专利汇可以提供舰载无人机纵向着舰控制方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种舰载无人机纵向着舰控制方法,包括:建立舰载无人机纵向的非线性动 力 学模型,并转换成严格反馈模型;设计自适应反演 姿态 控制器 ,结合舰载无人机的当前姿态 角 与 角速度 对期望航迹角进行 跟踪 ,并输出升降 舵 偏角;设计动力补偿控制器,结合舰载无人机的当前速度与期望速度,对舰载无人机的着舰速度进行跟踪控制,并输出相应的推力;由严格反馈模型根据接收到的升降舵偏角与推力进行舰载无人机纵向着舰控制。通过采用本发明公开的上述方法可以提升控制器的精确度和鲁棒性,提升舰载无人机着舰的安全性。,下面是舰载无人机纵向着舰控制方法专利的具体信息内容。
1.一种舰载无人机纵向着舰控制方法,其特征在于,包括:
建立舰载无人机纵向的非线性动力学模型,并转换成严格反馈模型;
设计自适应反演姿态控制器,结合舰载无人机的当前姿态角与角速度对期望航迹角进行跟踪,并输出升降舵偏角;
设计动力补偿控制器,结合舰载无人机的当前速度与期望速度,对舰载无人机的着舰速度进行跟踪控制,并输出相应的推力;
由严格反馈模型根据接收到的升降舵偏角与推力进行舰载无人机纵向着舰控制。
2.根据权利要求1所述的一种舰载无人机纵向着舰控制方法,其特征在于,所述非线性动力学模型,表示为:
其中,L为升力,Ft为发动机推力,m与g分别为舰载无人机重量和重力加速度,γ为航迹角,α为迎角,Vt是舰载无人机速度,θ为俯仰角,q为俯仰角速率,并且γ=θ-α,M为纵向的转动力矩,Iyy为纵向的转动惯量; 依次表示航迹角γ的导数、迎角α的导数、俯仰角θ的导数、俯仰角速率的导数;
将升力L分解为 表示为 其中,Mαα+Mqq表示其他参
数对俯仰力矩的影响,δe为升降舵偏角, 为升力曲线斜率,Lo为除了迎角外对升力的其它影响因素,Mα和Mq分别为迎角和俯仰角速度对力矩的影响因素,Mδ为控制俯仰力矩;则舰载无人机纵向的非线性动力学模型重新表示为:
令航迹角状态 俯仰角状态x2=θ,俯仰角速率状态x3=q,控制输入u=δ,则舰载无人机纵向的非线性动力学模型初步换成以下严格反馈形式:
其中, f2(x1,x2)=0;
g3(x1,x2)=Mδ; 依次表示航迹角状态x1
的导数、迎角状态x2的导数、俯仰角速率状态x3的导数;
Lo, Mq均为未知的空气动力学参数,本发明采用自适应方法将未知函数fi(x1,…xi)(i=1,2,3)用 进行近似,其中 为定义的未知参数向量,
其具体表达式见下文,ψi(x1,…xi)(i=1,2,3)为定义的已知回归参数向量,其具体表达式见下文;从而获得最终的严格反馈模型
其中,g1(x1)=1,g2(x1,x2)=1,g3(x1,x2,x3)=Mδ,
3.根据权利要求2所述的一种舰载无人机纵向着舰控制方法,其特征在于,所设计的自适应反演姿态控制器,用于消除期望航迹角状态 和航迹角状态x1之间的误差,期望俯仰角状态 和俯仰角状态x2之间的误差,消除期望俯仰角速率状态 和俯仰角速率状态x3之间的误差;
跟踪误差计算方法为:
跟踪误差状态方程为:
其中, 依次表示跟踪误差z1的导数、跟踪误差z2的导数、跟踪误差z2的导数;
依次表示期望航迹角状态 的导数、期望俯仰角状态 的导数、期望俯仰角速
率 的导数;
飞行过程中的参数向量 和 为未知量,通过自适应方法进行估计,估计值分别
记为 和 估计误差计算方法为:
4.根据权利要求3所述的一种舰载无人机纵向着舰控制方法,其特征在于,所设计的自适应反演姿态控制器表示为:
其中,k1,k2,k3为控制器设计参数;
姿态自适应控制律设计为:
其中, 表示误差 的导数, 表示误差 的导数, 表示误差 的导
数,Γ1,Γ2,Γ3为自适应矩阵系数。
5.根据权利要求2所述的一种舰载无人机纵向着舰控制方法,其特征在于,
速度的动力学方程为:
其中, 表示速度状态VT的导数,FT表示所设计的动力补偿控制器,D为阻力,由于阻力D为未知量,将其写成 定义 由于α是可测得, 为可获得的向量;
为与阻力相关的未知参数向量;
所设计的动力补偿控制器通过自适应反演方式消除期望速度Vr和速度状态VT之间的误差,其跟踪误差为:
zV=VT-Vr;
自适应误差为:
其中, 为采用自适应方法对 的估计;
速度跟踪误差状态方程为:
其中,表示期望速度Vr的导数, 表示跟踪误差zV的导数。
6.根据权利要求5所述的一种舰载无人机纵向着舰控制方法,其特征在于,所设计的动力补偿控制器为:
其中,控制增益kV>0, ρ为空气密度,S为气动参考面积;
速度自适应控制律为:
其中,ΓV>0为待设计的自适应系数矩阵, 表示估计值 的导数。
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