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增益自适应滑模控制器在微型飞行器飞行姿态控制中的应用

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资料介绍

针对微型飞行器的姿态角摄动引起的系统不确定性及外界干扰等问题,提出了基于区间二型模糊神经网络辨识的增益自适应模糊控制器.首先,给出了微型飞行器姿态动力学模型.然后,采用区间二型模糊神经网络对滑模控制器中由于姿态角摄动引起的系统不确定性进行在线辨识,通过增益自适应滑模控制器中的校正控制项对辨识误差及负载干扰进行补偿.最后,通过设计李亚普诺夫函数,得到闭环系统一致稳定条件下的区间二型模糊神经网络参数在线调整的自适应律及滑模增益自适应律.仿真对比表明,与传统的增益自适应滑模控制器和基于一型模糊神经网络辨识的滑模控制器及相比,本文提出的控制器不仅对系统的不确定性因素及外界干扰具有较强的鲁棒性,而且稳定误差小,跟踪精度高.

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第21卷第5期

光学精密工程

and Precision

Engineering

V01．21

No．5

2013

May

0pties

2013年5月

文章编号1004—924X(2013)05—1183—09

增益自适应滑模控制器在微型飞行器

飞行姿态控制中的应用

李

迪1’2“，陈向坚1’2，续志军¨

(1．中国科学院长春光学精密机械及物理研究所，吉林长春130033；

2．中国科学院大学，北京100039；

3．中国船舶重工集团公司第723研究所，江苏扬州225001)

摘要：针对微型飞行器的姿态角摄动引起的系统不确定性及外界干扰等问题，提出了基于区间二型模糊神经网络辨识的

增益自适应模糊控制器。首先，给出了微型飞行器姿态动力学模型。然后，采用区间二型模糊神经网络对滑模控制器中

由于姿态角摄动引起的系统不确定性进行在线辨识，通过增益白适应滑模控制器中的校正控制项对辨识误差及负载干

扰进行补偿。最后，通过设计李亚普诺夫函数，得到闭环系统一致稳定条件下的区间二型模糊神经网络参数在线调整的白

适应律及滑模增益自适应律。仿真对比表明，与传统的增益自适应滑模控制器和基于一型模糊神经网络辨识的滑模控制

器及相比，本文提出的控制器不仅对系统的不确定性因素及外界干扰具有较强的鲁棒性，而且稳定误差小，跟踪精度高。

关键词：微型飞行器；滑模控制器；姿态控制；模糊神经网络；李亚普诺夫函数

中图分类号：V448．22：TP273．2

文献标识码：A

doi：10．3788／0PE．20132105．1183

Gain

mode controller for

adaptive sliding

attitude control of MAV

flight

Dil．2，CHEN

Xiang—jianl‘2，XU Zhi—junH

Institute

Mechanics and

Physics．

(1．Changchun

Chinese

of Optics，Fine

of Sciences，Changchun 30033，China；

Academy

Chinese

10039，China；

2．University of

Academy ofSciences，Beijing

Shipbuiding Industry Corporation 723，Yangzhou

author，E-mail：chenxj831209@163．com

3．Chinese

225001，China)

*Cor，-Ps户o，zdi竹g

mode controller based

interval

neural network identi—

fuzzy

Abstract：A gain

sliding

adaptive

type—II

fication was

attitude

to handle the

and the external disturbances come from the

proposed

disturbance of

system uncertainty

Micro Aircraft

attitude model

dynamical

angle

Vehicle(MAV)．Firstly，the

of MAV was established．Then，the interval

neural network was used to

type—II fuzzy

approximate

the

function and

functions in the attitude

model of the MAV．

nonlinearity

uncertainty

angle dynamic

taken to

The

items from the

mode controller

correct

were

identifica—

gain adaptive sliding

compensate

and the

adaptive

tion errors and load

theorem was

disturbances．Finally，Lyapunov stability

designed

收稿日期：2012—1卜12；修订日期：2013—02—05．

基金项目：国家自然科学基金资助项目(No．50905174)；吉林省自然科学基金资助项目(No．20101530)

万方数据

光学精密工程

第21卷

law and the

parameters

mode

law for

line interval

neural network

sliding

gain adaptive

adjusting

type—II fuzzy

were obtained under the condition of

of the

asymptotic stability closed—loop system．The

and the results show that the control

numerical simulation and

were

comparison

performed

proposed

and external disturbances but also more

has

not

robustness to

system

only stronger

characteristics and

system uncertainty

excellent

with

the conventional slid—

adaptive

steady

tracking accuracy

compared

model controller and the

neural network based

mode

controller．

sliding

ing

type—I fuzzy

Aircraft

words：Micro

mode

neural

controller；attitude control；fuzzy

Key

Vehicle(MAV)；sliding

function

network；Lyapunov

型飞行器姿态滑模控制方法，可解决系统不确定

项的匹配以及抑制外界干扰等问题，从而实现消

除抖动、渐进稳定的滑模控制，在消除系统参数不

确定性对控制精度影响的同时达到鲁棒跟踪的目

的。

引

言

Air Vehicle，

近年来，微型飞行器(Micro

MAV)在军事，民用等领域得到广泛应用口“2]。由

于飞行环境的日趋复杂，飞行任务的多样化，以及

MAV对设计参数和飞行状态参数变化的敏感

性，飞行控制器的设计多依赖飞行控制算法的研

究来确保MAV具有良好的控制品质。在飞行运

动控制系统中，姿态角稳定控制以姿态角信号反

馈为基础，即以俯仰角、偏航角、滚转角为控制核

心，对飞行控制质量起到关键作用。

微型飞行器飞行姿态模型

根据文献E6]可得到在机体坐标系下MAV

在合力矩u作用下的姿态角速度动力学方程：

Jw一一脚w+U+d，

(1)

其中：J R3× 3为微型飞行器绕质心旋转的转动惯

低雷诺数条件下的MAV空气动力学特性与

其它飞行器有一定区别，传统的姿态控制方案很

难满足高品质鲁棒控制要求。为此引入滑模控

制，滑模控制[3。43对系统模型的不确定性和外部扰

动具有鲁棒性，从而在不确定系统鲁棒跟踪问题

方面有着广泛的应用。为了使系统在滑模面上保

持运动，变结构控制容易产生抖振现象。抖振将

增加系统能耗，如系统未建模高频将对整个系统

产生破坏作用；而且，当系统参数不确定且系统中

存在外界干扰时，标称模型系统与实际系统将存

在误差，这时通过增大滑模增益可实现对误差的

补偿，可滑模增益不能无限制增大，当模型误差较

大时，跟踪精度将会降低。而自适应控制不需要

不确定项具有匹配条件，因此将滑模控制与自适

应控制相结合来实现滑模控制中切换增益的自适

应逼近¨ j。

量矩阵；w一[户，q，r]7为微型飞行器绕其坐标系

的角速度；u一[U，，U。，U：]1为定义在体坐标系

中的控制力矩；d一[以，d，，d：]7为微型飞行器的

外部干扰力矩。矩阵．，，Q分别为：

—

一

—

ej 一

—．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．，．．．．．．．．．L

1●●●●●●●●●I，●、●●J

广

夕

]ll、lj

(2)

整理以上方程式得到：

；一坠掣

；一坠鼍}型

由机体坐标系与地面坐标系的转换矩阵，可

(3)

；一生掣．

模糊神经网络[51结合了模糊理论处理不确定

的特性以及神经网络学习的能力。且模糊神经网

络能够逼近任意非线性和不确定性系统，因此提

出了一类基于模糊神经网络自适应增益调整的微

得出姿态角速度与机体坐标系的3个角速度分量

之间的关系，当MAV按照先俯仰，再偏航，再滚

转的顺序绕质心旋转时，则其姿态角动力学方程

为：

万方数据

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