[發明專利]一種基于模糊神經網絡的仿昆蟲撲翼飛行器姿態控制方法

有效

• 申請號: 201810799545.1
• 申請日: 2018-07-19
• 公開（公告）號: CN108897334B
• 公開（公告）日: 2020-03-17
• 發明（設計）人: 張超;張各各;姚瑞文;張衛東;陸宇;曹剛
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G05D1/08
• 分類號: G05D1/08;G05B13/04
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 楊宏泰

本發明涉及一種基于三角不確定中心區間二型模糊神經網絡的仿昆蟲撲翼飛行器姿態控制方法，包括以下步驟：1)設定仿昆蟲撲翼飛行器姿態控制模型中的比例微分控制器和模糊神經網絡的初始參數；2)采集撲翼飛行器姿態角信息，經濾波融合后獲得實際量測的姿態角；3)對實際量測的姿態角和預設的姿態角作差，獲得對應的姿態角誤差和姿態角誤差的一階導數，將其作為比例微分控制器和模糊神經網絡的輸入量，獲得控制器的輸出，同時更新模糊神經網絡的參數；4)仿昆蟲撲翼飛行器機載飛行控制單元根據比例微分控制器和模糊神經網絡的輸出對姿態角進行調控。與現有技術相比，本發明具有抗干擾能力強、魯棒性強、便捷性和實用性高等優點。

技術領域

本發明涉及航空工程飛行器領域，尤其是涉及一種基于三角不確定中心區間二型模糊神經網絡的仿昆蟲撲翼飛行器姿態控制方法。

背景技術

在過去的幾年里，仿昆蟲撲翼微飛行器因其體積小、重量輕、結構緊湊、飛行安靜、機動性高等特點而成為仿生工程領域的研究熱點。這些優勢讓其適用于許多實際的工程領域。例如，在建筑物內或在塌陷結構里搜索和救援；感知化學藥品的泄漏；對核電站進行輻射監測以及在軍事行動中監視和偵察。隨著微型電機、機載電源和傳感器以及剛性和柔性傳動機構的進步，仿昆蟲撲翼微型飛行器的制造成為可能。然而，要真正實現這些用途，其相關的飛行控制將變得非常復雜。

當前，大多數的飛行控制都是將撲翼飛行器的動力學模型線性化，再用線性控制器將其穩定在某個平衡狀態，如懸停狀態。但是，這種線性化的近似也帶來了一定的弊端。例如，很難實現飛行模態的高、低頻切換；對系統不確定性和外界干擾適應性較低。同時，由于自身重量的限制，機載驅動器的數目較少。這就容易使飛行動力系統處于欠驅動狀態，進而就要求控制器設計的時候必須考慮系統的非線性。另外，考慮到該類無人機飛行環境的復雜性、空氣動力學的不穩定性以及其自身建模的不確定性，基于三角不確定中心區間二型模糊神經網絡的飛行控制方法在這種情況下更有優勢，因為它不僅能用模糊系統補償系統中的有界不確定項，而且還能利用神經網絡增強控制器的學習能力。相對于傳統的控制器，模糊神經網絡有較強的適應性和魯棒性。目前，模糊神經網絡已經在一些工程領域得到應用，如控制加熱爐溫度，電池狀態估計和交通流量預測等，但其在撲翼飛行器飛行控制方面的研究工作還比較少。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種基于模糊神經網絡的仿昆蟲撲翼飛行器姿態控制方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種基于模糊神經網絡的仿昆蟲撲翼飛行器姿態控制方法，包括以下步驟：

1)設定仿昆蟲撲翼飛行器姿態控制模型中的比例微分控制器和模糊神經網絡的初始參數；

2)采集撲翼無人機姿態角信息，經濾波融合后獲得實際量測的姿態角；

3)對實際量測的姿態角和預設的姿態角作差，獲得對應的姿態角誤差e和姿態角誤差的一階導數將其作為比例微分控制器和模糊神經網絡的輸入量，并計算比例微分控制器的輸出，同時更新模糊神經網絡的參數；

4)仿昆蟲撲翼飛行器的機載飛行控制單元根據模糊神經網絡的輸出對姿態角進行調控。

所述的步驟1)中，比例微分控制器和模糊神經網絡的初始參數包括：

比例微分控制器的控制參數向量K_p、K_d，模糊神經網絡的區間二型三角隸屬度函數參數c_1i、d_1i、c_2j、d_2j以及參數更新因子β、α、q、η。

所述的步驟3)具體包括以下步驟：

31)計算比例微分控制器輸出