基于UIF-MPC仿真的UAV环航姿态控制研究_朱代武.pdf
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1、收稿日期:2022-03-14修回日期:2022-04-28作者简介:朱代武(1966),男,四川广汉人,硕士,教授,硕士生导师。研究方向:飞行程序设计、空中交通管理与无人机运行研究。通信作者:刘豪(1997),男,河南开封人,硕士研究生。研究方向:飞行程序设计、空中交通管理与无人机运行研究。*摘要:为解决无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)在算法结构冗杂和未知外部干扰的环境下控制系统操作难度大的问题,提出一种基于 UIF-MPC 融合的自适应全局快速终端滑模控制方法。考虑到在环境复杂、时间敏感及通信受限条件下给出 UAV 姿态运动观测模型;提出一种多控制变量交互的
2、 UIF-MPC 融合滤波姿态算法,利用滤波器和 PID 控制器对模型不确定性和未知干扰进行补偿;根据 UAV 性能及饱和控制条件设定姿态设定控制参数并设定目标位置估计均方根误差,带入 UIF-MPC 模型并与传统单 UIF 模型进行比较。结果表明 UIF-MPC 融合模型可以较好融合系统需求,且在运动过程中具有较好的估计精度及机动控制的鲁棒性。关键词:固定翼无人机;信息滤波;模型预测控制;环航姿态;控制器中图分类号:TN925;TP391文献标识码:ADOI:10.3969/j.issn.1002-0640.2023.05.023引用格式:朱代武,刘豪,路东林,等.基于 UIF-MPC 仿真
3、的 UAV 环航姿态控制研究 J.火力与指挥控制,2023,48(5):158-163.基于 UIF-MPC 仿真的 UAV 环航姿态控制研究朱代武1,刘豪2*,路东林2,鲁力2(1.中国民用航空飞行学院图书馆,四川广汉618307;2.中国民用航空飞行学院空中交通管理学院,四川广汉618307)Research on Attitude Control of UAV Circumnavigation Based onUIF-MPC SimulationZHU Daiwu1,LIU Hao2*,LU Donglin2,LU Li2(1.Library,Civil Aviation Flight
4、University of China,Guanghan 618307,China;2.School of Air Traffic Management,Civil Aviation Flight University of China,Guanghan 618307,China)Abstract:In order to solve the problem that the control system of Unmanned aerial vehicle(UAV)is difficult to operate in the environment of complex algorithm s
5、tructure and unknown externalinterference,an adaptive global fast terminal sliding mode control method based on UIF-MPC fusion isproposed.Firstly,considering the complex environment,time sensitivity and limited communicationconditions,the UAV attitude motion observation model is given;secondly,a UIF
6、-MPC fusion filteringattitude algorithm with multi-control variable interaction is proposed.The filter and PID controller areused to compensate for the uncertainty and unknown interferences;finally,the attitude setting controlparameters and root mean square errora of target position estimation are s
7、et according to the UAVperformance and saturation control conditions,UIF-MPC model is introduced to make comparison withthe traditional UIF model.The results show that the UIF-MPC fusion model can better integrate thesystem requirements,and has better estimation accuracy and robustness of maneuver c
8、ontrol during themotion process.Keywords:fixed-wingUAV;information filtering;modelprediction control;circumnavigation attitude;controllerCitationformat:ZHU D W,LIU H,LU D L,etal.Research on attitudecontrolof UAV circumnavigationbased on UIF-MPC simulation J.Fire Control&Command Control,2023,48(5):15
9、8-163.文章编号:1002-0640(2023)05-0158-06火 力 与 指 挥 控 制Fire Control&Command Control第 48 卷第 5 期2023 年 5 月Vol.48,No.5May,2023158(总第 48-)0引言对于分散、动态、多平台多元观测信息进行有效的态势融合,完成复杂环境感知和理解,是实现UAV 自主协同控制的必有举措;同时 UAV 具有一定自治组织与协调能力,可通过控制器对其姿态、运动模式进行调整。UAV 控制系统主要依据任务进行飞行姿态调整,即需要实际飞行姿态与参考飞行姿态保持一致使得误差最小1-2;ROTONDO D 等提出将非线性
10、系统进行线性处理的变参数方法,虽然结构控制器比较简单但难以用于实际工程3;KORK-MAZ M 等提出比例积分微分控制办法,但处理数据过大响应时间过长,使得 UAV 组织控制存在时滞4;MELKOU L 等提出高阶滑模控制器,可有效减小偏振影响但牺牲该组织控制系统的鲁棒性5;KARI-MODDINI I、HAFEZ A T 及 DENTLER J 等提出基于神经网络预测控制的 UAV 姿态控制模型,但由于数据中心点的不确定性使得控制器最优化处理结果存在偏差6-8;此外常用的控制算法如反步法9-10、模糊控制11、强化学习控制12等,但上述模型所需飞行数量量大,对未建模动态特性和未知干扰的适应性
11、较差。因此,本文在考虑到 UAV 时变系统的高度非线性、欠驱动、高耦合的特性13-14、外界环境的多变性与干扰性,提出一种 UIF-MPC 仿真的 UAV 环航姿态控制模型,使得 UAV 在运动过程中具有较高的鲁棒性、抗干扰性与适应能力。1UAV 运动观测模型假设目标运动场面环境为 X-Y,UAV 定高飞行且速度大于目标移动速度,UAV 与运动目标体的相对运动如图 1 所示。图 1无人机环航示意图Fig.1Schematic diagram of UAV circumnavigation其中,Po为 UAV 位置;PT为目标位置;P?T为目标估计位置;v0为 UAV 的飞行速率;(t)为测量角
12、度;(t)为 UAV 与目标的测向矢量;(t)为 (t)逆时针旋转90的向量;D(t)为两者之间的实际距离。(1)在对运动目标进行纯角度目标定位时,UAV 以目标作为圆心质点,以设定距离作为 UAV 环巡半径飞行。因实际航迹与期望航迹存在误差,在实际操作中希望误差极限值趋于 0,即极差差值收敛于坐标轴。UAV 的运动模型为:(2)令 vo为该无人机的运动速率,Po=xo,yoTR2为 UAV 位置,PT=xt,ytTR2指目标的位置,vo=vocoso,vosinoTR2为 UAV 在 X-Y 轴上的分速度,o为 UAV 航向,o为控制角速度。目标的运动模型为:(3)其中,vt为目标的运动,v
13、t=vtcost,vtsintTR2为目标在 X-Y 轴上的分速度;t为目标航向;t为控制角速度。设 UAV 与目标之间的相对速度为 vr,则 vr=vo-vt,根据式(2)式(3)得相对运动方程为:(4)该运动方程下给出 UAV 对目标进行环巡的控制策略。(5)在该策略中 ed=d-Dd表示半径偏差;Dd为期望环航半径;为 UAV 与目标之间的方向角;为相对速度与传感器视线之间的夹角;为控制器参数。基于成像传感器观测信息,目标被识别后可得到目标到 UAV 的相对方位信息。对于非线性系统可根据噪声状态、状态转移参量以及量测函数对当前或者下一刻姿态进行估计15,其模型如下:(6)式中,x k R
14、n表示 k 时刻系统状态;z k Rm表示 k 时刻测量数据;q k-1 N(0,Q k-1)是 k-1时刻过程噪声;rk N(0,R k)是 k 时刻过程噪朱代武等:基于 UIF-MPC 仿真的 UAV 环航姿态控制研究1590921(总第 48-)火 力 与 指 挥 控 制2023 年第 5 期声;f 与 h 为动态模型函数与测量函数模型,通过对当前状态估计,即(7)因在实际控制系统中假设系统模型随时间改变,变化的系统特性很难通过固定模型进行描述,因此,在估计中需考虑系统模型改变的可能性16。假设当前模型由 M 个离散子模型集合 f=f1,f2,fM,则式(6)可改写为:(8)假设对每个状
15、态转移子模型都有一个预先的概率 j0=P fj0,且在下一时刻从模型 i 到模型 j的切换概率已知,记为 pij=P fjK|fjK-1。考虑到目标函数的多模态特性,可对式(8)进行改进。(9)2MPC 下运动观测模型构建模型预测控制(model predictive control,MPC)适应于优化和控制两个领域的交叉工程。该模型善于处理多输入多输出系统,且对于 UAV 控制系统存在耦合关系或者系统过于冗杂的问题可通过 MPC进行多控制变量的交互;且 MPC 可将先验信息及未来参考信息纳入控制优化以改善控制器的性能,其多信道传输和交互性如图 2 所示。(b)MPC 交互性图 2MPC 模型
16、预测控制特性Fig.2MPC model predicts control characteristicsMPC 可以提前考虑 UAV 控制器及飞行性能,从而可以提供更好的环航体验,对 UAV 环航运动进行改进,改进后如图 3 所示。其中,为航向角;f为 UAV 前旋转轴偏角;vr和 vf为旋翼前轴与后轴的实时测定的速度;R 为相对于目标的转向半径;P 为 UAV 的瞬时转动速度;M 为 UAV 后旋翼质点;N 为 UAV 后旋翼质点。在后旋翼轴心(xr,yr)处,速度可分解为横纵坐标变化率分量的叠加,且 UAV 垂直于自身的瞬时速度为 0。(10)(11)(12)定义摆角速度=,并根据正弦余
17、弦展开公式进行联合的 MPC 得运动模型,令 UAV 的状态变量为(x,y,),(v,)为控制输入。(13)此时环航的 UAV 可以看作一个输入 (x,y,)与 u(v,)的控制系统,即 S=f(,u)。UAV 的环巡参考运动轨迹形式采用泰勒级别展开(忽略高阶项)的线性化得 UAV 误差模型。(14),其中(15)上述线性化的 UAV 模型是连续的,需要对其进行离散化处理,才可由当前时刻的状态量误差和控制量误差推导到下一刻的状态量误差,离散化为(16)(a)多信道输入输出图 3基于 MPC 的 UAV 转向示意图Fig.3Schematic diagram of an MPC-based UA
18、V steering1600922(总第 48-)由于状态量偏差不要求全输出,所以定义输出方程。(17)(18)因 UAV 环航运动模型由 M 个离散子模型集合f=f1,f2,fM,令 M=Nu,则输出方程为,(19)其中,(k)与 u 为当前时刻的状态量和控制时域内的增量。3基于 UIF 的 MPC 融合估计结构模型观测对 UAV 状态信息和时域增量信息产生的贡献与状态似然函数相关,假设传感器满足独立分布特征,即可得到运动姿态信息融合滤波17。在该融合结构中将信息状态 y 与 Y 可以写成:(20)式中,iik 与 Iik 分别为传感器在 k 时刻的观测对信息状态与信息矩阵的贡献,其集中式融
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