无人直升机的组合非线性反馈控制算法研究

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1、无人直升机的组合非线性反馈控制算法研究　　摘要：论述了组合非线性反馈（CNF）算法的基本原理与思路，基于无人直升机线性模型，设计了小型无人直升机CNF控制律，仿真表明所设计的控制律能够良好地实现姿态稳定与速度指令跟踪的功能。针对CNF控制律中非线性反馈项的参数选取问题进行了分析，并通过仿真加以比较，与线性控制算法比较的结果表明了CNF控制算法的优越性。　　关键词：无人直升机；组合非线性反馈；控制律设计　　DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.11.261　　0引言　　无人直升机以其在军民用方面的广泛应

2、用前景，近年来日渐受到重视，已成为越来越多国内外机构和组织的研究对象。由于无人直升机具有多变量强耦合非线性的特点，其飞行控制律的设计是需要解决的关键问题，是其执行各种任务的基础。　　处于悬停/小速度状态的小型无人直升机具有相当程度的动态耦合和操纵耦合，以及较差的过渡过程。因此需要采用适当的反馈控制方法，在稳定被控对象的同时，使其具有满意的过渡过程和较好的鲁棒性能。为使操纵简便，反馈控制还应同时具有操纵解耦的功能。控制器的设计可以基于无人直升?C的数学模型，也可以采用不依赖模型的启发式控制方法[1]，包括神经网络控制[2]、模糊逻辑控

3、制等，近年来还提出了基于增强学习的智能控制算法来实现无人直升机的自主飞行。　　满意的过渡过程品质集中体现在响应的快速性和超调量这两个指标上，然而快速响应常常会引起大的超调。因而在实际控制系统设计时，设计者往往是在上述两个指标之间找到一个平衡点，这就带来了一定的折中。此外，实际系统中每个控制驱动器都存在着物理限制，当输入超过这一限制时，驱动器将会发生饱和，导致系统性能下降，严重的情况下甚至丧失稳定性。因此，控制算法的设计应该考虑到控制量的限制条件。　　本文基于无人直升机悬停状态的线性模型，采用组合非线性反馈控制算法，对无人直升机飞行控

4、制律的非线性设计方法进行较深入的研究和讨论。　　1组合非线性反馈算法　　组合非线性反馈（CompositeNonlinearFeedback，CNF）算法最早由Lin等提出，起初是为了改善具有输入饱和约束的二阶线性系统的瞬态性能。在此基础上，新加坡国立大学的Ben.M.Chen教授加入可测量的反馈项，使CNF算法对于存在输入饱和的高阶、多输入多输出的线性系统以及一类非线性系统具有通用性，该算法已经成功应用于硬盘驱动系统的伺服控制，并能够解决一类典型的非线性控制问题。　　CNF反馈控制由线性反馈控制律与非线性反馈控制律叠加而成，其主要

5、思想是通过线性反馈量与非线性反馈量的叠加，使得控制系统同时满足对响应快速性与超调量的要求。其中，线性控制律用于使闭环系统产生对于参考信号的快速响应；非线性控制律的作用是当系统输出接近参考信号时，动态地增加系统的阻尼，从而减小由线性反馈引起的超调量。　　考虑如下带有输入饱和的多变量线性系统：　　（1）　　其中，，，，分别表示系统状态、控制输入、测量输出与控制输出，A、B、C1和C2为相应维数的常量矩阵，（A，B）可镇定，（A，C1）可检测。饱和函数sat：R→R定义为：，是输入饱和值。控制目标为设计具有非线性增益的CNF反馈控制律，使

6、控制输出H快速而平滑地跟踪参考指令R，且避免驱动器饱和所造成的不利影响。　　对于这一类线性系统的控制问题，Ben.M.Chen分别以全状态反馈、全阶输出反馈与降阶输出反馈等情况为例，详细论述了CNF控制律的设计步骤，并且从理论上对在CNF控制律作用下的控制输出H能够渐近地跟踪参考信号R做出了证明。本文利用CNF全状态反馈控制，对无人直升机的控制律进行设计。　　2组合非线性反馈控制律设计　　在小型无人直升机的控制问题中，被控对象的系统模型（1）中，A、B分别为气动参数矩阵与操纵导数矩阵，状态变量。其中，机体轴速度u、v、w，三轴角速率

7、p、q、r，以及俯仰角θ与滚转角Φ构成测量输出Y；选取纵向速度u、横向速度v、垂向速度w与偏航角速率r作为控制输出H；由于旋翼后倒角a1s、侧倒角b1s以及偏航角速率反馈rfb等状态不可测，在利用全状态反馈时，需要对其设计相应的状态观测器。此时，系统（1）中，　　系统的控制输入，分别为主旋翼横向周期变距操纵量、纵向周期变距操纵量、总距操纵量与尾桨桨距操纵量。由于舵机输入饱和的限制，对U中各分量均取Umax=0.2V的限幅值。　　CNF控制由线性反馈UL与非线性反馈UN组成，即控制律为U=UL+UN。线性反馈UL实现对参考指令的渐近跟

8、踪并确保响应快速，非线性反馈UN帮助避免超调。因此，无人直升机CNF全状态反馈控制器的设计过程分为四个步骤：首先构建状态观测器以估计不可测状态，得到可用的全状态反馈；接着设计线性状态反馈控制律的增益；然后设计非线性反馈增益；最后将两者