[发明专利]一种非最小相位飞行器复合学习滑模控制方法

摘要

本发明涉及一种非最小相位飞行器复合学习滑模控制方法，首先将飞行器纵向通道模型分解为速度子系统和高度子系统，针对高度子系统采用滑模控制，针对速度子系统采用PID控制。对高度子系统，基于输出重定义方法使不稳定的内动态变为渐进稳定的内动态，对输出重定义后的系统内动态进行坐标转换，推导出用于控制器设计的俯仰角指令；针对系统存在的未知非线性动力学采用神经网络进行估计，设计建模误差信号并结合滑模面给出复合学习算法，提高神经网络对非线性动力学的逼近性能。本发明利用输出重定义实现内动态稳定，基于复合学习神经网络估计飞行器不确定动力学，可为非最小相位飞行器控制问题提供新的技术途径。

主权项

1.一种非最小相位飞行器复合学习滑模控制方法，其特征在于步骤如下：步骤1：考虑具有非最小相位特性的飞行器纵向通道动力学模型：所述动力学模型由五个状态量X＝[V,h,γ,α,q]^T和两个控制输入U＝[δ_e,Φ]^T组成；其中，V表示速度，h表示高度，γ表示航迹倾角，α表示攻角，q表示俯仰角速度，δ_e表示舵偏角，Φ表示节流阀开度；T、D、L和M_yy分别表示推力、阻力、升力和俯仰转动力矩；m、I_yy和g分别表示质量、俯仰轴的转动惯量和重力引起的加速度；相关的力、力矩及参数定义如下：其中表示动压，ρ表示空气密度，均表示气动参数，表示平均气动弦长，z_T表示推力矩臂长，S表示气动参考面积；步骤2：针对速度子系统(1)，定义速度跟踪误差为：式中，V_d表示速度指令；设计节流阀开度Φ为：式中，k_pV>0，k_iV>0和k_dV>0为设计参数；步骤3：针对高度子系统(2)‑(5)，定义高度跟踪误差设计航迹角指令γ_d为：其中，h_d表示高度参考指令，表示高度参考指令的一阶微分，k_h>0和k_i>0为设计参数；根据时标分离，将速度看作慢动态，设计航迹角指令的一阶微分为：其中，表示高度参考指令的二阶微分；将姿态子系统(3)‑(5)的输出由航迹倾角γ重定义为俯仰角θ，其中θ＝α+γ；定义航迹角误差为姿态子系统(3)‑(5)进一步写为内动态子系统：和输入输出子系统：其中，f₁和f₃是根据飞行器模型得到的未知平滑非线性函数，g₁₂、g₂₂、g₁₃和g₂₃是根据飞行器模型得到的已知项；步骤4：定义坐标变换设计η₂为：其中，定义航迹角误差的积分η₁，由下式得到：设计俯仰角指令为：θ_cmd＝‑k_θη₁+γ_d         (14)式中，k_θ∈(0,1]为设计参数；定义俯仰角跟踪误差为：设计俯仰角速度虚拟控制量为：俯仰角速度误差动力学如下：式中，表示未知非线性函数，表示已知项；用神经网络逼近未知非线性函数其中，表示的估计值，表示神经网络最优权重向量的估计值，表示神经网络基函数向量，ε₁表示神经网络逼近误差；定义滑模面为：式中，c>0为设计参数；设计舵偏角如下：式中，k_s>0和为设计参数，为鲁棒项用于消除逼近误差带来的影响；定义建模误差为：其中由下式得到：式中，β₁>0为设计参数；设计自适应律为：式中，γ₁>0，γ_z1>0和ξ₁>0为设计参数；设计更新律为：式中，ρ₁>0和δ₁>0为设计参数；步骤5：根据得到的舵偏角δ_e和节流阀开度Φ，返回到飞行器动力学模型(1)‑(5)，对高度和速度进行跟踪控制。