为发动机推力产生的俯仰力矩；

步骤2：设计动态补偿系统，估计固定翼无人机动力学模型建模不确定以及有界外干扰；所述动态补偿系统设计为：

其中η₁∈R、η₂∈R、η₃∈R为补偿系统状态；η₄＝0；k_a10、k_a20、k_a30为待设计常数；ε₁0、ε₂0、ε₃0、b₁0、b₂0、b₃0为设计常数；是未知常数θ₁与θ₂的估计值；是误差变量；Ω₁(X,u_q)、Ω₂(X,u_q)、Ω₃(X,u_q)为模糊系统/神经网络基函数向量；

所述动态补偿系统中估计值的自适应律设计如下：

其中σ₁、σ₂、k_θ1、k_θ2为待设计正常数；

步骤3：设计鲁棒自适应无人机纵向运动控制律，利用步骤2所得动态补偿系统信号对建模不确定以及外干扰进行补偿；

所述鲁棒自适应无人机纵向运动控制律中，根据速度子模型，以燃料当量比u_V为控制量，速度控制律设计为：

其中k_VP、k_VI、k_VD取正常数；e_V＝V-V_d为速度跟踪误差；V_d为给定速度指令；

所述鲁棒自适应无人机纵向运动控制律中，将高度跟踪控制转换为航迹角跟踪控制，高度控制律设计为：

其中e_h＝h-h_d；h_d为给定高度指令；k_p、k_I、k₁、k₂、k₃、k_a1、k_a2、k_a3为设计正常数；x_1d、x_2d、x_3d为虚拟控制律；x_2d,f、x_3d,f为如下一阶滤波器状态：

其中i＝2,3；k_fi为待设计滤波器参数，取正常数；

步骤4：构建闭环Lyapunov函数，设计、分析飞行控制律参数，确保无人机纵向运动的稳定性。

2.根据权利要求1所述的基于动态补偿系统的固定翼无人机纵向运动鲁棒自适应控制方法，其特性在于，构建闭环Lyapunov函数，方法如下：

选取闭环Lyapunov函数为：

其中e_f2＝x_2d,f-x_2d、e_f3＝x_3d,f-x_3d；

Lyapunov函数V(t)关于时间的导数为：

k′₁＝(k₁-3ε₁)

k_v＝min{2k′_i,2k′_fi,2k′_ai,σ_ik_θi}

选取设计参数k_i、k_ai、ε_i、以及ε_a使得k′_i0、k′_ai0成立，i＝1,2,3，j＝2,3，则下式成立

调节控制参数k₁、k₂、k₃、k_a1、k_a2、k_a3、k_θ1、k_θ2降低航迹角的跟踪误差(x₁-x_1d)，进而实现高度指令h_d的跟踪。