[发明专利]一种基于自适应控制的螺旋桨无人靶机的姿态控制方法

摘要

本发明提供一种基于自适应控制的螺旋桨无人靶机的姿态控制方法，步骤一、确定无人机线性数学模型；步骤二、确定无人机线性数学参考模型；步骤三、利用自适应控制算法计算得到无人机线性控制系统的控制律u；采用自适应控制方法设计无人机的姿态控制器使系统的实际控制输出能够快速且准确地跟踪模型参考自适应控制；具有很强的抗外界干扰的能力。

主权项

一种基于自适应控制的螺旋桨无人靶机的姿态控制方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤一、确定无人机线性数学模型：所述无人机线性数学模型的状态空间方程为：$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\·}{x}\left(t\right)=\mathrm{Ax}\left(t\right)+\mathrm{Bu}\left(t\right)\\ y\left(t\right)=C^{T}x\left(t\right)\end{array}\right.,$其中，x(t)为无人机线性数学模型的状态变量；u(t)为无人机线性数学模型的控制输入信号；y(t)为无人机线性数学模型的系统输出；A为系统状态矩阵；B为系统输入矩阵；C^T为系统输出矩阵，设定系统输出矩阵使得无人机线性数学模型的状态空间方程为单输入单输出系统，并转换为一个二阶控制系统G(s)＝C^T(sI‑A)^‑1B；步骤二、确定无人机线性数学参考模型：按照给定的二阶系统性能指标计算出期望的阻尼系数，自然频率，从而得到一个单输入单输出的二阶控制系统G_m(s)＝C^T(sI‑A_m)^‑1B_m，转换为无人机线性数学参考模型的状态空间方程为：$\left\{\begin{array}{c}{\stackrel{\·}{x}}_m\left(t\right)=A_m{x}_m\left(t\right)+B_{m}r\\ y_m\left(t\right)=C^T{x}_m\left(t\right)\end{array}\right.,$其中，x_m(t)为无人机线性数学参考模型的状态变量；r为无人机线性数学参考模型的参考输入信号；y_m(t)是无人机线性数学参考模型的系统输出；A_m为参考模型的系统状态矩阵；B_m为参考模型的系统输入矩阵；C^T为参考模型的系统输出矩阵；步骤三、利用自适应控制算法计算得到无人机线性控制系统的控制律u：其中，w＝[w₁,w₂,y(t),r]^T，w₁＝w(s)u，w₂＝w(s)y；式中：τ是自适应控制增益；k是参考输入的增益；p₀是无人机线性数学参考模型的传递函数G_m(s)严格正实的一个设计零点；e是无人机线性数学模型的状态量与无人机线性数学参考模型的状态量的差值；w(s)是一个分子为1的有理真分式，分母的特征根能够任意设定，但要保证w(s)特征根的响应速度高于系统G(s)的特征根。