基于多模态控制的飞翼无人机机动飞行控制方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109634299A(43)申请公布日2019.04.16(21)申请号201811336891.2(22)申请日2018.11.12(71)申请人南京航空航天大学地址211106江苏省南京市江宁区将军大道29号(72)发明人聂禾玮李春涛彭争李雪兵(74)专利代理机构南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)32249代理人秦秋星(51)Int.Cl.G05D1/10(2006.01)G05D1/08(2006.01)权利要求书7页说明书14页附图21页(54)发明名称基于多模态控制的飞翼无人机机动飞行控制方法(57)摘要本发明提供一种基于多模态控制的飞翼无人机机动飞行控制方法，包括如下步骤：步骤1：对数个典型机动动作进行动力学分析，从中提取出多个机动子模态；步骤2：先进行针对飞翼无人机的纵向、横向、航向三通道的增稳设计，然后设计各机动子模态的控制器；步骤3：通过不同机动子模态的组合，即机动子模态控制器的切换，来实现不同的机动动作；步骤4：针对机动时的耦合问题，将前馈解耦补偿设计与机动子模态控制器结合。相比于目前只停留在理论研究阶段的先进控制方法，本发明采用的RSLQR与PID控制方法均是有实际工程应用基础的，都已经在实际无人机飞行过程中验证过了，因此更能保证飞翼无人机机动飞行时的安全。CN109634299ACN109634299A权利要求书1/7页1.基于多模态控制的飞翼无人机机动飞行控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对数个典型机动动作进行动力学分析，从中提取出多个机动子模态；步骤2：先进行针对飞翼无人机的纵向、横向、航向三通道的增稳设计，然后设计各机动子模态的控制器；步骤3：结合各机动工作的控制策略，通过不同机动子模态的组合，即机动子模态控制器的切换，得到各机动动作的控制器。2.根据权利要求1所述的基于多模态控制的飞翼无人机机动飞行控制方法，其特征在于，步骤3中，针对机动时的耦合问题，将前馈解耦补偿设计与机动子模态控制器结合。3.根据权利要求1所述的基于多模态控制的飞翼无人机机动飞行控制方法，其特征在于，步骤3中所述机动动作包括所述数个典型机动动作，以及将所述机动子模态进行变化和组合后推广得到的机动动作。4.根据权利要求1所述的基于多模态控制的飞翼无人机机动飞行控制方法，其特征在于，每个子模态的控制器均采用相同的内环，即俯仰通道与横滚通道均采用角速率作为最内环控制变量。5.根据权利要求1所述的基于多模态控制的飞翼无人机机动飞行控制方法，其特征在于，所述典型机动动作包括：大坡度稳定盘旋、筒滚、俯冲、筋斗、战斗转弯。6.根据权利要求5所述的基于多模态控制的飞翼无人机机动飞行控制方法，其特征在于，由5种典型机动动作得出的通用机动子模态集合为：7.根据权利要求6所述的基于多模态控制的飞翼无人机机动飞行控制方法，其特征在于，将机动子模态进行变化及组合，推广到平飞加减速、跃升、水平S弯、半滚倒转等机动动作；各机动动作的控制策略为：2CN109634299A权利要求书2/7页3CN109634299A权利要求书3/7页8.根据权利要求7所述的基于多模态控制的飞翼无人机机动飞行控制方法，其特征在于，各机动动作四个输入通道的控制器为：4CN109634299A权利要求书4/7页5CN109634299A权利要求书5/7页6CN109634299A权利要求书6/7页7CN109634299A权利要求书7/7页8CN109634299A说明书1/14页基于多模态控制的飞翼无人机机动飞行控制方法技术领域[0001]本发明涉及一种飞翼无人机的控制律结构，特别涉及到无人机在进行机动飞行时的控制方案，属于控制技术领域。背景技术[0002]目前，国内关于机动飞行的研究较少，且多是停留在理论研究上。与常规飞行不同，无人机在机动飞行时状态变化剧烈，且很容易进入大迎角非线性区域。面对这种情况，学者们通常采用先进控制方法来进行研究，例如动态逆、自适应等方法。先进控制方法在数值仿真时都有较好的效果，但在实际应用时都有其弊端。动态逆方法要求控制对象具有很精确的数学模型，但数值仿真的模型与实际飞行时的飞行器状态必然有很大出入，因此适用于数值仿真的动态逆方案不一定适用于真实的飞行器。自适应方法主要用来抑制飞行器自身的未建模动态和参数摄动等情况，目前只理论证实了自适应控制器的稳定性，尚未证实它的鲁棒性，因此在实际应用时飞行器是否能抵抗各种扰动还有待考证。发明内容[0003]本发明的目的在于避免先进控制方法的弊端，提供一种能实现机动飞行、且具有实际工程应用价值的控制方案。本发明通过如下措施来达到飞翼无人机机动飞行的控制目标。[0004]首先，对数个典型机动动作进行动力学分析，从中提取出多个机动