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      采用時延狀態(tài)觀測器的旋翼無人機(jī)自適應(yīng)編隊控制

      2019-12-21 03:06:48徐振李勝陳慶偉季蔡娟
      西安交通大學(xué)學(xué)報 2019年12期
      關(guān)鍵詞:慣量領(lǐng)航觀測器

      徐振,李勝,陳慶偉,季蔡娟

      (南京理工大學(xué)自動化學(xué)院,210094,南京)

      近年來,旋翼無人機(jī)以其成本低、操作簡單的特點(diǎn)和優(yōu)異的中低空機(jī)動性能,受到了使用者的青睞。如今在物資運(yùn)輸、森林滅火、目標(biāo)追蹤、戰(zhàn)場偵察與打擊、電力巡線等場景,無人機(jī)發(fā)揮著越來越重要的作用。目前,無人機(jī)之間的通信延遲和變質(zhì)量慣量等行為,制約著無人機(jī)編隊的精度及其執(zhí)行任務(wù)的能力,而無人機(jī)的編隊是提高無人機(jī)工作效率的有效方式。

      常見的編隊方法有領(lǐng)航跟隨法、虛擬結(jié)構(gòu)法、基于行為法、一致性算法等?;谛袨榉▽?shí)現(xiàn)簡單,多適用于未知環(huán)境,但編隊收斂性很難進(jìn)行精確的數(shù)學(xué)證明;虛擬結(jié)構(gòu)法和領(lǐng)航跟隨法類似,要求核心無人機(jī)的全狀態(tài)反饋信息,原理簡單,便于工程實(shí)現(xiàn),但對核心無人機(jī)的安全性和魯棒性要求較高,當(dāng)智能體增多時,運(yùn)算量較大[1];一致性算法最早由Ren[2]和Liu等[3]引入到多智能體系統(tǒng)的編隊控制中,其分布式的特點(diǎn)具有良好的魯棒性,在智能體較多的情況下優(yōu)勢明顯。文獻(xiàn)[4]中用一致性理論進(jìn)行多機(jī)器人的隊形控制和穩(wěn)定性分析;文獻(xiàn)[5]對高階線性模型的一致性協(xié)議運(yùn)用中的時變隊形和時延問題進(jìn)行了討論。本文考慮小型無人機(jī)編隊,結(jié)合全文側(cè)重點(diǎn)和文獻(xiàn)[15],采用領(lǐng)航跟隨法進(jìn)行編隊飛行。

      一方面,針對無人機(jī)編隊在復(fù)雜環(huán)境中的通信延遲問題,學(xué)者們已提出多種處理方法,例如:文獻(xiàn)[6]針對一類二階異質(zhì)多智能體系統(tǒng)的時延問題,提出了一種無假設(shè)條件的異質(zhì)多智能體系統(tǒng)靜態(tài)組一致性算法;文獻(xiàn)[7]通過變量代換,將時延條件下的線性群系統(tǒng)編隊控制問題轉(zhuǎn)化為時延系統(tǒng)的鎮(zhèn)定問題,以構(gòu)造李雅普諾夫函數(shù);文獻(xiàn)[8]針對一類無速度傳感器的靈巧型噴氣式無人機(jī)設(shè)計時延觀測器,用于估算自身狀態(tài)?,F(xiàn)階段的文獻(xiàn)中,時變時延多采用被動的處理方式,即通過一致性協(xié)議設(shè)計,在得知通信延遲變化率等先驗條件的前提下,實(shí)現(xiàn)無人機(jī)群系統(tǒng)跟蹤誤差有界,但通常誤差無法收斂到0,或具有一定的保守性,收斂速度較慢,而將時延狀態(tài)觀測器用于旋翼無人機(jī)編隊的可參考案例也相對較少。

      另一方面,無人機(jī)擔(dān)任的工作角色,如投擲彈藥、拋灑干冰、運(yùn)輸貨物等,極易引起質(zhì)量和慣量的變化。這不僅影響單個無人機(jī)的工作狀態(tài),影響時延狀態(tài)觀測器的收斂性,而且影響編隊的全局控制性能。文獻(xiàn)[9]利用非線性自適應(yīng)控制對未知定常參數(shù)進(jìn)行辨識;文獻(xiàn)[10]基于自適應(yīng)反步法和非線性阻尼算法,提出了一種魯棒自適應(yīng)控制器,實(shí)現(xiàn)了對慣量參數(shù)的估計,最終實(shí)現(xiàn)了航天器姿態(tài)控制系統(tǒng)全局一致有界;文獻(xiàn)[11]針對具有未知常數(shù)慣量不確定性和外界干擾的航天器,設(shè)計了一種有限時間自適應(yīng)滑模姿態(tài)跟蹤控制器,使得期望姿態(tài)實(shí)現(xiàn)有限時間一致;文獻(xiàn)[12]針對機(jī)械系統(tǒng)高頻扭矩振動帶來的系統(tǒng)慣量變化,采用抗共振濾波器和自適應(yīng)神經(jīng)控制器的協(xié)同作用解決了這一問題。以上文獻(xiàn)中,系統(tǒng)質(zhì)量和慣量多為未知定常,或僅有其一發(fā)生變化的情況,然而這兩者往往是密不可分的;同時,在依據(jù)李雅普諾夫函數(shù)法設(shè)計控制律時,將待估計值處理為緩變量,只適用于部分場景,適用范圍較小。

      本文針對上述兩個方面的問題,采用領(lǐng)航跟隨法的編隊方式,應(yīng)用編隊參數(shù)生成虛擬無人機(jī)位置,然后根據(jù)編隊誤差,設(shè)計基于時延觀測器的旋翼無人機(jī)自適應(yīng)編隊控制器。在通信存在變時延的情況下,跟隨者可以準(zhǔn)確跟蹤虛擬無人機(jī)位置,實(shí)現(xiàn)對各類變慣量行為的自適應(yīng)調(diào)整,提高編隊收斂速度和精度。設(shè)計2組仿真實(shí)驗,通過跟蹤不同路徑和慣量變化方式,驗證所提方法的有效性。

      1 模型與問題描述

      1.1 模型描述

      根據(jù)牛頓歐拉建模原理,參考文獻(xiàn)[13],建立四旋翼無人機(jī)系統(tǒng)的動態(tài)模型

      (1)

      (2)

      該模型遵循如下假設(shè):

      (3)

      式中:p、q、r分別為機(jī)體坐標(biāo)下的滾轉(zhuǎn)、俯仰、偏航角速度。

      由于四旋翼無人機(jī)通常做小角度運(yùn)動,可利用小角度近似得

      (4)

      (2)四旋翼的結(jié)構(gòu)是剛性且對稱的。

      (3)四旋翼質(zhì)心與機(jī)體坐標(biāo)系原點(diǎn)一致。

      需要說明的是,由于四旋翼無人機(jī)欠驅(qū)動的特點(diǎn),不可能對輸出ξ中的6個自由度都進(jìn)行控制。一種合理的方案是:控制質(zhì)心位置[xyz]T和偏航角ψ,同時保證另外兩個歐拉角[φθ]穩(wěn)定有界。

      1.2 問題描述

      在領(lǐng)航跟隨法中,領(lǐng)航者沿著預(yù)先設(shè)定好的路徑行進(jìn),跟隨者則需要獲得領(lǐng)航者的位置和角度信息,結(jié)合自身位姿進(jìn)行控制。編隊的主軌跡通常由領(lǐng)航無人機(jī)Rl決定。跟隨無人機(jī)Rf的參考軌跡由領(lǐng)航無人機(jī)和結(jié)構(gòu)參數(shù)生成的虛擬無人機(jī)Rv軌跡決定。一個典型的三角形編隊如圖1所示,編隊拓?fù)鋱D見圖2,圖中所有無人機(jī)具有相同的運(yùn)動學(xué)模型。

      圖1 三角形編隊圖

      圖2 編隊拓?fù)鋱D

      從一致性的角度分析領(lǐng)航跟隨編隊系統(tǒng)。定義控制目標(biāo)ξ=[xyzψ]T,多智能體系統(tǒng)被稱作滿足一致性,當(dāng)存在一個向量函數(shù)ci(t)∈Rn時,對第i個無人機(jī)有

      (5)

      式中:i∈{f1,f2};

      被稱作一致參考函數(shù),表示一個基于三維極坐標(biāo)的虛擬無人機(jī)的位置;h(t)=[hd(t),hφ1(t),hφ2(t)]∈R3為分段連續(xù)可微的時變編隊信息,hd、hφ1、hφ2分別表示虛擬無人機(jī)與領(lǐng)航者的編隊距離、水平方向夾角以及垂直方向夾角。

      從控制的角度來看,即Rf1與Rf2在歐拉坐標(biāo)系下,通過尋求適當(dāng)?shù)目刂破鱱i(i=1,2,3,4)完成對位姿誤差e(t)=ξi(t)-ξvi(t)的跟蹤,使得e(t)漸近穩(wěn)定。這樣,領(lǐng)航跟隨法下的編隊控制問題就轉(zhuǎn)化成了跟隨無人機(jī)Rfi對虛擬無人機(jī)Rvi的位置姿態(tài)ξvi(t)=ci(t)的跟蹤問題。這種考慮適用于小型編隊,主要采用集中控制的方式進(jìn)行通信,運(yùn)算量較小。

      在編隊過程中,受通信條件、設(shè)備負(fù)載以及無人機(jī)系統(tǒng)自身存在時延等情況的限制,領(lǐng)航者的部分輸出信息

      {x1[t-δ(t)]y1[t-δ(t)]z1[t-δ(t)]

      ψ1[t-δ(t)]}T=ξ1[t-δ(t)]

      (6)

      式中:δ(t)∈[0,Δ]為已知有界時變時延信號。

      此時,跟隨者無法準(zhǔn)確獲取領(lǐng)導(dǎo)者的實(shí)時位置信息。當(dāng)時延大于一定閾值時,可能會出現(xiàn)跟隨者無法有效跟蹤、編隊隊形發(fā)散的情況。針對這種情況,本文提出一種時延狀態(tài)觀測器設(shè)計方法。

      2 時延狀態(tài)觀測器設(shè)計

      2.1 可觀性分析

      Σ是弱可觀的,當(dāng)且僅當(dāng)對于1≤p≤m,觀測矩陣

      (7)

      是滿秩矩陣。

      為了計算Om的秩,引入向量場h關(guān)于向量場f的李導(dǎo)數(shù)Lfh(X)

      (8)

      (9)

      (10)

      據(jù)此可以一步步構(gòu)造出一組n=12的線性無關(guān)向量組,它是由輸出向量的李導(dǎo)數(shù)及其梯度的所有有限線性組合得來的。第一個得到的線性無關(guān)向量組為

      (11)

      可得

      (12)

      由det(Om)=-1可知,矩陣Om是滿秩的。由此可以得出,該系統(tǒng)是弱局部可觀的。

      2.2 觀測器選擇

      基于2.1節(jié)的分析,針對系統(tǒng)

      (13)

      式中:C為輸出矩陣;

      設(shè)計如下觀測器

      (14)

      引理1[8]若形如式(13)的系統(tǒng)符合

      (1)M(X,t,u)滿足利普希茨連續(xù)條件,

      (2)時變時延δ(t)∈[0,Δ]有界,

      則有

      (15)

      證明:對本文采用的旋翼無人機(jī)系統(tǒng)模型而言,設(shè)

      有界,M21滿足利普希茨連續(xù)條件,記為L=L21。

      由于M(X,t,u)各元素偏導(dǎo)數(shù)均有界,不失一般性,M(X,t,u)滿足利普希茨連續(xù)條件,L=max(Lij),i∈{1,2},j∈{1,2,3}。

      (16)

      式中:D=-KC;

      M(t,X,u)-M(t,X,u)

      (17)

      當(dāng)t>Δ時,有

      e(t)-e[t-δ(t)]=

      (18)

      將式(18)代入式(16)中,得

      (19)

      選取李雅普諾夫函數(shù)

      V=eTPe

      (20)

      可得

      (21)

      由文獻(xiàn)[16]中定理1可得

      (22)

      (23)

      證畢。在該觀測器中,

      為使其滿足赫爾維茨定理,根據(jù)分塊矩陣的性質(zhì),|A-KC|=|A1‖A2‖A3‖A4‖A5‖A6|,有

      λ(A-KC)=
      λ(A1)∪λ(A2)∪λ(A3)∪λ(A4)∪λ(A5)∪λ(A6)

      (24)

      (25)

      由(λ+κ)2=0可得λ2+2κλ+κ2=0,κ>0,從而

      k1=2κ;k2=κ2

      (26)

      進(jìn)一步組合可求得K。通過參數(shù)整定可以得出,當(dāng)κ=0.6時,觀測器經(jīng)過短暫的調(diào)整,可以很好地獲得通信延遲下的虛擬領(lǐng)導(dǎo)者位置,為自身提供準(zhǔn)確的目標(biāo)點(diǎn)。同時需要注意的是,此類觀測器設(shè)計時要求被觀測者的精確模型,而無人機(jī)工作時,往往帶有拋灑、投擲等變質(zhì)量、變慣量的行為。為此需要一類具有自適應(yīng)能力的控制器,以適應(yīng)此類系統(tǒng)變化,并為觀測器提供相對準(zhǔn)確的質(zhì)量與慣量變化。

      3 控制器設(shè)計

      定理1考慮四旋翼系統(tǒng)動態(tài)模型如式(1)~式(2)所示,設(shè)計控制律

      (27)

      (28)

      (29)

      (30)

      組成閉環(huán)控制系統(tǒng),則閉環(huán)系統(tǒng)漸進(jìn)穩(wěn)定。其中

      (31)

      (32)

      (33)

      (34)

      (35)

      (36)

      (37)

      (38)

      (39)

      (40)

      (41)

      (42)

      (43)

      (44)

      (45)

      (46)

      (47)

      證明:以滾轉(zhuǎn)通道為例,

      (48)

      可以重構(gòu)為

      (49)

      (50)

      (51)

      選取一個候選李雅普諾夫函數(shù)

      (52)

      (53)

      (54)

      (55)

      (56)

      (57)

      (58)

      (59)

      (60)

      代入V2,由此可得

      (61)

      綜上,在該控制器作用下,φ的漸進(jìn)穩(wěn)定性得到證明。考慮本文設(shè)計的其余滑模函數(shù)σi和控制器ui,其余通道的穩(wěn)定性證明可按照相同思路進(jìn)行,取李雅普諾夫函數(shù)

      (62)

      (63)

      4 仿真驗證

      為驗證觀測器及自適應(yīng)算法的收斂性和趨近律的有效性,本節(jié)選擇MATLABR2017a搭建仿真模型。實(shí)驗以森林滅火為背景,測試跟隨無人機(jī)在完成編隊任務(wù)的同時投擲碘化銀增雨焰條和均勻噴灑干冰的控制效果。仿真初始參數(shù)設(shè)定如表1所示。

      表1 仿真初始參數(shù)

      4.1 持續(xù)勻速噴灑的螺旋線跟蹤

      虛擬無人機(jī)軌跡選取螺旋線方程,表達(dá)式為Pd=[0.5cos(0.5t)0.5sin(0.5t)2+0.1t]。設(shè)無人機(jī)質(zhì)量m=(3-0.03t) kg;轉(zhuǎn)動慣量Ix=Iy=(0.04-0.000 6t) kg·m2,Iz=(0.08-0.000 6t) kg·m2;時變有界時延函數(shù)δ(t)∈[0,1];dFx=0.1sin(0.1πt),dFy=0.1cos(0.1πt),dFz=0.2cos(0.2πt)為各向擾動。仿真結(jié)果如圖3~圖7所示。

      圖3 螺旋線跟蹤位置變化

      圖4 位姿觀測誤差

      圖5 位置跟蹤誤差

      圖6 質(zhì)量自適應(yīng)值

      圖7 部分系數(shù)自適應(yīng)值

      圖8 山區(qū)路徑跟蹤圖

      4.2 間斷投擲的山區(qū)路徑編隊飛行

      選取桂林(110.61°E,25.07°N)處的高度值繪制如圖8所示地形,面積為512×512 m2。為驗證間斷投擲時控制器對質(zhì)量階躍變的適應(yīng)能力,選取m0=3 kg,每隔6 s拋下一個Δm=0.5 kg的增雨焰條,共計i=5根,轉(zhuǎn)動慣量Ix=Iy=0.04 kg·m2不變,Iz0=0.08 kg·m2且每次下降0.005 kg·m2。其他參數(shù)設(shè)定與4.1節(jié)相同,結(jié)果見圖8~圖11。

      圖9 姿態(tài)跟蹤誤差

      圖10 質(zhì)量自適應(yīng)值圖

      圖11 部分系數(shù)自適應(yīng)值

      從以上兩組仿真可以看出,利用本文所提方法,在變時延存在下的情況下,無人機(jī)偏隊對于變質(zhì)量變慣量行為具有良好的控制能力,編隊誤差快速收斂至0,且未出現(xiàn)時間滯后現(xiàn)象。

      5 結(jié)論與展望

      本文提出了一種基于時延觀測器的旋翼無人機(jī)自適應(yīng)編隊控制方法,在領(lǐng)航跟隨法的基礎(chǔ)上,抑制無人機(jī)編隊中的通信時延與工作引起的慣量變化。基于無人機(jī)系統(tǒng)動力學(xué)模型設(shè)計了變時延狀態(tài)觀測器,對領(lǐng)航無人機(jī)狀態(tài)進(jìn)行觀測和補(bǔ)償。在補(bǔ)償后的被控對象基礎(chǔ)上,設(shè)計了自適應(yīng)滑??刂破?對變負(fù)載工作狀態(tài)下的質(zhì)量和慣量進(jìn)行估計。仿真結(jié)果表明該方法對變時延和變慣量條件下的編隊控制有較強(qiáng)的魯棒性。

      本文選擇領(lǐng)航跟隨法進(jìn)行編隊驗證是基于其原理簡單、便于實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)。下一步擬將時延觀測器的設(shè)計方法與基于一致性的編隊方法相結(jié)合,彌補(bǔ)其被動式收斂的不足,提高控制精度和速度。

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