无人机UAV控制律调参方法

摘要

本发明公开的无人机UAV控制律调参方法，旨在提供一种调参自由度大，能有效地提高系统设计效率，节约成本的调参方法。本发明通过下述技术方案予以实现：以Matlab为工具，生成搭建无人机控制律的通用控制台、气动系数模块、发动机模块、起落架、机轮、刹车模型，无人机平衡点处的俯仰角局部控制器、六自由度飞机模型、传感器模型的通用模块库；现场总线控制系统FCS根据通用控制台给出的控制指令，选择设定的控制模态计算控制律、油门位置指令和舵偏指令，发送无人机飞行状态参数，将获得的特征点处的控制器参数进行直接拟合，得到控制器参数关于高度H和马赫数M的函数和全局内控制器参数随参变量连续变化规律的调参控制律。

权利要求

1.一种无人机UAV控制律调参方法，具有如下技术特征：以Matlab为工具，基于飞控系统按需要自动生成搭建无人机控制律的通用控制台、气动系数模块、发动机模块、起落架、机轮、刹车模型，无人机平衡点处的俯仰角局部控制器、舵机模型、六自由度飞机模型、传感器模型、环境变量以及示波器模块的通用模块库，并将所有设计好的参数以文件读写的方式加载入Matlab的仿真环境中，自动生成优化的嵌入式实时仿真代码、在线调整模型参数及监视仿真数据，调出所封装好的相应模态的仿真结构图；现场总线控制系统FCS根据通用控制台给出的控制指令，通过控制器选择设定的控制模态计算控制律、油门位置指令和舵偏指令，发送无人机飞行状态参数，经过舵机模型后的舵偏量送入气动系数模块，把油门位置送到发动机模块计算发动机推力，起落架、机轮、刹车模型将机轮转速送入飞行/滑跑控制系统；气动系数模块按照数据与代码相分离的原则，对不同形式的输入参数，按控制指令自动生成飞机的线性、非线性模型，气动系数模块根据外部传来的控制律控制无人机副翼、方向舵、升降舵偏转量和油门杆的位置，结合无人机飞行状态和大气参数计算出无人机所受的气动力、气动力矩和飞无人机UAV当前的加速度、速度、姿态、位置以及角速度，飞机的状态变量经过传感器模型后再进行下一拍的控制指令计算；飞行/滑跑控制系统利用sftool工具箱将获得的特征点处的控制器参数进行直接拟合，得到控制器参数关于高度H和马赫数M的函数和全局内控制器参数随参变量连续变化规律的调参控制律。

2.如权利要求1所述的无人机UAV控制律调参方法，其特征在于：气动系数模块根据飞机气动数据计算各种气动力和力矩。

3.如权利要求1所述的无人机UAV控制律调参方法，其特征在于：发动机模块根据油门大小和飞行状态计算发动机推力和耗油率。

4.如权利要求1所述的无人机UAV控制律调参方法，其特征在于：起落架、机轮、刹车模型包含起落架力和力矩模块，起落架力和力矩模块计算受前轮偏转角、刹车输入和机轮速度影响的起落架有关的地面支撑力、地面摩擦力及其相关的各种力矩。

5.如权利要求4所述的无人机UAV控制律调参方法，其特征在于：起落架力和力矩模块根据飞机位置信号、姿态信号和飞机、起落架的相对位置关系计算起落架机轮相对跑道的位置关系，由此得到起落架缓冲支柱和轮胎的压缩量，从而再根据地面结合系数、刹车压力、前轮偏转角等计算地面支撑力、纵向摩擦力和侧向摩擦力。

6.如权利要求1所述的无人机UAV控制律调参方法，其特征在于：六自由度飞机模型综合了飞机所受的空气动力、重力、发动机推力和地面作用力及其各种力矩各种力和力矩，计算机体坐标轴系或者地面固连坐标轴系的各轴向的线加速度和角加速度，然后经过积分环节产生飞机的各种速度、位置、角速度、姿态信号，完成飞机六自由度刚体运动方程的解算，解算飞机六自由度刚体运动方程，输出各种运动参数。

7.如权利要求1所述的无人机UAV控制律调参方法，其特征在于：飞行/滑跑控制系统包含了刹车控制系统和舵面控制系统。

8.如权利要求7所述的无人机UAV控制律调参方法，其特征在于：刹车控制系统和舵面控制系统包括导航计算、控制逻辑、各种控制器的控制选择模块；控制选择模块按照逻辑关系，接受来自传感器模块的各种信号，计算各种操纵舵面输出指令、刹车指令以及油门指令，利用质量计算模块，根据耗油率和重心随质量变化数据计算飞机质量和重心位置。

9.如权利要求1所述的无人机UAV控制律调参方法，其特征在于：现场总线控制系统FCS按照控制逻辑关系，接受来自座舱、传感器模型的各种信号，计算各种操纵舵面输出指令、刹车指令以及油门指令，将舵面、油门、制动器、后刹车指令传输到起落架、机轮、刹车模型，计算受前轮偏转角、刹车输入和机轮速度影响的起落架有关的地面支撑力、地面摩擦力及其相关的各种力矩。

10.如权利要求1所述的无人机UAV控制律调参方法，其特征在于：传感器模型包含惯导、迎角侧滑角传感器、大气高度传感器、GPS、RA模型的各种传感器。

说明书

无人机UAV控制律调参方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种主要用于无人机UAV飞行控制律结构和控制参数设计及非实时数字仿真，尤其是基于Matlab环境下开发的无人机UAV控制律调参方法。

背景技术

[0002] 无人机UAV是高度复杂的非线性动力学对象，对于非线性系统而言，并没有形成线性系统般的成熟理论体系。飞机的气动导数随马赫数、高度或动压的改变而发生显著的变化，因此，飞机的动力学模型也会随着飞行的状态的改变而产生大幅度的摄动。飞控系统设计的难点就在于如何能找到能够适应其被控对象—飞机的动力学模型变化的控制律，以保证在整个飞行包线内，飞机的飞行性能均能满足飞行品质指标的要求。固定翼无人机线性模型是控制律设计的基础，传统建模方法是利用公式推导，求解力和力矩的导数，确定小扰动方程的系数。随着无人机不断向着速度更快、气动特性更加复杂、性能更加优越的方向发展，由此形成的无人机在大空域的机动飞行是一个强耦合、强非线性时变系统，某一固定参数的控制器就很难保证无人机控制系统的全局良好性能，因此，增益调参控制律成为比较理想的飞控解决手段,飞行控制律(FlightControlLaw)决定了无人机的性能。然而，随着对控制器要求的不断提高，如何利用增益调参设计合理有效的控制系统，在工程应用和理论研究上还需要进一步探求新的思路。无人机飞行控制系统是一种具有高性能的自主导航、自动飞行控制、任务管理的综合系统，而整个系统的设计以及最终实现是以飞行全阶段的飞行控制律设计以及系统仿真为基础的。传统增益调参飞行控制律设计的基本思想是：选取能够覆盖整个飞行包线的特征点，得到特征点处的线性控制对象，其次为满足一定的飞行品质标准，采用线性控制理论设计特征点的线性控制器，最后利用某种插值拟合的方法，将所有特征点处的线性控制器参数拟合得到关于调参变量的函数，形成全局控制器。传统增益调参飞行控制律原理得到特征点处的控制器后，通过一定的插值或者拟合的方法可获得全局范围内控制器参数与调度变量之间的对应关系，即调参曲线，这也是传统增益调参控制律设计的难点。目前，特征点的选择较多的依赖设计者的经验，为确保调参曲线的准确性，必须选取足够特征点的个数，但选取过多必将增大设计工作量。传统增益调参思想的局限性还在于全局的鲁棒性能、稳定性无法从理论上得到证明，整个非线性系统的性能品质必须经过大量的计算和仿真来验证，工作量大。同时，由于无人机向着高机动特性发展，系统参数范围不断扩大且变化快速，所以传统增益调参控制律已无法满足控制要求。

[0003] 飞行控制律的设计目的是利用有效的信息，操纵飞机的角运动、重心运动，以保持飞机按照预定的姿态和轨迹飞行。对于飞行控制律的设计而言，其被控对象飞机作为一个六自由度运动体，本身就是一个很复杂而不易操作的系统，再加之与导航、火控等系统相综合，其系统的设计将更加复杂而艰巨。飞行器空间运动的六个自由度为质心的三个线运动和刚体绕质心的三个角运动。影响飞机空间运动的力和力矩产生原因各不相同，要想设计出性能良好的无人机飞行控制律，仅靠人工的方法是十分困难的，不但工作量大，困难度也难以把握，而且设计效率低下。作为无人机控制律通用设计开发平台，一方面要完成飞行控制律的设计工作，另一方面，也能够完全代替真实飞行控制计算机，进入无人机飞行控制系统参与实时仿真，因此它将是一个比飞行控制系统更为庞大，更为复杂的系统。

[0004] 无人机控制律通用设计开发平台是综合无人机飞行控制技术、无人机飞行控制律设计技术和计算机技术，以计算机辅助的方式来实现飞行控制律的软件模块化和结构化设计的开发平台。它能有效地提高系统的设计效率，节约成本，并使工作人员能从繁琐的无人机飞行控制律设计工作中解脱出来，而有更多的时间和精力去解决如何提高系统品质和改善系统特性等关键问题。飞行控制律在初步设计阶段，主要遵循步骤的步骤是：建立数学模型配平及线控制律设计数字仿真验证。配平是获取非线性模型平衡点及提取线性线性化模型的前提，线性化是在配平的基础上，在平衡点附近进行小扰动处理，得到线性化模型，便于使用各种线性化控制方法来对系统进行分析与设计。在控制系统的对象建模设计过程中，一般先假设飞行器处于某种的平衡状态，然后给定相应的约束条件，来求解得到平衡时的飞行器的各状态量、舵面偏角、油门开度等，进而获取飞行器的非线性模型下的平衡状态。典型的配平状态主要包括：水平匀速直线飞行给定飞行速度、飞行高度求取发动机油门开度、升降舵偏角和迎角；稳态爬升飞行给定飞行速度、飞行高度和发动机油门开度求取升降舵偏角、迎角和航迹倾斜角；给定飞行速度、飞行高度和航迹倾斜角求取升降舵偏角、迎角和发动机油门开度；给定发动机油门开度、飞行高度和航迹倾斜角求取升降舵偏角、迎角和飞行速；稳态下滑飞行基于MATLAB环境的无人机配平及线性化工具设计，通常为给定飞行高度，而飞行速度、航迹倾斜角和发动机油门开度这三个量中需要约束其中两个量求取另外一个。线性化对飞行器的描述通常采用非线性微分方程租，为了利用各种线性控制方法，需要对非线性运动方程组进行合理的简化处理，使其线性化。

[0005] 无人机飞行控制和仿真的难点,要求具有极高的控制精度和鲁棒性,需要直接面向被控对象的非线性模型和环境不确定性,给出基于非线性工作点校正的控制律结构设计方法。对于飞行控制系统，通常采用小扰动线性化方法进行线性处理。小扰动或者小偏差方程可以根据通过小扰动假设推导进行计算，以往大多通过编程或手工计算得到。常规线性控制方法中的增益调参方法能够很好的应用于无人机飞行控制中，虽然可以将无人机机动飞行时的对象特性描述为一系列线性模型，但是这种描述是不完整的，尤其是当选择的典型工作点不是平衡的工作点时。

[0006] 在控制对象的参数发生变化或存在未建模动态的前提下，获得尽可能好的系统性能是大多数控制设计问题所面临的挑战。对于这类控制问题，要以一个固定参数的控制器来同时获得系统动态性能、稳定性和鲁棒性几乎是不可能的。传统的鲁棒控制器设计多使用悬停模态下的飞机模型,并依靠控制器的鲁棒性“忍受”飞机在不同飞行状态下的参数变化,这使得控制器在远离设计工作点工作时的性能下降,甚至失稳。往往需要经过大量人工调参的工作,去寻找最优参数或约束,工作量很大,且需要丰富的经验。导致往往调试结果精度低,鲁棒性差。传统鲁棒控制系统设计无法兼顾鲁棒性和敏捷性的问题。现有技术系统性能的提高往往是以牺牲鲁棒性为代价的，反之，鲁棒性的提高也以牺牲系统性能为代价。这种现象在系统运行过程中，当对象参数变化剧烈时，表现尤为突出。现有技术在线性化模型时忽略了模型不确定性因素产生的影响，不能保证在全局范围内满足鲁棒性和稳定性指标的要求，此外确定控制律中的参数还需要大量的仿真和迭代计算。由于飞机的小扰动线性化模型的许多参数取值决定于一系列事先未知的物理量，主要有马赫数、飞行高度等，致使飞机的动态性能在大包线范围内有很大变化，因而，飞行控制器不得不采用一种在飞行过程中也会发生变化的控制器。设计变化控制器的一个典型方案就是在整个工作区域根据不同平衡工作点分别设计控制器，并利用某种类型的插值或拟合来获取全局控制器。

[0007] 目前，国内外关于无人机飞控系统设计平台的研究和开发，大多是基于某一特定型号的飞机，且对于飞机模型的建立以及某些飞行控制律的设计做了大量重复性的工作，不具有一定的通用性。对于飞行控制系统的设计而言，应着重于控制律的设计，力求通过一种较简单的语言开发出具备多种工作模式、多种功能的通用设计平台，在通用性、可扩展性、界面友好等方面有所突破。即平台要能够在飞机建模以及控制律设计方面实现通用化。Matlab正是这种适合于多学科多工作平台的大型科技应用软件，它所提供的Simulink组件，为用户提供了一个建模与仿真的工作平台。Simulink采用模块组合的方法来创建动态系统的计算机模型，为控制系统的分析与设计提供了极大的方便。但到目前为止，Simulink在飞行控制系统设计和仿真方面还不完善，诸如各种控制律、扰动源等，并没有建立专门的模块库。一般在Matlab/Simulink运行过程中，很难对运行中的Simulink发送指令，更改无人机的飞行控制状态。Matlab系统由于提供了大量涉及各个工程领域的工具箱来简化科学计算、工程设计和分析等工作，而且提供具有自身特点的编程语言，可以轻松地实现大量数据的分析、处理及显示任务。它所提供的Simulink组件，为用户提供了一个建模与仿真的工作平台。Simulink采用模块组合的方法来创建动态系统的计算机模型，为控制系统的分析与设计提供了极大的方便。但到目前为止，Simulink在飞行控制系统设计和仿真方面还不完善，诸如各种控制律、扰动源等，并没有建立专门的模块库。又Matlab语言具有以下典型特点：语言紧凑，运算符十分丰富，使用极为方便灵活；既具有结构化的控制语言，又面向对象编程；语法限制不严格，程序设计自由度大，并且程序的可移植性较好；强大的图形处理功能；功能强劲的工具箱。

发明内容

[0008] 本发明的目的是针对现有技术存在的不足之处，在于建立一个基于Matlab环境下，调参自由度大，能有效地提高系统设计效率，节约成本的无人机控制律调参方法。

[0009] 本发明的上述目的可以通过以下措施来得到，一种无人机UAV控制律调参方法，具有如下技术特征：以Matlab为工具，基于飞控系统按需要自动生成搭建无人机控制律的通用控制台、气动系数模块、发动机模块、起落架、机轮、刹车模型，无人机平衡点处的俯仰角局部控制器、舵机模型、六自由度飞机模型、传感器模型、环境变量以及示波器模块的通用模块库，并将所有设计好的参数以文件读写的方式加载入Matlab的仿真环境中，自动生成优化的嵌入式实时仿真代码、在线调整模型参数及监视仿真数据，调出所封装好的相应模态的仿真结构图；现场总线控制系统FCS根据通用控制台给出的控制指令，通过控制器选择设定的控制模态计算控制律、油门位置指令和舵偏指令，发送无人机飞行状态参数，经过舵机模型后的舵偏量送入气动系数模块，把油门位置送到发动机模块计算发动机推力，起落架、机轮、刹车模型将机轮转速送入飞行/滑跑控制系统；气动系数模块按照数据与代码相分离的原则，对不同形式的输入参数，按控制指令自动生成飞机的线性、非线性模型，气动系数模块根据外部传来的控制律控制无人机副翼、方向舵、升降舵偏转量和油门杆的位置，结合无人机飞行状态和大气参数计算出无人机所受的气动力、气动力矩和飞无人机UAV当前的加速度、速度、姿态、位置以及角速度等，飞机的状态变量经过传感器模型后再进行下一拍的控制指令计算；飞行/滑跑控制系统利用sftool工具箱将获得的特征点处的控制器参数进行直接拟合，得到控制器参数关于高度(H)和马赫数(M)的函数和全局内控制器参数随参变量连续变化规律的调参控制律。

[0010] 本发明相比于现有技术具有如下有益效果：本发明利用非线性模型进行数学仿真、半物理仿真，完成地面阶段最后的参数调整参工作；并最终完成全程飞行仿真试验，以及包括参数拉偏试验、风干扰试验的鲁棒性试验以验证飞行控制律的鲁棒性、控制器的抗干扰能力以及控制逻辑的正确性。全系统非线性模型是所有设计模型的基础，设计过程中使用的线性化模型都通过非线性模型的线性化得到，包括平飞、爬升、下降等，在全包线设计中避免了逐一设计点建立线性化模型的巨大工作量，尤其是爬升、下降模型，而且确保设计、仿真模型完全一致。

[0011] 本发明以Matlab为工具，基于飞控系统的通用模块库，设计无人机平衡点处的俯仰角局部控制器，搭建无人机控制律的通用设计平台。在Windows下的设计平台中，完成飞机的建模，控制方式的选择，控制参数的设计以及其它相关系统参数的设置等；然后将其所有设计好的参数以文件读写的方式加载入Matlab的仿真环境中，调出所封装好的相应模态的仿真结构图，进行仿真验证。按照数据与代码相分离的原则，对不同形式的输入参数，都能按需要自动生成飞机的线性、非线性模型。利用sftool工具箱，将获得的特征点处的控制器参数进行直接拟合，得到控制器参数关于高度(H)和马赫数(M)的函数，得到全局内控制器参数随参变量连续变化规律的调参控制律，得到了可实现无人机俯仰角的全局程序调参控制的程序调参增益调度表，利用拟合出调参曲面使无人机达到了一级飞行品质标准。利用Simulink软件进行仿真的结果表明，所设计的程序调参控制律合理有效，控制系统在整个飞行包线内都具有良好的动态响应性能，证明具有一定的工程应用价值。仿真结果表明调参自由度更大，控制也更平顺和鲁棒，在飞行器快速变形和参数大范围快速变化的情况下仍具有良好的控制性能。

[0012] 本发明用于无人机UAV飞行控制律结构和控制参数设计及非实时数字仿真，改进后可用于实时半物理仿真。

附图说明

[0013] 图1是本发明无人机UAV控制律调参的系统框架图。

[0014] 图2是本发明无人机UAV控制律调参工具箱的系统仿真Simulink模型图。

具体实施方式

[0015] 参阅图1。根据本发明，无人机UAV控制律调参方法，具有如下技术特征：以Matlab为工具，基于飞控系统按需要自动生成搭建无人机控制律的通用控制台、气动系数模块、发动机模块、起落架、机轮、刹车模型，无人机平衡点处的俯仰角局部控制器、舵机模型、六自由度飞机模型、传感器模型、环境变量以及示波器模块的通用模块库，并将所有设计好的参数以文件读写的方式加载入Matlab的仿真环境中，自动生成优化的嵌入式实时仿真代码、在线调整模型参数及监视仿真数据，调出所封装好的相应模态的仿真结构图；现场总线控制系统FCS根据通用控制台给出的控制指令，通过控制器选择设定的控制模态计算控制律、油门位置指令和舵偏指令，发送无人机飞行状态参数，经过舵机模型后的舵偏量送入气动系数模块，把油门位置送到发动机模块计算发动机推力，起落架、机轮、刹车模型将机轮转速送入飞行/滑跑控制系统；气动系数模块按照数据与代码相分离的原则，对不同形式的输入参数，按控制指令自动生成飞机的线性、非线性模型，气动系数模块根据外部传来的控制律控制无人机副翼、方向舵、升降舵偏转量和油门杆的位置，结合无人机飞行状态和大气参数计算出无人机所受的气动力、气动力矩和飞无人机UAV当前的加速度、速度、姿态、位置以及角速度等，飞机的状态变量经过传感器模型后再进行下一拍的控制指令计算；飞行/滑跑控制系统利用sftool工具箱将获得的特征点处的控制器参数进行直接拟合，得到控制器参数关于高度(H)和马赫数(M)的函数和全局内控制器参数随参变量连续变化规律的调参控制律。

[0016] 气动系数模块根据飞机气动数据计算各种气动力和力矩。

[0017] 发动机模块根据油门大小和飞行状态计算发动机推力和耗油率等。“传感器模块包含各种传感器的简单模型，如惯导、迎角侧滑角传感器、大气高度传感器、GPS、RA等。

[0018] 起落架、机轮、刹车模型包含起落架力和力矩模块，起落架力和力矩模块计算受前轮偏转角、刹车输入和机轮速度影响的起落架有关的地面支撑力、地面摩擦力及其相关的各种力矩。具体来说，起落架力和力矩模块根据飞机位置信号、姿态信号和飞机、起落架的相对位置关系计算起落架机轮相对跑道的位置关系，由此得到起落架缓冲支柱和轮胎的压缩量，从而再根据地面结合系数、刹车压力、前轮偏转角等计算地面支撑力、纵向摩擦力和侧向摩擦力。

[0019] 六自由度飞机模型综合了飞机所受的空气动力、重力、发动机推力和地面作用力及其各种力矩各种力和力矩，计算机体坐标轴系或者地面固连坐标轴系的各轴向的线加速度和角加速度，然后经过积分环节产生飞机的各种速度、位置、角速度、姿态等信号，完成飞机六自由度刚体运动方程的解算，解算飞机六自由度刚体运动方程，输出各种运动参数。

[0020] 飞行/滑跑控制系统包含了刹车控制系统和舵面控制系统。刹车控制系统和舵面控制系统包括导航计算、控制逻辑、各种控制器的控制选择模块。控制选择模块按照一定的逻辑关系，接受来自传感器模块的各种信号，计算各种操纵舵面输出指令、刹车指令以及油门指令等，利用质量计算模块计算飞机质量和重心位置，根据耗油率和重心随质量变化数据。

[0021] 参阅图2。现场总线控制系统FCS按照控制逻辑关系，接受来自座舱、传感器模型的各种信号，计算各种操纵舵面输出指令、刹车指令以及油门指令，将舵面、油门、制动器、后刹车指令传输到起落架、机轮、刹车模型，计算受前轮偏转角、刹车输入和机轮速度影响的起落架有关的地面支撑力、地面摩擦力及其相关的各种力矩。发动机Engine模块系统根据油门大小和飞行状态计算发动机推力和耗油率。起落架、机轮、刹车模型、发动机Engine模块系统和气动系数模块都将其计算结果送入六自由度飞机模型。

[0022] 传感器模型包含惯导、迎角侧滑角传感器、大气高度传感器、GPS、RA模型的各种传感器。

[0023] 以上所述仅为本发明的实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。