基于自抗擾滑模理論的傾轉(zhuǎn)旋翼飛行器非線性姿態(tài)控制研究

潘震 池程芝 張競凱 李鐵穎

DOI：10.19297/j.cnki.41-1228/tj.2018.06.007

摘要：傾轉(zhuǎn)旋翼飛行器具有非定常、非線性、不同通道耦合明顯和控制冗余等特性。本文基于分體法和Pitt-Peters動態(tài)入流理論建立的非線性模型能夠很好模擬該類飛行器氣動力學(xué)特征。結(jié)合自抗擾控制理論、滑?？刂评碚摵蛣討B(tài)面控制理論的新型自抗擾滑模控制算法，利用跟蹤微分器得到對象姿態(tài)角和姿態(tài)角速度的指令，利用基于滑模理論的新型滑模擴張狀態(tài)觀測器估計內(nèi)外部干擾，包括模型誤差和多通道耦合等。該新型算法具有對被控對象攝動和內(nèi)外部干擾適應(yīng)能力強、參數(shù)清晰等優(yōu)點。不同飛行狀態(tài)的仿真結(jié)果表明，該算法具有較好的控制效果和魯棒性。

關(guān)鍵詞：傾轉(zhuǎn)旋翼飛行器;非線性模型;自抗擾滑?？刂?跟蹤微分器;滑模擴張狀態(tài)觀測器

中圖分類號：TJ760;TP273文獻標識碼：A文章編號：1673-5048（2018）06-0044-06[SQ0]

0引言

傾轉(zhuǎn)旋翼飛行器具備直升機模式下的垂直起降和飛機模式下的高速巡航雙重能力。該型飛機結(jié)構(gòu)復(fù)雜，直升機模式下的旋翼產(chǎn)生的下洗氣流嚴重影響機翼的穩(wěn)定性，機體的中心位置和慣性積在飛行模式轉(zhuǎn)換的過程中變化較大，不同通道之間存在較大的耦合效應(yīng)等[1]，對其控制算法的設(shè)計提出了挑戰(zhàn)。

為解決上述問題，NASA依據(jù)大量飛行數(shù)據(jù)提出了通用傾轉(zhuǎn)旋翼飛行器仿真模型[2-3]，然而由于模型過于復(fù)雜，不適用于設(shè)計控制算法，需要簡化。Klein根據(jù)傾轉(zhuǎn)旋翼分析問題搭建了一個線性化模型[4]，但是還不夠簡潔。傳統(tǒng)線性化模型的PID或者其他控制算法必須在多個配平點調(diào)整參數(shù)，使得控制器相對復(fù)雜。Kleinhesselink簡化了旋翼和機翼之間的耦合，使得模型脫離了實際飛行數(shù)據(jù)[5]。反演PID算法能夠?qū)崿F(xiàn)不同狀態(tài)下的姿態(tài)穩(wěn)定，但震蕩比較嚴重[6]。

本文針對傾轉(zhuǎn)旋翼飛行器在飛機模式下不同飛行狀態(tài)設(shè)計了統(tǒng)一參數(shù)的自抗擾滑?？刂扑惴ǎ赑itt-Peters動態(tài)入流理論設(shè)計了非線性耦合模型，該算法利用跟蹤微分器以獲取姿態(tài)角和姿態(tài)角速度指令，利用滑模擴張狀態(tài)觀測器獲取各類干擾觀測量，最后基于動態(tài)面控制理論設(shè)計新型控制算法。

1數(shù)學(xué)模型

以XV-15的飛機模式為基準，模型根據(jù)分體法設(shè)計，包括旋翼、機身、機翼、垂尾和平尾[2，5]。本節(jié)給出了XV-15的動力學(xué)和運動學(xué)方程，模型基于空氣坐標系和機體坐標系搭建。

參考文獻：

[1]MaiselMD，GiulianettiDJ，DuganDC.TheHistoryoftheXV15TiltRotorResearchAircraft：FromConcepttoFlight[R].2000：86-89.

[2]FergusonSW.AMathematicalModelforRealTimeFlightSimulationofaGenericTiltRotorAircraft，NASACR-166536[R].1988：37-45.

[3]FergusonSW.DevelopmentandValidationofaSimulationforaGenericTiltRotorAircraft，NASACR-166537[R].1989：102-121.

[4]KleinGD.LinearModelingofTiltrotorAircraft（inHelicopterandAirplaneModes）forStabilityAnalysisandPreliminaryDesign[D].California，USA：NavalPostgraduateSchool，1996：5-8.

[5]KleinhesselinkKM.StabilityandControlModelingofTiltrotorAircraft[D].CollegePark，MD，USA：UniversityofMaryland，2007：56-63.

[6]ChowdhuryAB，KulhareA，RainaG.BackSteppingControlStrategyforStabilizationofaTiltRotorUAV[C]∥201224thChineseControlandDecisionConference，Taiyuan，China，2012：3475-3480.

[7]PittDM，PetersDA.TheoreticalPredictionofDynamicInflowDerivatives[J].Vertica，1981，5（1）：21-34.

[8]MadsenHA，BakC，DssingM，etal.ValidationandModificationoftheBladeElementMomentumTheoryBasedonComparisonswithActuatorDiscSimulations[J].WindEnergy，2010，13（4）：373-389.

[9]ProutyRW.HelicopterPerformance，Stability，andControl[M].KriegerPublishingCompany，1995：43-50.

[10]YamamotoT.FlightControlSystem：US，6650973[P].2003.

[11]XiongShaofeng，WangWeihong，LiuXiaodong，etal.ANovelExtendedStateObserver[J].ISATransactions，2015，58：309-317.

[12]SongSiyang，WangWeihong，LuKe，etal.NonlinearAttitudeControlUsingExtendedStateObserverforTiltRotorAircraft[C]∥201527thChineseControlandDecisionConference，Qingdao，China，2015：852-857.

[13]LiuXiaodong，ZhangYu，WangSen，etal.BacksteppingAttitudeControlforHypersonicGlidingVehicleBasedonaRobustDynamicInversionApproach[J].ProceedingsoftheInstitutionofMechanicalEngineers，PartI：JournalofSystemsandControlEngineering，2014，228（8）：543-552.

[14]Mitrinovic′DS，Pecˇaric′JE，F(xiàn)inkAM.ClassicalandNewInequalitiesinAnalysis[M].SpringerScience&BusinessMedia，2013：32-48.