一种智能飞网网型保持控制方法与流程

文档序号:16132947发布日期:2018-12-01 00:32阅读:299来源:国知局

本发明属于飞行器控制技术研究领域,涉及一种智能飞网网型保持控制方法。

背景技术

在空间中,由“柔性网+质量块”组成的空间飞网系统,用于空间垃圾清理;在地面上,由“拦阻网+能量吸收装置+自动引导设备”组成的撞网回收系统,用于进行小型无人机的回收;在水下,柔性网系统可用于捕捞等操作。基于柔性网在海陆空的广泛应用,一种结构为“柔性网+可机动单元”组成的通用的智能飞网系统被提出。根据应用场景不同,“可机动单元”可以是空间中的小卫星,也可以是无人机或水下机器人。

上述智能飞网的各种应用场景的根本就是要捕获某一物体,而只有在柔性网网型保持在最大(即由可机动单元构成的多边形的面积达到最大)时,系统的冗余度更高,抓捕包络更大,抓捕成功率更高。由于“可机动单元”的存在,使得智能飞网系统具有可控性。因此,本专利致力于智能飞网的网型保持控制研究,利用“可机动单元”提供的控制力或控制力矩,设计了一种在有干扰情况下能够有限时间收敛的滑模控制方法,使得柔性网网型保持在最优状态,为下一步的成功抓捕提供保障。



技术实现要素:

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处,本发明提出一种智能飞网网型保持控制方法,是针对智能飞网的网型保持控制问题,提供一种滑模控制方法,该方法为智能飞网的网型保持控制的研究奠定了基础。

技术方案

一种智能飞网网型保持控制方法,其特征在于步骤如下:

步骤1、建立智能飞网动力学模型:

其中,ri表示惯性坐标系坐标原点到质点的位置矢量,fgi表示重力,fext表示其他外力,u表示控制力或控制力矩,仅与可机动单元重合的质点u有值,其余质点的u=0;

所述mi为飞网中每个质点的质量:

其中,mmu是可机动单元的质量,ρ是飞网绳段材料的密度,a是飞网绳段的横截面积,l是未伸长时的网格边长;

所述ti为相邻质点间的系绳拉力:

其中,ti=k(|ri|-l)。式中,k是飞网绳段的弹性系数,其中k=ea/l,e是飞网绳段材料的杨氏模量。ri和分别是相邻质点间的相对位置和速度。是单位方向向量;

步骤2:考虑坐标整理智能飞网动力学模型为下述形式:

步骤3、设计在无干扰情况下的控制律unom:

无干扰情况下的系统方程:unom为待设计的无干扰情况下的控制律;

所述

其中,sign(·)为符号函数,γi,ρi,xi为常数且满足以下条件:

ρi>1,μi>0,i=1,2

步骤4、设计在干扰存在情况下的补偿控制律设计如下:

其中,ucom为补偿控制律,s为接下来补偿控制律中滑模面设计的辅助变量;

所述

σ定义滑模变量σ=x2+s

a,b为控制增益,并且满足:

其中,ε,λ,r,w均为正常数;

步骤5:智能飞网的网型保持控制律为:u=unom+ucom

步骤6:将所设计的控制律u=unom+ucom作为控制输入u作为指令给到执行器上,控制智能飞网的网型保持控制。

所述ε,λ,r,w根据控制结果进行调整。

有益效果

本发明提出的一种智能飞网网型保持控制方法,建立了智能飞网的动力学模型,可将其整理为便于控制器设计的形式。针对智能飞网网型保持问题,设计了由名义控制和补偿控制组成的滑模控制算法。

相比于其他方法,本发明所设计的控制律,可以在有干扰的情况下,使得智能飞网的网型得到有效保持;相比于传统滑模方法,本专利所设计的补偿控制律为二阶滑模控制律,可以实现连续控制输入并减弱抖振。

附图说明

图1为智能飞网(四边形网)示意图;其中1为可机动单元,2为飞网质点。

具体实施方式

现结合实施例、附图对本发明作进一步描述:

本发明所采用的技术方案包括以下步骤:

1)建立智能飞网动力学模型;

2)整理动力学方程为面向控制的形式;

3)设计无干扰情况下的名义控制律;

4)设计有干扰情况下的补偿控制律;

5)输入控制律u,完成智能飞网的网型保持控制;

所述的步骤1)中,智能飞网动力学模型推导如下:

本发明中智能飞网的动力学模型推导基于以下几个假设:

(1)将飞网离散化为一系列质点,相邻质点间的绳段视为无质量的弹簧杆;

(2)忽略可机动单元的大小及姿态,将其视为与飞网角落质点重合的质点,可提供控制力或控制力矩;

飞网中每个质点的质量mi表示为:

其中,mmu是可机动单元的质量,ρ是飞网绳段材料的密度,a是飞网绳段的横截面积,l是未伸长时的网格边长。

相邻质点间的系绳拉力ti表示为:

其中,ti=k(|ri|-l)。式中,k是飞网绳段的弹性系数,其中k=ea/l,e是飞网绳段材料的杨氏模量。ri和分别是相邻质点间的相对位置和速度。是单位方向向量。

最终,根据牛顿第二定律得到飞网每个质点的动力学方程为:

其中,ri表示惯性坐标系坐标原点到质点的位置矢量,fgi表示重力,fext表示其他外力(如环境中的干扰力),u表示控制力或控制力矩(仅与可机动单元重合的质点u有值,其余质点的u=0)。

由于智能飞网中仅可机动单元可提供控制力或控制力矩,因此下述步骤中的控制律设计均是针对可机动单元质点设计的。

所述的步骤2)中,考虑坐标整理式(3)为下述形式:

下述步骤中的控制律均基于式(4)设计。

所述的步骤3)中,无干扰情况下的名义控制律设计如下:

式(4)中,令即为无干扰情况下的系统方程:

其中,unom为待设计的无干扰情况下的控制律。

设计unom为如下形式,则系统(5)可有限时间收敛到原点:

其中,sign()为符号函数,γi,ρi,xi为常数且满足以下条件:

所述的步骤4)中,干扰存在情况下的补偿控制律设计如下:

当式(4)中时,控制律(6)不能保证有限时间收敛到原点。因此,需设计补偿控制律,完全补偿干扰,使系统有限时间收敛到原点。

为使系统(4)有限时间收敛,设计控制律如下:

其中,ucom为补偿控制律,s为接下来补偿控制律中滑模面设计的辅助变量。

定义滑模变量σ如下:

σ=x2+s(9)

σ关于时间的导数计算如下:

基于自适应super-twisting控制,ucom设计如下:

其中,a,b为控制增益,并且满足:

(13)

其中,ε,λ,r,w均为正常数。

综合步骤3)和4),智能飞网的网型保持控制律为:

u=unom+ucom(14)

其中,unom和ucom由式(6)和式(11)给出。

所述的步骤5)中,输入控制律u,完成智能飞网的网型保持控制的过程如下:

将所设计的控制律(14)作为控制输入u作为指令给到执行器上,即可完成智能飞网的网型保持控制。

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