一种四旋翼飞行器姿态控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于自动控制技术领域，具体涉及一种四旋翼飞行器姿态控制方法，它为 四旋翼飞行器提供一种姿态控制的新方法。
【背景技术】
[0002] 四旋翼飞行器作为一种新型的旋翼无人机，具有灵活部署、快速机动、定点悬停等 应用特点，能够在狭窄的空间实现垂直起降、全方向飞行及定点悬停，通过搭载成像设备， 可以广泛应用于侦察监视、对地观测、环境监测、灾害救援、交通监管和航空拍摄等领域，具 有重要的应用价值和广阔的应用前景。上述应用均需要高精度的自动飞行控制，其中，姿态 控制是四旋翼飞行器稳定飞行最为基本的控制要求。四旋翼飞行器的姿态运动具有强耦 合、多变量、非线性、不确定等特点，且易受外界干扰，因此，姿态控制成为其飞行控制的关 键技术和难点。
[0003] PID(比例、积分和微分）控制是四旋翼飞行器姿态控制最为常用的控制方法之 一，具有设计简单、易于工程实现等优点，但在模型参数及工况发生变化时，控制性能难以 得到保证。已有研究成果中，四旋翼飞行器姿态控制律大都基于线性模型进行设计，未考虑 非线性项及各通道之间的耦合作用，当存在模型不确定及存在外界干扰时控制效果较差。
【发明内容】
[0004] 针对上述技术问题，本发明提供一种四旋翼飞行器姿态控制方法，本发明的控制 系统结构如图1所示。其以非线性姿态动力学模型为被控对象，采用滑模控制方法设计姿 态控制律，实现对模型不确定性和外界扰动的鲁棒控制；为有效抑制滑模控制导致的抖振， 以滑动模态及其一阶微分为模糊控制器的输入，以控制增益为模糊控制器的输出设计自适 应模糊滑模姿态控制律，通过模糊规则在线调整控制增益。由该方法控制的闭环系统能够 稳定调节至指令姿态角，具有良好的鲁棒性和控制精度，为四旋翼飞行器姿态控制的工程 实现提供了有效手段。
[0005] -种四旋翼飞行器姿态控制方法，其主要内容和步骤是：先由给定的指令姿态角 和实际姿态角计算误差量，然后选取滑动模态和趋近律，设计滑模姿态控制律；为有效抑制 滑模控制导致的抖振，以滑动模态及其一阶微分为模糊控制器的输入，以控制增益为模糊 控制器的输出设计自适应模糊滑模姿态控制律，通过模糊规则在线调整控制增益。实际应 用中，四旋翼飞行器的实际姿态角由组合导航系统测量得到，将由该方法计算得到的控制 量传输至执行机构即可实现四旋翼飞行器的姿态控制。
[0006] 本发明一种四旋翼飞行器姿态控制方法，其具体步骤如下：
[0007] 步骤一：给定指令姿态角，给定指令俯仰角Θ y指令偏航角L，指令滚转角φ ^
[0008] 步骤二：误差量计算，计算指令姿态角与实际姿态角之间的误差量e ;
[0009] 步骤三：滑模姿态控制律设计：建立四旋翼飞行器非线性姿态动力学模型，选取 滑动模态和趋近律，设计滑模姿态控制律，得到姿态控制量；
[0010] 步骤四：自适应模糊滑模姿态控制律设计：以滑动模态及其一阶微分为模糊控制 器的输入，以控制增益为模糊控制器的输出设计自适应模糊滑模姿态控制律，通过模糊规 则在线调整控制增益，以抑制滑模控制导致的抖振。
[0011] 其中，在步骤一中所述的指令姿态角为[ Θ P Φη Φ JT，Θ p 分别为 指令俯仰角、偏航角和滚转角，上标T表示向量或矩阵的转置。
[0012] 其中，在步骤二中所述的计算指令姿态角与实际姿态角之间的误差量，其计算方 法为：
[0013] e = Ω r- Ω = [ Θ r- θ，φ r- φ，φ r- φ ]T (I)
[0014] Ω = [ θ，φ，φ]1^实际姿态角，θ、φ、φ分别为实际的俯仰角、偏航角和滚转 角，见图2所示。
[0015] 其中，在步骤三中所述的设计滑模姿态控制律，其方法如下：
[0016] 1)建立四旋翼飞行器姿态动力学模型
[0017] 四旋翼飞行器的姿态运动学方程为：
[0018] Ω = .ΗΩ)(〇 (2)
[0019] 式中，?为姿态角速率，ω为姿态角速度，ΚΩ)表示姿态角速率与姿态角速度之 间的转换矩阵，其表达式为：
[0020]
(3)
[0021] 四旋翼飞行器的姿态动力学方程为：
[0022]
(4)
[0023] 式中，τ = [L，M，N]T为控制力矩，L、M和N分别为滚转力矩、俯仰力矩和偏航力 矩，?为姿态角速度的一阶微分，I为惯量矩阵，其表达式为：
[0024]
(5)
[0025] 式中，Ix、1#卩I z为绕体坐标轴的三个转动惯量。
[0026] 2)设计滑模姿态控制律
[0027] 式（2)表示的姿态运动学方程和式（4)表示的姿态动力学方程组成了四旋翼飞行 器的非线性姿态动力学模型，以该非线性姿态动力学模型为被控对象，设计滑模姿态控制 律，得到控制量，其设计方法为：
[0028] ①选取滑动模态
[0029] 选取如下滑动模态：
[0030] s=.e^m. (g)
[0031] 式中，s为滑动模态，为误差量e的一阶微分，c = diagh c2, c3), diag()表示 对角矩阵，A、c2、C3均为正实数。
[0032] ②选取指数趋近律：
[0033] 选取如下指数趋近律： υ?Ν 丄丄οουυ丄 _/·?·? o/ o
[0034]
(7)
[0035] 式中，i为滑动模态s的一阶微分，λ = CliagU1, λ2, λ3)，λ1Ν λ2、\3均为正实 数，k = diagd k2, k3)，V k2、k3均为正实数，diag()表示对角矩阵，sign(s)表示s的符 号函数。
[0036] ③设计滑模姿态控制律
[0037] 设计如下滑模姿态控制律：
[0038]
(B)
[0039] 式中，J ^Ω)表不J(Q)的逆矩阵，g为误差量e的一阶微分，·Α·?2)表不J(Q)的 一阶微分，氣表示的二阶微分，sign(s)表示s的符号函数。
[0040] 式（8)所表示的滑模姿态控制律中包含有符号函数项ksign(s)，因此，姿态控制 律在不同的控制逻辑之间来回切换导致抖振，从而影响控制系统的动态性能。针对此问题， 本发明设计了自适应模糊滑模姿态控制律，以有效抑制抖振。
[0041] 其中，在步骤四中所述的设计自适应模糊滑模姿态控制律，以滑动模态及其一阶 微分为模糊控制器的输入，以控制增益为模糊控制器的输出设计自适应模糊滑模姿态控制 律，通过模糊规则在线调整控制增益，以抑制抖振，其方法如下：
[0042] ①选择输入输出变量
[0043] 令模糊控制器的输入为滑动模态s = [Sl，s2, s3]T及其一阶微分心=[心'〗5]7，其 中，Sl，S2, S3分别为俯仰、偏航和滚转通道所取的滑动模态，分别为Sl，S2,知的一阶微 分，输出变量为k = (IiagGc1, k2, k3)，由此可以根据S及i的变化在线调整控制增益k的取 值。
[0044] ②定义输入输出变量的模糊集合
[0045] 描述输入变量和输出变量的模糊子集可定义为：{NB，NS, Z0, PS，PB}，其中，NB为 负大、NS为负小、ZO为零、PS为正小、PB为正大。
[0046] ③确定模糊规则
[0047] 采用IF-THEN (如果-那么）模糊规则：
[0048] R(i):若&为$且毛为〇则B \
[0049] 其中，R(i)为模糊规则语句，上标j表示第j条模糊规则，<为变量S 1模糊集合的 子集，攻为变量毛模糊集合的子集，S1为向量S的第i个元素 ，k i为向量k的第i个元素 ，i 的取值为1、2、3,為为向量I的第i个元素，i的取值为l、2、3，Bj为第j条模糊规则的输出。
[0050] ④去模糊化
[0051] 采用乘积推理机、单值模糊器和中心平均法去模糊化，得到输出变量：
[0052]
(9):
[0053] 式中，S1的下标i的取值可为1、2、3, ~⑷表示S1的模糊隶属度函数，1和η表 示模糊规则数，
[0054]
，忒表示模糊隶属度函数4⑷的中值，
[0055]
[0056] 由此，通过式（9)所述的算法能够在线调整控制增益k，以抑制符号函数项 ksign(s)导致的抖振。
[0057] 本发明一种四旋翼飞行器姿态控制方法，与现有技术相比，其优点是：
[0058] 1)本发明提出的姿态控制方法，以非线性姿态动力学模型为被控对象，考虑了非 线性项及通道之间的耦合作用，提高了系统的适应性。
[0059] 2)该方法通过选取合适的滑动模态和趋近律，设计了滑模姿态控制律，使得系统 对模型不确定及外界扰动的具有良好的鲁棒性。
[0060] 3)该方法以滑动模态及其一阶微分为模糊控制器的输入，以控制增益为模糊控制 器的输出设计自适应模糊滑模姿态控制律，通过模糊规则在线调整控制增益，能够有效抑 制滑模控制导致的抖振，提高了系统的动态性能。
[0061] 控制工程师在应用过程中可以根据实际四旋翼飞行器给定任意指令姿态角，并将 由该方法得到的控制量传输至执行机构实现姿态控制。
【附图说明】
[0062] 图1为本发明控制系统结构图；
[0063] 图2为本发明四旋翼飞行器姿态运动示意图；
[0064] 图3为本发明滑模姿态控制结果图；
[0065] 图4为本发明滑模姿态控制输入图；
[0066] 图5为本发明自适应模糊滑模姿态控制结果图；
[0067] 图6为本发明自适应模糊滑模姿态控制输入图。
[0068] 图中符号说明如下：
[0069] Ω Ω = [ θ，φ，φ]1^四旋翼飞行器的实际姿态角，其中θ、φ、φ分别为实际 的俯仰角、偏航角和滚转角；
[0070] [ Θ ^ L，φ工为四旋翼飞行器的指令姿态角，其中θ ρ 分别为 指令俯仰角、指令偏航角和指令滚转角；
[0071] e :? 4为滑动模态的设计参数；
[0072] e e = 为指令姿态角与实际姿态角之间的误差量；
[0073] ?指令姿态角与实际姿态角之间的误差量的一阶微分；
[0074] ω姿态角速度；
[0075] s滑动模态；
[0076] ^滑动模态的的一阶微分；
[0077] k A = d i a(法，/? _为控制增益；
[0078] du/d微分运算；
[0079] Σ求和运算；
[0080] τ τ = [L, Μ, Ν]τ