具有未知干扰的无人机鲁棒滑模飞行控制

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1、第29卷第2期计算机仿真2012年2月文章编号：1006—9348(2012)02—0063-05具有未知干扰的无人机鲁棒滑模飞行控制赵振宇1’2，卢广山1(1．西北工业大学电子信息学院，陕西西安710072；2．613所光电控制技术重点实验室，河南洛阳471009)摘要：研究无人机飞行稳定性控制问题，由于无人机飞行控制系统存在时变外部干扰，飞行过程中升阴比变化激烈，控制稳定性难度较大。利用滑模控制良好的鲁棒能力提出一种神经网络的鲁棒飞行控制方法。因神经网络有良好非线性逼近能力，可对无人机飞行系统中的不确定进行在线逼近，并将神经网络权值误差引入到权值的自适应律中用

2、以改善系统的动态性能。利用神经网络的组合，设计无人机鲁棒滑模飞行控制器。控制器分为两部分，一部分是等效控制器，另一部分是滑模控制器，能有效减小系统的跟踪误差。最后将所设计的鲁棒滑模控制对无人机飞行姿态控制进行仿真。仿真结果表明，新方法能提高无人机的鲁棒飞行控制能力且能实现无人机姿态的精确跟踪和稳定性控制。关键词：无人机；神经网络；鲁棒控制；滑模控制中图分类号：TP273文献标识码：ARobustSlidingModeFlightControlforUnmannedAerialVehicleswithUnknownDisturbanceZHAOZhen—yu1”，L

3、UGuang—shanl，CHENMou3(1．SchoolofElectronicsandInformation，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’anShanxi471009，China；2．KeyLaboratoryofOptical—ElectricsControlTechnology，No．613University，LuoyangHenan471009，China)ABSTRACT：Aimingatthedifficultmodelingofsystemuncertaintyandthetime—varyin

4、gdisturbance，therobustslidingmodeflightcontrolschemewasproposedfortheunmannedaerialvehicleusingthegoodrobustabilityoftheslidingmodecontrolinthispaper．Theneuralnetworkswereusedtoapproximatethenonlinearfunctions，andthe印-proximationelrorsoftheneuralnetworkswereusedtotheadaptivelawinorder

5、toimprovetheperformanceoftheclosed—loopsystem．Basedontheoutputoftheneuralnetwork，therobustslidingmodeflightcontrolschemewasdesigned．Thisdesignedcontrollerconsistedofanequivalentcontrollerandanadaptiveslidingmodecontroller．TheslidingmodecontrollerWasarobustcontrolleranditWasusedtominis

6、hthetrackerrorofthecontrolsystem．Finally，thedevelopedslidingmodecontrolschemeWasusedtocontroltheattitudeofunmannedaerialvehicletodemonstratetherobustcontrolabilityoftheproposedcontrolmethod．KEYWORDS：Unmannedaerialvehicle；Neuralnetworks；Robustcontrol；Slidingmodecontroll引言-无人机作为一种无人飞行器，

7、在未来的信息战和精确打击作战中扮演着重要的作用。由于无人机飞行速度和飞行高度大范围变化，且遭受各种不同的外部干扰，飞行过程中升阻比不仅变化范围大，而且变化激烈，致使其飞行运动难于稳定，也难于控制¨]。因而研究无人机的鲁棒飞行控制技基金项目：航空科学基金资助项目(20105152029)，光电控制技术重点实验室资助收稿日期：201l一02—10修回日期：2011一05—09术具有重要的军事意义。鉴于无人机飞行控制系统模型难以精确建立且存在时变外部干扰，因此其飞行控制实际上是不确定非线性多输人多输出非线性系统的鲁棒控制问题口1。神经网络由于有较强的非线性逼近能力，因而

8、被广泛地应