一种带浮筒的水空两栖无人机跨介质起飞纵向姿态控制方法

1.本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种带浮筒的水空两栖无人机跨介质起飞纵向姿态控制方法。


背景技术：

2.我国作为一个海陆兼备的大国，拥有丰富的海洋资源和广阔开发前景，提高海洋开发、利用、管控和保护能力，加快建设海洋强国具有重大战略意义。然而，受限于海洋复杂的地理气象条件，仅投入人力难以提高效率。近年来，无人机技术发展快速应用广泛，使用其为海上任务提供支持具有独到之处。一方面，利用专业软件程序控制配合专门的机上任务载荷，进行软硬结合，能有效提高无人机对环境的适应性和工作效率，另一方面，机上无人的特性使其在完成危险性高、难度大及枯燥的任务时更具优势。
3.常见的无人机有固定翼无人机、多旋翼无人机、扑翼无人机等。常规固定翼无人机需要一定长度的跑道进行滑跑直至达到起飞速度，利用空气在机翼上、下表面产生气压差提供升力起飞，对于场地的要求使其部署受到环境限制较大。多旋翼无人机通过调节旋翼转速提供升力控制飞行，能够一定程度克服起降场地限制，使用范围较广，结构简单易于开发，相应技术研究和实践发展也较为成熟，但目前大量使用的四旋翼无人机起降时依靠调节四旋翼转速和转动方向完成六自由度运动，属于典型的欠驱动系统，在实际使用时容易出现灵活性受限的情况，并且对于控制器稳定性提出要求较高。现有扑翼无人机由于驱动方式单一、气动耦合多、动力学建模困难、材料要求高及控制技术不成熟等问题，其飞行性能较固定翼无人机和旋翼无人机差距较大。
4.水空两栖倾转旋翼无人机具备固定翼无人机速度快航时长、旋翼无人机空中悬停和水面无人艇快速游弋等优势，具有广阔的应用前景。但水面起降的优势同样带来了相应的技术难题，尤其是无人机滑跑起飞跨介质过程带来的起飞姿态不稳，导致旋翼无人机的应用受到了较大限制。


技术实现要素：

5.本发明要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种结构紧凑、易于组装、控制简单且起飞姿态稳定的带浮筒的水空两栖无人机跨介质起飞纵向姿态控制方法。
6.为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
7.一种带浮筒的水空两栖无人机跨介质起飞纵向姿态控制方法，包括以下步骤：
8.s1、将无人机的控制系统分成三部分，控制旋翼转速和升降舵偏转角度的动力系统、基于自抗扰控制和自适应动态逆控制方法构建的控制器以及带浮筒的水空两栖无人机纵向运动动力学模型；
9.s2、动力系统中的控制升降舵模块根据无人机的俯仰角速率、纵向上的飞行速度分量、飞行速度以及虚拟滚转力矩r、虚拟俯仰力矩p解算出升降舵偏转角度；动力系统中的电机转速模块通过设定旋翼倾转角度和虚拟力n改变电机转速；依靠虚拟力n改变无人机的
前进速度，通过升降舵改变飞行姿态；
10.s3、控制器根据期望高度、实际高度、无人机俯仰角、俯仰角速率、起飞速度、实际速度控制起飞过程中的纵向姿态；
11.s4、带浮筒的水空两栖无人机的纵向运动动力学模型根据动力系统的输出控制作用于无人机上的力和力矩，在建立的纵向运动动力学模型基础上计算出无人机的状态，将状态作为反馈信号调整无人机纵向姿态。
12.作为本发明的进一步改进，所述步骤s3中，纵向姿态控制的过程根据实际高度差计算出期望俯仰角，并与实际俯仰角进行比较，将比较结果处理后形成期望俯仰角速率与实际俯仰角速率进行对比处理，并将结果处理后求解出虚拟控制量。
13.作为本发明的进一步改进，所述步骤s1中的带浮筒的水空两栖无人机纵向运动动力学模型的建立过程为：计算无人机在水面滑跑时浮筒受到的水作用力，完善水动阻力分析，完成浮筒带来的总的水作用力和力矩推导。
14.作为本发明的进一步改进，所述带浮筒的水空两栖无人机纵向运动动力学模型为：
[0015][0016]
式中：m为无人机质量，u和w为无人机在xb轴和zb轴的速度分量，q为俯仰角速度，iy为无人机在yb轴的转动惯量，和为无人机重心在地面坐标系平面xg,zg的投影坐标，nw为水动压力，da为气动阻力，la为气动升力，ma为气动俯仰力矩，m
t
为电机推力的俯仰力矩，θ为俯仰角，t为两个电机提供的推力，αi为纵向上电机安装角偏差，表示俯仰角速率，mw表示水动力产生的俯仰力矩，表示俯仰角加速度，为无人机攻角角速度，α为无人机攻角，df为水作用力中的摩擦阻力，g
xa
为重量g在x轴上的分量，g
za
为重量g在z轴上的分量，为无人机的加速度。
[0017]
作为本发明的进一步改进，所述无人机在水面滑跑时浮筒受到的水作用力如下式所示：
[0018][0019]
式中：nw为总的水动压力，fb为总的水浮力，m
wd
为总的水动俯仰力矩，c
tr
为水动力修正算子。
[0020]
作为本发明的进一步改进，所述总的水动压力为：
[0021][0022]
式中：n
w0
为稳定水动压力，n
w1
为加速度相关水动压力系数，n
w2
为攻角速率相关水动压力系数，n
w3
为俯仰角加速度相关水动压力系数；
[0023]
所述总的水浮力为：
[0024][0025]
所述总的水动俯仰力矩为：
[0026][0027]
式中：m
w0
为稳定水动俯仰力矩，m
w1
为加速度相关水动俯仰力矩系数，m
w2
为攻角速率相关水动俯仰系数，m
w3
为俯仰角加速度相关水动俯仰系数。
[0028]
作为本发明的进一步改进，所述水动阻力包括摩擦阻力和喷溅阻力，所述摩擦阻力为：
[0029][0030]
式中：cf为阻力系数，v1为水流速度，re为雷诺数，λ为浮筒平均浸湿长宽比，与浮筒舭宽b、俯仰角θ和横向倾角β有关；
[0031][0032]
所述喷溅阻力为：
[0033][0034][0035]
[0036][0037]
式中：ak为龙骨与喷溅滞流线之间的夹角，lws为喷溅特征长度，rnws为喷溅雷诺数，c
fs
为喷溅阻力系数。
[0038]
作为本发明的进一步改进，根据savitsky公式得出水动压力重心计算公式为：
[0039][0040]
式中：l
p
为浮筒断阶处水动压力中心的距离；
[0041]
其中，水动压力计算并未考虑浮筒相对水流运动产生的摩擦阻力和喷溅阻力、以及相应产生的俯仰力矩，则对应总的水动俯仰力矩为：
[0042]mw
＝m
wd-(df+rs
·
cosθ0)
·
lz[0043]
式中：lz为水动压力中心到无人机重心在底部投影的距离。
[0044]
作为本发明的进一步改进，所述步骤s1中，基于自抗扰控制和自适应动态逆控制的方法具体为：
[0045]
s101、利用自抗扰控制算法对无人机控制系统中的不确定部分观测后进行不确定性估计；
[0046]
s102、利用自适应动态逆控制实现角速度跟踪；内环采用自适应动态逆控制器控制速度和俯仰角速度，自适应环节根据反馈的俯仰角速度确定自适应动态逆控制律参数，外环采用采用自抗扰控制器控制无人机俯仰角，基于无人机动力学模型。
[0047]
作为本发明的进一步改进，在采用自抗扰控制算法的系统中，将作用于被控对象的不确定干扰及输出误差视为扩张状态，通过基于误差消除误差的方法，使用扩张状态观测器估计误差，并在自抗扰控制器中给予补偿。
[0048]
与现有技术相比，本发明的优点在于：
[0049]
本发明的带浮筒的水空两栖无人机跨介质起飞纵向姿态控制方法的起飞控制方法，针对旋翼无人机水上起飞非线性强耦合的特性，创造性地提出了“自抗扰+自适应动态逆”的无人机跨介质起飞纵向姿态控制方法。自适应动态逆控制将非线性反馈量线性化后进行状态解耦，自抗扰控制进一步解决了水动力精确建模困难的问题，通过无人机跨介质水面滑跑起飞纵向姿态的控制仿真试验测试了所设计的控制方法性能，展示了本发明控制方法的可行性和有效性，确保了无人机在水面实现平稳安全起飞。
附图说明
[0050]
图1为本发明的带浮筒的水空两栖无人机的俯视结构原理示意图。
[0051]
图2为本发明的带浮筒的水空两栖无人机的侧视结构原理示意图。
[0052]
图3为本发明带浮筒的水空两栖无人机跨介质起飞纵向姿态控制方法的流程示意
图。
[0053]
图4为本发明中进行无人机角度定义的原理框图。
[0054]
图5为本发明中进行浮筒切片定义的原理框图。
[0055]
图6为本发明中不采用起飞纵向姿态控制方法条件下无人机水上的受力仿真结果图；图中：a-b-c-d过程分别表示飞机加速、飞机抬升、因水面产生低头力矩导致俯仰角向下、飞机纵向姿态角失控无法起飞。
[0056]
图7为本发明中自抗扰+自适应动态逆控制系统的原理框图。
[0057]
图8为本发明中动力系统组成示意图。
[0058]
图9为本发明中控制器组成示意图。
[0059]
图10为本发明中无人机倾转旋翼模型示意图。
[0060]
图11为本发明中控制器解算模块的示意图。
[0061]
图12为本发明中无人机起飞过程中的高度变化示意图。
[0062]
图13为本发明中无人机起飞过程中的俯仰角变化示意图。
[0063]
图14为本发明中无人机起飞过程中的俯仰角速率变化示意图。
[0064]
图15为本发明中控制无人机起飞过程的流程仿真示意图。
[0065]
图例说明：1、机身；2、浮筒；3、机翼；4、第一旋翼；5、升降舵；6、倾转机构；7、第二旋翼；8、起落架。
具体实施方式
[0066]
以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。
[0067]
实施例
[0068]
如图1和图2所示，本发明的带浮筒的水空两栖无人机包括：机身1、浮筒2、机翼3、旋翼4和升降舵5。浮筒2通过起落架8对称安装在机身1底部两侧，浮筒2采用轻质的复合材料进行制备，以提供稳定性和滑水能力，实现无人机在水面滑行。进一步地，起落架8底部与浮筒2进行螺栓连接，起落架8顶部通过快拆组件与机身1底部进行连接。机身1两侧部对称设有机翼3，旋翼4朝上安装在机翼3上，且旋翼4可倾转角度；机身1尾部安装有升降舵5和朝下安装的第二旋翼7，以提高无人机起飞和降落的稳定性。
[0069]
本实施例中，第一旋翼4分别与倾转机构6和电机(图中未示出)连接。电机朝上安装在机翼3上，电机用于驱动第一旋翼4旋转。倾转机构6固定在机翼3上，并连接第一旋翼4，倾转机构6用于带动第一旋翼4倾转，以满足第一旋翼4的倾转需求，避免滑水过程中喷溅对电机产生影响，减少了在海况复杂条件下第一旋翼4的桨叶与水面接触的可能性。
[0070]
本实施例中，通过将固定翼无人机和旋翼无人机两者结合，将具有可倾转角度的旋翼加装在固定翼无人机上，形成了新的倾转旋翼无人机，通过变换旋翼模态可以实现垂直起降和快速前飞的功能，既具有固定翼巡航速度快、航时长等优点，又具有旋翼无人机起降灵活、对部署地点要求低等优点。同时，在其上加装浮筒得到带浮筒的倾转旋翼无人机，当需要延长续航时间时，可直接利用浮筒漂浮停留在水面，当需要脱离漂浮状态对周围情况做出快速响应时，通过控制旋翼倾转角度采用不同的起降方式实现了快速响应，控制旋翼的倾转角度保持了旋翼面朝上能够完成垂直起降，在达到预定高度后可将旋翼翼面朝前
变为固定翼模态飞行，获得更快的飞行速度，也可直接使用固定翼模态，利用浮筒在水面上进行滑跑加速，直至达到起飞速度完成跨介质起飞。
[0071]
如图3所示，本发明的带浮筒的水空两栖无人机跨介质起飞纵向姿态控制方法，包括以下步骤：
[0072]
s1、将无人机的控制系统分成三部分，控制旋翼转速和升降舵偏转角度的动力系统、基于自抗扰控制和自适应动态逆控制方法构建的控制器以及带浮筒的水空两栖无人机纵向运动动力学模型。其中，动力系统的组成如图8所示，控制器的组成如图9所示，无人机倾转旋翼模型的组成如图10所示。
[0073]
s2、动力系统中的控制升降舵模块根据无人机的俯仰角速率、纵向上的飞行速度分量、飞行速度以及虚拟滚转力矩r、虚拟俯仰力矩p解算出升降舵偏转角度；动力系统中的电机转速模块通过设定旋翼倾转角度和虚拟力n改变电机转速；依靠虚拟力n改变无人机的前进速度，通过升降舵改变飞行姿态。
[0074]
s3、控制器根据期望高度、实际高度、无人机俯仰角、俯仰角速率、起飞速度、实际速度控制起飞过程中的纵向姿态。进一步地，纵向姿态控制的过程根据实际高度差计算出期望俯仰角，并与实际俯仰角进行比较，将比较结果处理后形成期望俯仰角速率与实际俯仰角速率进行对比处理，并将结果处理后求解出虚拟控制量。
[0075]
s4、带浮筒的水空两栖无人机的纵向运动动力学模型根据动力系统的输出控制作用于无人机上的力和力矩，在建立的纵向运动动力学模型基础上计算出无人机的状态，将状态作为反馈信号调整无人机纵向姿态。
[0076]
进一步地，步骤s1中的带浮筒的水空两栖无人机纵向运动动力学模型的建立过程为：计算无人机在水面滑跑时浮筒受到的水作用力，完善水动阻力分析，完成浮筒带来的总的水作用力和力矩推导。具体地，利用二维切片理论计算水面滑跑时浮筒受到的水作用力，通过半经验公式完善水动阻力分析，完成浮筒带来的总的水作用力和力矩推导，建立带浮筒的跨介质无人机运动学和动力学模型，并通过cfd仿真验证模型的正确性。
[0077]
针对水空两栖无人机飞行高度有限，部分因素对无人机水上运动影响较小，可进行如下假设合理简化研究问题：
[0078]
1.假设无人机及内部器件质量中不随运动发生变化，将无人机假设为刚体系统。
[0079]
2.忽略地球曲率，视地面坐标系为惯性坐标系。
[0080]
3.无人机左右对称，惯性矩i
xz
＝i
yz
＝0。
[0081]
地面坐标系(o
e-xeyeze)：oe为地面任一点；xe为地平面内指向某一固定方向；ze为垂直地面指向地心；ye：在地平面内垂直xe且与xe轴和ze轴按照右手定则确定方向。
[0082]
机体坐标系(o
b-xbybzb)：ob为无人机质心处；xb在机身对称平面内平行于基准水平面指向机头；yb为垂直无人机对称平面指向机身右方；zb在无人机对称平面内垂直xb向下，遵循右手定则，坐标系与无人机固连。
[0083]
稳定坐标系(o
s-x
syszs
)：os在无人机质心处；xs为空气速度在无人机对称平面内投影方向；ys垂直无人机对称平面指向机身右方；zs在无人机对称平面内垂直xs指向向下，遵循右手定则，该坐标系与无人机固连。
[0084]
无人机yb轴与水平面oexeye之间的夹角称为滚转角φ，即机体绕机身xb轴的旋转角度，范围为-90
°
～90
°
。无人机纵向xb轴与水平面oexeye之间的夹角为俯仰角θ，即机体绕机
身yb轴的旋转角度范围为-180
°
～180
°
。无人机纵向θ轴与铅垂面oexeze之间的夹角为偏航角ψ，范围为-180
°
～180
°
。
[0085]
攻角α为空速向量在无人机平面obxbzb投影与无人机xb轴的夹角，侧滑角β为空速向量与无人机平面obxbyb的夹角，角度的定义方式如图4所示。
[0086]
两栖无人机两个浮筒的受力基本相同，对于单个浮筒定义如图5所示的截面，将浮筒沿纵方向分割为多个薄片，两栖倾转旋翼无人机总的水作用力等于两个浮筒上的每一个切片上的受力沿着浮筒底部由前向后进行积分所得。
[0087]
如图5所示，切片上水作用力包括：由流体动量变化引起的水动力、由切片排水产生浮力和水流运动产生的横流阻力。本实施例将通过对切片质量及各截面涉及的水作用力进行分析和公式推导计算浮筒所受水作用力。
[0088]
(1)切片水动力
[0089]
浮筒在水平面内运动时会因水流冲量发生变化产生相应的水动力，切片上会发生同样的过程，水动力沿着浮筒分布情况可用水流附加冲量在各切片上的变化率求导得到：
[0090][0091]
式中：m
sa
为切片附加质量，ws为切片在机体系z轴上的速度，us为切片在机体系x轴的速度，为切片质量随时间变化情况，为切片在机体系z轴上的加速度，切片质量沿浮筒外形的分布情况，为对ws固定平面坐标系的导数。
[0092]
由牛顿第二定律f＝m
·
a可知，无人机在水上运动过程中速度变化会影响其所受水作用力的大小，大小直接与速度的导数加速度成正比，且与质量即附加质量成正比，切片附加质量与切片形状及其横向倾角密切相关，可直接写出切片质量的计算方法：
[0093][0094]
式中：bs为切片的半舭宽，ka附加质量质数，β为与切片横向倾角有关。
[0095]
(2)切片浮力
[0096]
切片的浮力等于切片的静态浮力与修正因子c
bf
相乘
[0097]
fb＝ρgc
bfas
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0098]
式中：as为切片浸湿面积，当浮筒进入滑行状态后由于水面与浮筒表面分离，浮力相较于静态时相同排水体积产生的浮力会减少，因此修正因子c
bf
在此时取0.5可以较好的符合实验结果。
[0099]
(3)切片横流阻力
[0100]
横流阻力表示为：
[0101][0102]
式中：c
d,c
为横流阻力系数，一般表示为c
d,c
＝1.33cosβ。
[0103]
(4)无人机总的水作用力
[0104]
由切片的横流阻力、切片浮力和切片水动力计算分析结合二维切片理论，推导出该型两栖无人机模型中总的水作用力等于切片上的各作用力沿着浮筒进行积分，如下式所示：
[0105][0106]
式中：nw为总的水动压力，fb为总的水浮力，m
wd
为总的水动俯仰力矩，c
tr
为水动力修正算子。
[0107]
由于楔形切片入水过程中不是所有切片折角线入水深度都一样，且浮筒底部部分结构简化为楔形会影响分析效果，造成切片理论计算出来的水动压力产生的低头力矩大于实际值，造成实际俯仰角大于仿真值，后续仿真通过引入水动力修正算子减小误差。
[0108]
总的水动压力可表示为：
[0109][0110]
式中：n
w0
为稳定水动压力，n
w1
为加速度相关水动压力系数，n
w2
为攻角速率相关水动压力系数，n
w3
为俯仰角加速度相关水动压力系数。
[0111]
总的水浮力可表示为：
[0112][0113]
总的水动俯仰力矩可表示为：
[0114][0115]
式中：m
w0
为稳定水动俯仰力矩，m
w1
为加速度相关水动俯仰力矩系数，m
w2
为攻角速率相关水动俯仰系数，m
w3
为俯仰角加速度相关水动俯仰系数。
[0116]
摩擦阻力计算可表示为：
[0117][0118]
式中：cf为阻力系数，v1为水流速度，re为雷诺数，λ为浮筒平均浸湿长宽比，与浮筒
舭宽b、俯仰角θ和横向倾角β有关。
[0119][0120]
喷溅阻力计算可表示为：
[0121][0122]
式中：ak为龙骨与喷溅滞流线之间的夹角，lws为喷溅特征长度，rnws为喷溅雷诺数，c
fs
为喷溅阻力系数。
[0123]
根据savitsky经验公式得出水动压力重心计算公式为：
[0124][0125]
式中：l
p
为浮筒断阶处水动压力中心的距离。
[0126]
二维切片理论的水动力计算并未考虑浮筒相对水流运动产生的摩擦阻力和喷溅阻力，以及相应产生的俯仰力矩，则对应总的水作用俯仰力矩为：
[0127]mw
＝m
wd-(df+rs
·
cosθ0)
·
lzꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0128]
式中：lz为水动压力中心到无人机重心在底部投影的距离。
[0129]
从无人机总的水作用力和空气动力及相应产生的力矩的推导分析可知，在水面滑行过程中受力包括重力、桨叶产生的推力、总的水作用力、空气作用合力和俯仰力矩的影响，
[0130]
将总的水作用力和空气动力按照以下方法投影到机体坐标系：
[0131]
[0132]
建立如下无人机纵向运动动力学模型：
[0133][0134]
式中：m为无人机质量，u和w为无人机在xb轴和zb轴的速度分量，q为俯仰角速度，iy为无人机在yb轴的转动惯量，和为无人机重心在地面坐标系平面xg,zg的投影坐标，nw为水动压力，da为气动阻力，la为气动升力，ma为气动俯仰力矩，m
t
为电机推力的俯仰力矩，θ为俯仰角，t为两个电机提供的推力，αi为纵向上电机安装角偏差，表示俯仰角速率，mw表示水动力产生的俯仰力矩，表示俯仰角加速度，为无人机攻角角速度，α为无人机攻角，df为水作用力中的摩擦阻力，g
xa
为重量g在x轴上的分量，g
za
为重量g在z轴上的分量，为无人机的加速度。
[0135]
本实施例中，无人机在起降阶段，浮筒上会受到水动力的影响，需要对跨介质问题进行机理分析明确影响效果。针对起飞阶段，本实施例中使用cfd仿真采用描述粘性不可压缩流体流动的navier-stokes方程观察求解区域中流体分布，得到气液两相流中水介质在浮筒上的分布情况，采用vof方法对浮筒上的总水作用力进行分析。
[0136]
流体流动过程中受动量守恒定律、质量守恒定律、能量守恒定律在内的守恒定律控制，此外，处于不同状态的系统还要遵守其他方程组的制约。
[0137]
(1)动量守恒方程
[0138]
该方程也被称为navier-stokes方程，常用来描述边界层内粘性不可压缩流体动量守恒：
[0139][0140]
式中：p为静压，τ
ij
为应力张量，gi为i方向上重力体积力，fi为i方向上外部体积力及模型相关源项。
[0141]
(2)质量守恒方程
[0142][0143]
式中：sm为分散的二级相中加入到连续相的质量。
[0144]
(3)能量守恒方程
[0145]
流体能量包括内能、动能和势能，一般基于热力学第一定律得出方程，
[0146][0147]
式中：c
p
为比热容，t为温度，k为传热系数，s
t
为粘性耗散项。
[0148]
用于描述模拟实际起飞过程中高速度运动下所产生湍流的标准k-ε方程：
[0149][0150]
式中：gk为层流速度梯度变化产生的湍流动能，gb是浮力产生的湍流动能，ym是在可压缩湍流中扩散产生的波动，c
1ε
、c
2ε
、c
3ε
为常系数，σk、σ
ε
分别为k方程和ε方程的湍流prandtl系数，sk、s
ε
为自定义补偿项。
[0151]
基于cfd方法，采用k-ε方程表示水的粘性方程，壁面特征采用增强壁面方程，仿真采用瞬态方法，不采用起飞纵向姿态控制方法的条件下，无人机水上的受力仿真结果如图6所示，图中：a-b-c-d过程分别表示飞机加速、飞机抬升、因水面产生低头力矩导致俯仰角向下、飞机纵向姿态角失控无法起飞。从图6可以看出，没有设计控制器的无人机难以实现平稳离水起飞。
[0152]
为了实现无人机平稳的离水起飞，也为了获得更好的控制性能，本实施例基于自抗扰控制和自适应动态逆控制方法，针对起飞纵向姿态控制，设计了一种无人机跨介质自主起飞控制器。其中，自适应动态逆控制实现水上无人机复杂非线性模型的反馈线性化和状态解耦；自抗扰控制将系统模型中复杂水动力部分和其他未建模部分视为系统的扩张状态进行观测，满足了自适应动态逆控制算法对被控对象精确数学模型的需求。
[0153]
本实施例中，在步骤s1中，基于自抗扰控制和自适应动态逆控制的方法具体为：
[0154]
s101、利用自抗扰控制算法对无人机控制系统中总的水作用力等不确定部分观测后进行不确定性估计；
[0155]
s102、利用自适应动态逆控制实现角速度跟踪；内环采用自适应动态逆控制器控制速度和俯仰角速度，自适应环节根据反馈的俯仰角速度确定自适应动态逆控制律参数，外环采用采用自抗扰控制器控制无人机俯仰角，基于无人机动力学模型。具有“自抗扰+自适应动态逆控制”功能的原理框图如图6所示，其中：θc为期望俯仰角，作外回路输入，θ为无人机实际的俯仰角，qc为期望俯仰角速率，q为实际俯仰角速率作内回路输入，δe为升降舵偏角，ω
θ
和ωq分别代表与误差θd和qd相关的微分环节。
[0156]
进一步地，本实施例中，在采用自抗扰控制算法的系统中，将作用于被控对象的不确定干扰及输出误差视为扩张状态，通过基于误差消除误差的方法，使用扩张状态观测器估计误差，在自抗扰控制器中给予补偿。
[0157]
利用扩张状态观测器估计被控对象中未知因素引起的扰动，假设存在如下非线性系统：
[0158][0159]
式中：x1和x2为扩张系统状态变量，f(x1,x2)为原系统扩张状态的非线性函数，b为输入增益；
[0160]
根据连续扩张状态观测器一般形式，
[0161][0162]
式中：z1、z2、z3分别为状态x1、x2、x3和总扰动x
n+1
(n＝1,2,3)的估计值，β
01
、β
02
、β
03
为扩张状态观测器的增益系数，gi(e)(i＝1,2,3)为特定的非线性函数，可根据系统需要进行构建；
[0163]
设计本实施例系统的非线性连续扩张状态观测器为：
[0164][0165]
式中：e
obs
为状态观测器输入和原系统输出之间的误差。
[0166]
通过选择合适的扩张状态观测器增益系数，可以使观测器的状态z1、z2和z3很好地跟踪扩张系统的状态，进而实现z3对f(x1,x2)实时观测。
[0167]
非线性反馈控制器：
[0168]
该部分是自抗扰系统中的重要部分，控制量u由此产生：
[0169][0170]
当未知扰动不存在估计误差时，包含被控对象状态及其各级微分的系统动态状态可以转换为标准型，适应不同设计的系统。控制器中的反馈控制律可将扩张状态观测器输出的总扰动给予补偿后消除，实现自抗扰功能。但进行补偿时使用线性反馈提高增益系数会加大稳态误差，引入消除稳态误差的积分反馈环节使系统迟钝、引发振荡并且因积分饱和引起输入量饱和。针对稳态误差和增益系数之间的矛盾，构造合适非线性反馈控制器提高控制器补偿工作效率，模型可假设为：
[0171]
[0172]
式中：k1,k2为增益系数，α1,δ1、α2,δ2均为待定常数，调节待定常数可改变控制的作用过程和系统达到稳态时的性能。
[0173]
本实施例中，控制器解算模块具体组成如图8所示，其中的动力解算模块求解出无人机上的空气动力与水动力及其相应产生的空气动力矩和水动力矩，作为输入量进入状态解算模块求解出相应的状态量。
[0174]
从图12至图14所示的无人机在水面滑跑过程中的高度、俯仰角和俯仰角速率仿真结果，可知飞行全过程对于高度的跟踪效果和精度均较为理想，由于无人机在滑跑过程中始终处于加速状态，存在微小的低头趋势，本实施例设计的纵向姿态控制器能获得较好的抑制效果，在高度上的控制非常接近预期高度。在俯仰角速率控制性能跟踪效果上，也较为平滑且精度也较高。并且，仿真结果出现的三个曲线变化时刻与无人机改变运动状态的时刻相对应，可知两种控制器均能做出正确的响应，“自抗扰+自适应动态逆”的控制方法在状态变化时能够做出更快响应，并且控制平滑度、控制效果和控制精度效果显著，起飞过程中对于飞行高度的跟踪拟合程度也很高。
[0175]
图15为以浮筒代表整个无人机在水面起飞的过程示意图，a表示无人机在水面加速运动的过程；b表示无人机以一定俯仰角起飞逐渐脱离水面的过程；c和d表示无人机在控制器作用下成功脱离水面起飞。结合图15所示的仿真结果可知，采用基于俯仰角的“自抗扰+自适应动态逆”控制进行cfd仿真，滑跑起飞过程中无人机俯仰角始终处于控制器控制下，本实施例的无人机具备俯仰角平稳控制能力，成功离水起飞，可见引入基于俯仰角的控制器可以有效解决跨介质起飞的控制问题。并且采用“自抗扰+自适应动态逆”的控制方法具有更好的控制性能。
[0176]
虽然本发明以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明的精神实质和技术方案的情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同替换、等效变化及修饰，均仍属于本发明技术方案保护的范围内。