一种未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法

1.本发明属于无人系统控制技术领域，具体涉及一种未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法。


背景技术：

2.自1917年设计出第一架无人机以来，无人机已广泛应用于载荷运输、精准农业、环境监测、城市监控等领域。近年来，由于四旋翼无人机具有超低空飞行、悬停和巡航的能力，有助于人类完成危险任务，从而保护人类安全，因此，越来越多的研究人员对这个方向感兴趣。
3.如何精确地控制四旋翼无人机是成功利用四旋翼无人机的主要障碍之一。然而，四旋翼无人机的控制面临着许多困难。例如，四旋翼无人机机动系统是欠驱动系；其数学模型具有非线性、参数不确定性和耦合性；四旋翼无人机在飞行过程中可能会遇到未知的风干扰和压力变化。这些都降低了控制性能，给四旋翼无人机的控制带来了挑战。因此，找到解决上述问题的有效方法，对实现四旋翼无人机的高精度控制具有重要意义。
4.除了非线性、耦合和扰动的影响外，执行器故障也会降低四旋翼无人机群的控制性能，对于小规模的四旋翼无人机群，使用额外的仪器来解决执行器故障是十分困难的。因此，最好在控制中解决这类问题。从这个角度出发，在控制系统中设计了容错机制。一个容错控制律通常包括被动和主动。四旋翼无人机系统中最常见的执行器故障之一是部分失去控制效。这类执行器故障被认为是控制输入中系统参数不确定性的匹配。针对执行器故障采用滑模控制等鲁棒控制方法。但是，滑模控制可能会引起抖振问题，且自适应规律复杂。
5.针对于以上现存技术问题，本发明提出了一种基于等价输入干扰的控制方法来抑制四旋翼无人机的执行器故障和外界扰动。


技术实现要素：

6.本发明通过首次将eid方法应用于驱动器故障和外界干扰的处理，旨在解决现有技术未考虑四旋翼无人机的驱动器故障影响的技术问题。
7.为实现上述目的，本发明提供一种未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法，包括以下步骤：
8.对四旋翼无人机进行建模，得到四旋翼无人机模型的状态空间表达式；
9.针对四旋翼无人机的参考输入信号特征，设计四个pi控制器，通过四个pi控制器来跟输入信号特征，输出参考量；
10.根据四旋翼无人机模型的状态空间表达式中包含的特征构造基于等价输入干扰方法的四个eid扰动补偿器，将所述参考量输入四个eid扰动补偿器，通过四个eid扰动补偿器对四旋翼无人机的总体扰动进行抑制。
11.优选地，所述状态空间表达式中包含的特征有四旋翼非线性特性、不确定性、未知外扰、执行器故障。
12.优选地，所述状态空间表达式为：
[0013][0014]
式中，(x，y，z，θ，φ，ψ)表示四旋翼无人机的六个输出信号，(x，y，z)表示无人机的位置向量，(θ，φ，ψ)表示无人机的角度向量，其中θ表示俯仰角，φ表示航向角，ψ表示航向角，参数上面加点表示求导；g是重力加速度，j
x
，jy，jz是机身转矩，jr是转子转矩；d＝[d
x
，dy，dz，d
θ
，d
φ
，d
ψ
]
t
，||d||
∞
≤dm，式中的代表系统受到的未知的外界干扰，dm是正常数，(d
x
，dy，dz)的单位是m/s2，(d
θ
，d
φ
，d
ψ
)的单位是rad/s2；ki为空气动力学阻尼系数，i＝1-6；ui为惯性坐标系中的升力，i＝1-4；
[0015]
式中-1≤δi≤0，i＝1，2，3，4表示执行器的控制能力水平；δi＝0表示第i个执行器无故障能够正常工作；1＜δi＜0表示第i个执行器发生一定程度的故障；δi＝-1，表示第i个执行器不工作；
[0016]
且：
[0017][0018]
其中，u1用于控制z，u2用于控制θ，u3用于控制φ，u4用于控制ψ，ωi表示旋翼转速，i＝1-4；(u，τ
θ
，τ
φ
，τ
ψ
)表示四旋翼无人机的四个输入，u为惯性坐标系中的总升力，τ
θ
，τ
φ
，τ
ψ
是ε中的扭矩，ε表示惯性坐标系；m为四旋翼飞行器的质量；l是旋翼和质心之间的长度旋翼和质心之间的长度。
[0019]
优选地，所述通过四个pi控制器来跟输入信号特征，输出参考量，具体包括：
[0020]
将无人机的四个控制输出信号(z,θ,φ,ψ)引入四个pi控制器，通过所述pi控制器来跟踪四个参考信号(zd,ψdθd,φd)，并得到四个参考量(u
zr
,u
ψr
,θr,φr)。
[0021]
优选地，所述将所述参考量输入四个eid扰动补偿器，通过四个eid扰动补偿器对四旋翼无人机的总体扰动进行抑制，具体包括：
[0022]
将四个参考量分别输入到四个eid扰动补偿器，输出四个虚拟控制输入信号(μz,μ
θ
,μ
φ
,μ
ψ
)，抑制外部扰动(dz,d
θ
,d
φ
,d
ψ
)；
[0023]
所述四个虚拟控制输入信号通过严密线性化方法得到四个实际的控制输入信号(u1,u2,u3,u4)；
[0024]
将四个所述实际的控制输入信号(u1,u2,u3,u4)输入所述状态空间表达式，得到四个控制输出信号(z,θ,φ,ψ)；
[0025]
将四个控制输出信号(z,θ,φ,ψ)又反馈到系统输入端，跟四个参考输入信号(zd,ψdθd,φd)进行相减求差，将差值输入到四个pi控制器里面去进行跟踪控制。
[0026]
优选地，所述四个虚拟控制输入信号(μz,μ
θ
,μ
φ
,μ
ψ
)分别是竖直方向、横滚角方向、俯仰角方向、航向角方向上的虚拟输入，所述四个实际的控制输入信号(u1,u2,u3,u4)如下所示：
[0027][0028]
将δiui，i＝1，2，3，4作为附加扰动，令总的扰动如下所示：
[0029][0030]
式中，[d
x
，dy，dz，d
θ
，d
φ
，d
ψ
]
t
表示(x，y，z，θ，φ，ψ)六个通道上的存在的外界未知扰动；
[0031]
综上可得，得到四旋翼无人机模型进行线性化后的模型如下所示，根据所述pi控制器跟踪参考输入；
[0032][0033]
优选地，所述pi控制器如下所示：
[0034][0035]
其中，zr＝-k
mzz1-k
iz
z3，ez代表z通道控制器的输出量；
[0036]
结合pi控制器参数，而得出所述模型以z通道为例的eid扰动补偿器结构如下所示：
[0037][0038]
其中，a
fz
、b
fz
、c
fz
为低通滤波器f(s)的状态空间系数，b
+
＝(b
t
b)-1bt
，为状态反馈参数，和是pi控制器的参数，是观测器增益，eid控制输入的通道中存在一个扰动dz，dz的影响与实际扰动的影响相同。
[0039]
优选地，所述低通滤波器f(s)的形式如下所示：
[0040][0041]
其中，ω'是角频率，wr是最高角频率，i是单位矩阵；
[0042]
通过所述低通滤波器过滤系统噪声，其状态表示模型如下所示：
[0043][0044]
其中，a
fz
、b
fz
、c
fz
表示低通滤波器状态空间系数；zf表示z通道的噪音，代表z通
道上的扰动滤波值，代表z通道上的扰动观测值。
[0045]
本发明具有以下有益效果：
[0046]
本发明提供一种未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法，设计了四个eid估计器来抑制总的扰动，提高了控制性能，并设计了四个前置pi控制器来跟踪规定的周期参考信号。相比于其他抑制方法，本发明提出的未知外部干扰下四旋翼无人机容错控制方法首次将eid方法用于对执行器故障和外界未知干扰的处理，进一步提高了控制性能。
附图说明
[0047]
为了更清楚地说明本发明实施例及其设计方案，下面将对本实施例所需的附图作简单地介绍。下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0048]
图1是本发明提供的未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法的流程图；
[0049]
图2是四旋翼无人控制系统的整体结构框图；
[0050]
图3是本发明中改进后的z通道上的eid内部结构图；
[0051]
图4是本发明的控制方法相较于传统方法的抑制效果对比图。
具体实施方式
[0052]
为了使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方案并能予以实施，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0053]
实施例1
[0054]
本发明提供了一种未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法，具体如图1所示，包括以下内容：对四旋翼无人机及其相关扰动问题进行建模，得出具有扰动的状态空间表达式；根据所述状态空间表达式设计基于等价输入扰动抑制器的控制系统，根据状态空间表达式设计比例积分控制器(pi控制器)跟踪参考输入；根据所述状态空间表达式构造等价输入干扰抑制器，通过所述扰动抑制器(eid扰动补偿器)抑制所述的驱动器故障、内部非线性、参数不确定性和外部未知干扰。
[0055]
该方法的具体步骤如下：
[0056]
s1、对四旋翼无人机及其相关扰动问题进行建模，对四旋翼无人机进行建模，得到四旋翼无人机模型的状态空间表达式。具体地，状态空间表达式如公式(1)所示：
[0057][0058]
式中，(x，y，z，θ，φ，ψ)表示四旋翼无人机的六个输出信号，(x，y，z)表示无人机的位置向量，(θ，φ，ψ)表示无人机的角度向量，其中θ表示俯仰角，φ表示航向角，ψ表示航向角，参数上面加点表示求导；g是重力加速度，j
x
，jy，jz是机身转矩，jr是转子转矩；d＝[d
x
，dy，dz，d
θ
，d
φ
，d
ψ
]
t
，||d||
∞
≤dm，式中的d代表系统受到的未知的外界干扰，dm是正常数，(d
x
，dy，dz)的单位是m/s2，(d
θ
，d
φ
，d
ψ
)的单位是rad/s2；ki为空气动力学阻尼系数，i＝1-6；ui为惯性坐标系中的升力，i＝1-4；
[0059]
式中-1≤δi≤0，i＝1，2，3，4表示执行器的控制能力水平；δi＝0表示第i个执行器无故障能够正常工作；1＜δi＜0表示第i个执行器发生一定程度的故障；δi＝-1，表示第i个执行器不工作；
[0060]
u1用于控制z，u2用于控制θ，u3用于控制φ，u4用于控制ψ，ωi表示旋翼转速，i＝1-4；
[0061]
且：
[0062]
ω＝ω2+ω
4-ω
1-ω3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0063]
基于公式(2)，输出可以表述为公式(3)：
[0064][0065]
其中，ω1，ω2，ω3，ω4表示旋翼转速，τ
θ
，τ
φ
，τ
ψ
是ε中的力矩，α是推力因子，β是阻力因子，l是旋翼和质心之间的长度,因此本法方法中假定公式(4):
[0066][0067]
其中，u1用于控制z，u2用于控制θ，u3用于控制φ，u4用于控制ψ，ωi表示旋翼转速，i＝1-4；(u，τ
θ
，τ
φ
，τ
ψ
)表示四旋翼无人机的四个输入，u为惯性坐标系中的总升力，τ
θ
，τ
φ
，τ
ψ
是ε中的扭矩，ε表示惯性坐标系；m为四旋翼飞行器的质量；l是旋翼和质心之间的长度旋翼和质心之间的长度，这意味着只有姿态控制器和高度控制器与执行器直接相关。
[0068]
因此本发明中重点研究了姿态和高度控制器执行器故障的处理。生成一个完整的动态模型如公式(5)所示：
[0069][0070]
其中d＝[d
x
，dy，dz，d
θ
，d
φ
，d
ψ
]
t
，||d||
∞
≤dm，式中的d代表系统受到的未知的外界干扰，dm是一个较小的正常数，(d
x
，dy，dz)的单位是m/s2，(d
θ
，d
φ
，d
ψ
)的单位是rad/s2。
[0071]
在公式(5)中的容错控制装置中添加执行器故障扰动，得出如下公式(6):
[0072][0073]
式中-1≤δi≤0，i＝1，2，3，4表示执行器的控制能力水平；δi＝0表示第i个执行器无故障能够正常工作；1＜δi＜0表示第i个执行器发生一定程度的故障；δi＝-1，表示第i个执行器不工作。
[0074]
经上述步骤后，对于包含有执行器故障、内部非线性、参数不确定性和外部未知干扰等因素的四旋翼飞行器进行了建模。由于执行机构故障、内部非线性、参数不确定性和外部干扰等因素都会影响四旋翼无人机的控制性能，因此设计了一种基于eid的控制系统，即使在这些因素的影响下也能获得满意的控制性能。
[0075]
s2、针对四旋翼无人机的参考输入信号特征，设计四个pi控制器，通过四个pi控制器来跟输入信号特征，输出参考量。
[0076]
步骤s2具体为：
[0077]
本发明中先做以下假设：
[0078]
假设1：
[0079]
a.重心应该在原点处；
[0080]
b.四旋翼无人机是刚性对称的；
[0081]
c.忽略旋翼和螺旋桨的动力学；
[0082]
d.推力和阻力与旋翼转速的平方成正比。
[0083]
假设2：
[0084]
a.所有的系统状态都是可用的；
[0085]
b.x2，y2，z2，θ2，φ2，ψ2是有界的；
[0086]
c.|θ|＜π/2，|φ|＜π/2，|ψ|＜π。
[0087]
将δiui，i＝1，2，3，4作为附加扰动，且令
[0088][0089]
式中，[d
x
，dy，dz，d
θ
，d
φ
，d
ψ
]表示(x，y，z，θ，φ，ψ)六个通道上的存在的外界未知扰动。
[0090]
根据公式(5)和公式(7)得出：
[0091][0092]
对上述模型进行严密线性化，其中定义μz，μ
θ
，μ
φ
，μ
ψ
为虚拟控制输入信号，如公式(9)所示：
[0093][0094]
将严密线性化过的公式(9)带入公式(8)中，得出如下公式(10)：
[0095][0096]
本发明设计了四个eid扰动补偿器来抑制d1，d2，d3，d4的总扰动，其中基于eid的控制系统如图2所示。并令zd，θd，φd，ψd作为参考信号，设计了四个pi控制器用于跟踪参考信号。
[0097]
s3、根据四旋翼无人机模型的状态空间表达式中包含的特征构造基于等价输入干扰方法的四个eid扰动补偿器，将所述参考量输入四个eid扰动补偿器，通过四个eid扰动补偿器对四旋翼无人机的总体扰动进行抑制。
[0098]
以公式(16)中z通道为例来展示eid补偿器的控制系统结构，定义如下公式(11)：
[0099][0100]
由于在eid控制输入的通道中存在一个dz，dz的影响与实际扰动的影响相同，根据以上内容得出一个新的控制方案，如公式(12)所示：
[0101][0102]
由公式(12)得出一个状态估计器，用来估计z通道的状态和的eid扰动补偿器，状态估计器如下公式(13)所示：
[0103][0104]
z通道的eid内部结构图如图3所示，其他通道上的eid内部结构设计以此类推，图中b
+
和μ
zf
可以表述为如下公式(14)：
[0105][0106]
在图3中的低通滤波器f(s)应当满足如下公式(15)：
[0107][0108]
其中wr是最高角频率，并且其状态表示模型为：
[0109][0110]
令π＝[z
t
δz
t
zf]
t
,用上述公式来描述z通道的eid控制系统基本结构，得出如下公式(17)：
[0111][0112]
pi控制器的设计如下公式(18)所示：
[0113][0114]
其中，zr＝-k
mzz1-k
iz
z3，ez代表z通道控制器的输出量。
[0115]
由公式(18)可以得出zr＝-k
mzz1-k
iz
z3，带入进公式(17)中得出如下公式(19)：
[0116][0117]
其中，为低通滤波器状态空间系数，为状态反馈参数，和是pi控制器的参数，是观察到的收入。进一步，由公式(19)给出пz的定义：
[0118]
пz＝[z1，z2，z3，δz1，δz2，zf]
t
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(20)
[0119]
由公式(20)得出如下公式(21)其中γz＝[0 1 0 0 1 0]
t
：
[0120][0121]
同样的，参考以上对于z通道的eid控制系统基本结构的设计。因此，对于公式(10)中ψ，θ，φ各个通道的控制，可以得出如下公式(22)：
[0122]
[0123]
在公式(22)的基础之上，可以表述出其中γ
ψ
＝γ
θ
＝γ
φ
＝[0 1 0 0 1 0]
t
，如下公式所示：
[0124][0125]
参考图4是本发明基于eid补偿器的未知外部干扰下四旋翼无人机容错控制方法相较于传统方法的扰动抑制效果对比图。在具体实施例中，比较了上述基于eid补偿器的未知外部干扰下四旋翼无人机容错控制方法和不带的eid扰动补偿器的方法，这两种方法的区别是上述基于eid补偿器的未知外部干扰下四旋翼无人机容错控制方法中不但考虑了内部非线性、参数不确定性和外部干扰等扰动，还考虑了驱动器故障扰动。由图4可知，本发明方法实现了对驱动器故障、内部非线性、参数不确定性和外部干扰等扰动更好的抑制并且最终无稳态误差。
[0126]
如图2所示，本发明提供的扰动抑制方法的工作原理如下：
[0127]
将无人机的四个控制输出信号(z,θ,φ,ψ)引入四个pi控制器，分别跟踪参考信号(zd,ψdθd,φd)，并得到的四个参考量(u
zr
,u
ψr
,θr,φr)。
[0128]
接着将四个参考量(u
zr
,u
ψr
,θr,φr)分别输入到四个eid扰动补偿器，输出四个虚拟控制输入信号(μz,μ
θ
,μ
φ
,μ
ψ
)，这四个虚拟控制输入信号通过严密线性化方法(公式4)得到四个实际的控制输入信号u1,u2,u3,u4。
[0129]
然后用这四个实际的控制输入信号去控制无人机(无人机包含外部未知扰动d和内部的执行器故障，全部包含在无人机系统里面，如公式(1))，就可以得到无人机的四个控制输出信号z,θ,φ,ψ。
[0130]
最后将这四个控制输出信号又反馈到最开始跟四个参考输入进行相减求差输入到四个pi控制器里面去进行跟踪控制。
[0131]
系统里面的四个虚拟控制输入信号是(μz,μ
θ
,μ
φ
,μ
ψ
)，四个控制输出信号是(z,θ,φ,ψ)；分别设计了四个eid扰动补偿器来抑制外部扰动(dz,d
θ
,d
φ
,d
ψ
)；引入了四个pi控制器分别跟踪参考信号(zd,ψdθd,φd)。该控制方案实现了对整个四旋翼系统的路径点跟踪控制、容错控制和扰动抑制。
[0132]
本发明将等效输入扰动(eid)方法应用于四旋翼无人机(quadrotorunmanned aerialvehicle，quav)的控制中，同时考虑了执行器故障和外界未知干扰的影响。由于执行器故障可以看作是控制输入通道中的匹配扰动，本发明将其作为总体扰动的一部分，并采用eid方法进行扰动抑制。然后采用严密线性化方法对quav系统的非线性进行补偿。采用4个pi控制器完成对z,θ,φ,ψ的参考信号zd，θd，φd和ψd跟踪控制。将精确线性化的eid方法与pi控制相结合，提出了一种基于eid的容错控制方法。
[0133]
通过设计四个eid扰动补偿器来抑制的总的扰动d1，d2，d3和d4，通过设计四个pi控制器用于跟踪zd，θd，φd，ψd，通过所述方案等价输入干扰使用干扰抑制器抑制所述的执行器故障、内部非线性、参数不确定性和外部未知干扰等因素。
[0134]
综上所述，本发明提供一种未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方
法，设计了四个eid估计器来抑制总的扰动，提高了控制性能，并设计了四个前置pi控制器来跟踪规定的周期参考信号。相比于其他抑制方法，本发明提出的未知外部干扰下四旋翼无人机容错控制方法首次将eid方法用于对执行器故障和外界未知干扰的处理，进一步提高了控制性能。等价输入干扰(equivalent disturbance rejection,eid)方法在扰动抑制方面已经取得众多成果，这些成果显示了该方法在扰动抑制方面的普适性。
[0135]
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0136]
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
[0137]
以上所述实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换，均属于本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法，其特征在于，包括以下步骤：对四旋翼无人机进行建模，得到四旋翼无人机模型的状态空间表达式；针对四旋翼无人机的参考输入信号特征，设计四个pi控制器，通过四个pi控制器来跟输入信号特征，输出参考量；根据四旋翼无人机模型的状态空间表达式中包含的特征构造基于等价输入干扰方法的四个eid扰动补偿器，将所述参考量输入四个eid扰动补偿器，通过四个eid扰动补偿器对四旋翼无人机的总体扰动进行抑制。2.根据权利要求1所述的未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法，其特征在于，所述状态空间表达式中包含的特征有四旋翼非线性特性、不确定性、未知外扰、执行器故障。3.根据权利要求1所述的未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法，其特征在于，所述状态空间表达式为：式中，表示四旋翼无人机的六个输出信号，表示无人机的位置向量，(θ，φ，ψ)表示无人机的角度向量，其中θ表示俯仰角，φ表示航向角，ψ表示航向角，参数上面加点表示求导；g是重力加速度，j
x
，j
y
，j
z
是机身转矩，j
r
是转子转矩；d＝[d
x
，d
y
，d
z
，d
θ
，d
φ
，d
ψ
]
t
，||d||
∞
≤d
m
，式中的d代表系统受到的未知的外界干扰，d
m
是正常数，(d
x
，d
y
，d
z
)的单位是m/s2，(d
θ
，d
φ
，d
ψ
)的单位是rad/s2；k
i
为空气动力学阻尼系数，i＝1-6；u
i
为惯性坐标系中的升力，i＝1-4；式中-1≤δ
i
≤0，i＝1，2，3，4表示执行器的控制能力水平；δ
i
＝0表示第i个执行器无故障能够正常工作；1＜δ
i
＜0表示第i个执行器发生一定程度的故障；δ
i
＝-1，表示第i个执行器不工作；且：
其中，u1用于控制z，u2用于控制θ，u3用于控制φ，u4用于控制ψ，ω
i
表示旋翼转速，i＝1-4；表示四旋翼无人机的四个输入，u为惯性坐标系中的总升力，是中的扭矩，表示惯性坐标系；m为四旋翼飞行器的质量；l是旋翼和质心之间的长度旋翼和质心之间的长度。4.根据权利要求3所述的未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法，其特征在于，所述通过四个pi控制器来跟输入信号特征，输出参考量，具体包括：将无人机的四个控制输出信号(z，θ，φ，ψ)引入四个pi控制器，通过所述pi控制器来跟踪四个参考信号(z
d
，ψ
d
θ
d
，φ
d
)，并得到四个参考量(u
zr
，u
ψr
，θ
r
，φ
r
)。5.根据权利要求4所述的未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法，其特征在于，所述将所述参考量输入四个eid扰动补偿器，通过四个eid扰动补偿器对四旋翼无人机的总体扰动进行抑制，具体包括：将四个参考量分别输入到四个eid扰动补偿器，输出四个虚拟控制输入信号(μ
z
，μ
θ
，μ
φ
，μ
ψ
)，抑制外部扰动(d
z
，d
θ
，d
φ
，d
ψ
)；所述四个虚拟控制输入信号通过严密线性化方法得到四个实际的控制输入信号(u1，u2，u3，u4)；将四个所述实际的控制输入信号(u1，u2，u3，u4)输入所述状态空间表达式，得到四个控制输出信号(z，θ，φ，ψ)；将四个控制输出信号(z，θ，φ，ψ)又反馈到系统输入端，跟四个参考输入信号(z
d
，ψ
d
θ
d
，φ
d
)进行相减求差，将差值输入到四个pi控制器里面去进行跟踪控制。6.根据权利要求5所述的未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法，其特征在于，所述四个虚拟控制输入信号(
μz
，
μθ
，μ
φ
，μ
ψ
)分别是竖直方向、横滚角方向、俯仰角方向、航向角方向上的虚拟输入，所述四个实际的控制输入信号(u1，u2，u3，u4)如下所示：将δ
i
u
i
，i＝1，2，3，4作为附加扰动，令总的扰动如下所示：
式中，[d
x
，d
y
，d
z
，d
θ
，d
φ
，d
ψ
]表示(x，y，z，θ，φ，ψ)六个通道上的存在的外界未知扰动；综上可得，得到四旋翼无人机模型进行线性化后的模型如下所示，根据所述pi控制器跟踪参考输入；7.根据权利要求3所述的未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法，其特征在于，所述pi控制器如下所示：其中，z
r
＝-k
mz
z
1-k
iz
z3，e
z
代表z通道控制器的输出量；结合pi控制器参数，而得出所述模型以z通道为例的eid扰动补偿器结构如下所示：其中，a
fz
、b
fz
、c
fz
为低通滤波器f(s)的状态空间系数，b
+
＝(b
t
b)-1
b
t
，为状态反馈参数，和是pi控制器的参数，是观测器增益，eid控制输入的通道中存在一个扰动d
z
，d
z
的影响与实际扰动的影响相同。8.根据权利要求7所述的未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法，其特征在于，所述低通滤波器f(s)的形式如下所示：
其中，ω
′
是角频率，w
r
是最高角频率，i是单位矩阵；通过所述低通滤波器过滤系统噪声，其状态表示模型如下所示：其中，a
fz
、b
fz
、c
fz
表示低通滤波器状态空间系数；z
f
表示z通道的噪音，代表z通道上的扰动滤波值，代表z通道上的扰动观测值。

技术总结
本发明提供了一种未知外部干扰下四旋翼无人机扰动抑制容错控制方法，属于无人系统控制领域，包括：对四旋翼无人机进行建模，得到四旋翼无人机模型的状态空间表达式；针对四旋翼无人机的参考输入信号特征，设计四个PI控制器，通过四个PI控制器来跟输入信号特征，输出参考量；根据四旋翼无人机模型的状态空间表达式中包含的特征构造基于等价输入干扰方法的四个EID扰动补偿器，将所述参考量输入四个EID扰动补偿器，通过四个EID扰动补偿器对四旋翼无人机的总体扰动进行抑制。相比于其他抑制方法，本发明提出的未知外部干扰下四旋翼无人机容错控制方法首次将EID方法用于对执行器故障和外界未知干扰的处理，进一步提高了控制性能。能。能。


技术研发人员：蔡文静 高利鹏
受保护的技术使用者：西北工业大学
技术研发日：2023.06.29
技术公布日：2023/9/9