一种针对小型无人机多源复合振动干扰的系统滤波方法与流程

本发明涉及一种针对小型无人机多源复合振动干扰的系统滤波方法，依靠干扰观测器与Kalman组合滤波方法，实现了小型无人机捷联惯性/卫星组合导航系统针对多源复合振动干扰的组合滤波过程，适用于小型无人机在发动机多源复杂振动环境下的导航。

背景技术：

中低空小型长航时无人机一般采用大展弦比、短机身的构型方式，并采用复合材料，以充分降低其自身重量。然而其动力装置(一般采用四冲程汽油活塞式发动机)却对机体带来严重的振动干扰。中低空小型长航时无人机机体呈现轻、薄的特征，其结构模态相对较低，且振动在机体的传导过程中难以得到有效衰减。造成机体的振动呈多振源叠加、大振幅、宽频带、变均值叠加高斯白噪声的复杂形态特征。由于小型长航时无人机载荷能力有限，难以利用复杂的减振措施为组合导航系统提供良好的工作环境。因此，这种复杂振动被微惯性测量单元(MIMU)捕获，将带有变均值、变标准差的干扰信号输入到Kalman滤波器。Kalman滤波方法针对高斯白噪声以外的干扰无明显抑制作用，因此发动机振动干扰严重影响组合导航系统的精度甚至造成滤波器发散，对小型长航时无人机的飞行带来巨大的安全隐患。

技术实现要素：

本发明的技术解决问题是：针对多振源叠加、大振幅、宽频带、变均值叠加高斯白噪声的复杂振动对组合导航系统带来的多源干扰问题，采用干扰观测器的思想方法，设计一种针对多源复合振动干扰的组合导航滤波器。解决传统Kalman滤波器在多源振动环境下导航精度下降的难题，提高组合导航系统Kalman滤波器的精度和抗干扰能力。

本发明的技术解决方案为：一种针对小型无人机多源复合振动干扰的系统滤波方法，通过下列步骤实现：

(1)使用振动环境下的加速度计输出数据与姿态矩阵相乘得到地理系下受干扰的比力将进行重力加速度补偿得到受干扰的加速度数据利用与捷联惯导速度更新方程求解地理系下受干扰的三维速度

(2)以地理系下三维速度为状态量，建立考虑机体振动干扰的捷联惯性/卫星组合导航系统状态模型，结合建立的状态模型，设计针对捷联惯性/卫星组合导航系统振动干扰的干扰观测器；

(3)将受干扰的三维速度矢量作为干扰观测器的输入，干扰观测器输出地理系下振动干扰估计值然后反馈补偿步骤(1)中干扰加速度得出补偿后加速度矢量

(4)利用陀螺仪输出数据与补偿后加速度完成组合导航系统惯导解算，然后使用Kalman组合导航滤波方法完成捷联惯导与卫星的组合滤波过程；

(5)在小型无人机运行过程中，不断重复(1)到(4)，直至导航结束。

所述步骤(1)中涉及到的地理系下受干扰的三维速度计算方法为：采用捷联式惯性导航的速度更新方程，利用受振动干扰的加速度传感器数据进行的解算。

所述步骤(2)中涉及到的考虑机体振动干扰的捷联惯性/卫星组合导航系统状态模型建立如下：

选用无人机地理系下三维速度矢量作为状态量x，考虑振动干扰，状态模型表示为其中，分别为地球自转角速度在地理系下的投影和地理系相对于地心系的转动角速度在地理系下的投影；是比力在载体地理系下的投影；gⁿ是重力加速度在地理系下的投影；u₀为与gⁿ的矢量和；d为机体振动对组合导航系统产生的干扰在地理系下的投影，将状态模型表示如下式：

所述步骤(2)中结合建立的状态模型，设计针对捷联惯性/卫星组合导航系统振动干扰的干扰观测器，具体设计步骤如下：

根据建立的状态模型，干扰量d表示为：

设计干扰估计量满足等式：

其中，L为干扰观测器增益矩阵，L的选取影响观测器的估计性能和稳定性，令中间变量则有：

结合上述式子得到：

在无人机系统中，地理系下的机体三轴振动干扰无交叉耦合因素，故L取对角阵：

L＝diag{L₁,L₂,L₃}

综上，干扰观测器设计如下：

干扰观测器详细表示为如下a、b式：

a、中间变量z微分方程：

b、干扰观测量计算式：

另外，为确保干扰观测器的鲁棒稳定性，增益矩阵L具有一定取值范围。由李雅普诺夫稳定性定理可证明L_i＞0(i＝1,2,3)时，干扰观测器的误差微分方程保持全局渐进稳定。在L_i＞0(i＝1,2,3)的约束下调节矩阵L，可以提高干扰观测器对振动干扰准确快速的观测性能。

所述步骤(3)中利用干扰观测器输出值反馈补偿步骤(1)中干扰加速度得出补偿后加速度矢量的具体实现方法如下：

将受干扰的三维速度矢量作为干扰观测器的输入，干扰观测器输出地理系下振动干扰量地理系下干扰加速度表示为其中，是地理系下真实加速度，d为地理系下振动干扰矢量；利用反馈补偿干扰加速度得到补偿后加速度矢量e_d为干扰估计误差；增益矩阵L使得干扰估计值接近真实干扰d，则可趋近于真实加速度

所述步骤(4)中使用Kalman组合导航滤波方法完成捷联惯导与卫星的组合滤波过程，在干扰观测器对振动干扰的低频分量进行估计与抵消之后，Kalman组合滤波方法能够针对系统高斯白噪声进行再一次抑制。

本发明的原理是：将发动机产生的外部振动干扰，造成的系统实际模型与名义模型输出的差异作为干扰估计量输出，等效到控制输入端u₀实现干扰的补偿与完全抑制；利用干扰观测器对低频、非零均值振动干扰分量进行估计并抵消，利用Kalman组合滤波方法针对系统高斯白噪声分量进行抑制，从而实现对多振源叠加、宽频带、变均值叠加高斯白噪声振动干扰的抵消和抑制。

本发明与现有技术相比的优点在于：

(1)本发明使用干扰观测器的思想，有效地观测出系统振动干扰的低频分量并进行了反馈补偿。与常规的针对小型无人机发动机振动干扰的滤波方法相比，干扰观测器方法简单、计算量小，并能够有效提高系统的鲁棒性与抗干扰能力。

(2)本发明涉及到的针对系统振动干扰的观测与补偿方法，可以推广到多源外界干扰的情况下使用。例如，在无人机同时受到发动机振动干扰、阵风干扰之时，所设计的干扰观测器能够具备同时观测上述多源干扰的能力，具有较广的应用范围。

(3)本发明依靠干扰观测器与Kalman组合滤波方法，实现了小型无人机捷联惯性/卫星组合导航系统针对多源复合振动干扰的组合滤波过程。针对变均值干扰分量与高斯白噪声干扰分量进行了共同抑制。

附图说明

图1为本发明的设计流程图；

图2为本发明设计的小型无人机组合导航系统抗干扰滤波器框图。

具体实施方式

基于干扰观测器的控制方法(DOBC,Disturbance Observer Based Control)具有方法简单、能有效改善系统鲁棒性等特点，对系统建模误差、参数摄动及各种外界干扰具有良好的估计效果。针对多振源叠加、大振幅、宽频带、变均值叠加高斯白噪声的复杂振动对组合导航系统带来的多源干扰问题，提出了一种小型无人机捷联惯性/卫星组合导航系统滤波方法。采用DOBC的思想方法，如图2所示设计针对多源复合振动干扰的组合导航滤波器：首先，使用加速度计测量值计算捷联惯性/卫星组合导航系统受干扰的加速度矢量其次，利用受干扰的系统状态量与干扰观测器方法结合，估计出系统在地理系下的振动干扰再次，利用干扰估计值反馈补偿地理系加速度矢量完成捷联惯性/卫星系统惯导解算与Kalman组合滤波过程，提高组合导航系统Kalman滤波器的精度和抗干扰能力。

如图1所示，本发明的具体实现步骤如下：

(1)地理系下受干扰的三维速度计算方法：使用振动环境下的加速度计输出数据与姿态矩阵相乘得到地理系下受干扰的比力将进行重力加速度补偿得到受干扰的加速度数据利用与捷联惯导速度更新方程求解地理系下受干扰的三维速度

(2)考虑机体振动干扰的捷联惯性/卫星组合导航系统状态模型建立：

选用无人机地理系下三维速度矢量作为状态量x。考虑振动干扰，状态模型可表示为其中，分别为地球自转角速度在地理系下的投影和地理系相对于地心系的转动角速度在地理系下的投影；是比力在载体地理系下的投影；gⁿ是重力加速度在地理系下的投影；u₀为与gⁿ的矢量和；d为机体振动对组合导航系统产生的干扰在地理系下的投影。将模型详细表示如下式：

(3)针对捷联惯性/卫星组合导航系统振动干扰的干扰观测器设计：

根据上步骤中建立的状态模型，干扰量d可表示为：

设计干扰估计量满足等式：

其中，L为干扰观测器增益矩阵，L的选取影响观测器的估计性能和稳定性。令中间变量则有：

结合上述式子得到：

在无人机系统中，地理系下的机体三轴振动干扰无交叉耦合因素，故L取对角阵：

L＝diag{L₁,L₂,L₃}

综上，干扰观测器设计如下：

干扰观测器详细表示为如下a、b式。

a、中间变量z微分方程：

b、干扰观测量计算式：

另外，为确保干扰观测器的鲁棒稳定性，增益矩阵L具有一定取值范围。由李雅普诺夫稳定性定理可证明L_i＞0(i＝1,2,3)时，干扰观测器的误差微分方程保持全局渐进稳定。在L_i＞0(i＝1,2,3)的约束下调节矩阵L，可以提高干扰观测器对振动干扰准确快速的观测性能。

(4)利用干扰观测器输出值反馈干扰加速度得出补偿后加速度矢量的具体实现方法如下：

将受干扰的三维速度矢量作为干扰观测器的输入，干扰观测器输出地理系下振动干扰量地理系下干扰加速度表示为其中，是地理系下真实加速度，d为地理系下振动干扰矢量。利用反馈补偿干扰加速度得到补偿后加速度矢量e_d为干扰估计误差。增益矩阵L使得干扰估计值接近真实干扰d，则可趋近于真实加速度

(5)完成捷联惯性/卫星组合导航滤波算法：利用陀螺仪输出数据与干扰补偿后加速度矢量完成组合导航系统惯导解算，然后使用Kalman组合导航滤波方法完成捷联惯导与卫星的组合滤波过程。