[發明專利]一種基于ESO的無人機動態逆廣義預測控制器

在審

• 申請號: 201910017814.9
• 申請日: 2019-01-09
• 公開（公告）號: CN109507890A
• 公開（公告）日: 2019-03-22
• 發明（設計）人: 羅世彬;吳瑕;廖宇新
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于ESO的無人機動態逆廣義預測控制器，包括以下步驟：步驟1：建立無人機姿態回路和速度回路的數學模型；步驟2：采用動態逆方法對無人機的數學模型進行線性化處理；步驟3：設計線性擴張狀態觀測器對姿態回路和速度回路的總擾動進行估計；步驟4：設計基于CARMA模型的廣義預測控制器對線性化后的姿態回路和速度回路施加控制作用。本發明將被控對象的參數不確定性、未建模動態以及外部擾動合在一起看成總擾動，用線性擴張狀態觀測器對總擾動進行估計；利用動態逆方法的思想，實現對被控對象數學模型的線性化。與傳統的廣義預測控制算法相比，該算法可以離線求得丟番圖方程的解析解，降低了算法的在線計算量，減小了廣義預測控制器對模型參數的敏感性。

技術領域

本發明屬于控制器及其應用領域，具體涉及一種基于ESO的無人機動態逆廣義預測控制器。

背景技術

非線性動態逆控制是基于被控對象的數學模型構造出對應的逆系統模型，利用非線性反饋的方式實現對被控對象的線性化，來將原來的被控對象簡化成積分器的形式，以此來簡化控制器的設計，實現更優控制的一種方法。動態逆方法的思想已經被用于各類實際控制系統中，實現了很好的控制效果。然而由于實際被控對象在建模時存在各種內部外部不確定性，使得動態逆控制算法的魯棒性難以得到保證。

ESO(Extended State Observer，擴張狀態觀測器)是自抗擾控制重要的組成部分，它可以對被控對象所有的內部外部不確定性進行估計，以此來簡化控制器的設計，使得被控對象具有滿意的動態性能本發明將ESO引入到動態逆方法中，可以實現對被控對象所有未知部分的實時估計，從而改善了動態逆方法的魯棒性。

廣義預測控制(Generalized Predictive Control-GPC)是一種新型預測控制算法，它以受控自回歸積分滑動平均模型(CARIMA)或受控自回歸滑動平均模型(CARMA)為預測模型，通過對過程輸出多步預測，并結合滾動優化和反饋校正的思想，來對被控對象施加控制作用，具有良好的動態性能、魯棒性和干擾抑制能力，可以更好的適應于非線性、大時滯、時變等復雜的控制過程，因此，廣義預測控制算法被廣泛運用于實際裝置中。但是GPC對于模型參數比較敏感，同時需要在線求解丟番圖方程組，在線計算量大，限制了其在快速系統中的應用。

本發明將動態逆方法與廣義預測控制結合在一起，利用動態逆控制的思想，通過反饋的方式對被控對象進行線性化；通過引入ESO對模型中所有的內部外部不確定性進行實時估計，從而將原系統簡化成單積分器的形式；之后針對單積分器這一簡單的線性系統設計廣義預測控制器。該方法可以離線求得丟番圖方程的解析解，降低了算法的在線計算量，減小了廣義預測控制器對模型參數的敏感性。基于ESO的無人機動態逆廣義預測控制器可以實時估計系統的內部、外部不確定性，具有良好的動態性能、抗干擾性能以及魯棒性。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于ESO的無人機動態逆廣義預測控制器，該方法可以離線求得丟番圖方程的解析解，降低了算法的在線計算量，減小了廣義預測控制器對模型參數的敏感性。

本發明所采用的技術方案是，一種基于ESO的無人機動態逆廣義預測控制器，包括以下步驟：

步驟1：建立無人機姿態回路和速度回路的數學模型；

步驟2：采用動態逆方法對無人機的數學模型進行線性化處理；

步驟3：設計線性擴張狀態觀測器對姿態回路和速度回路的總擾動進行估計；

步驟4：設計基于CARMA模型的廣義預測控制器對線性化后的姿態回路和速度回路施加控制作用。

優選的，所述步驟1中，以姿態回路為例，來給出基于ESO的無人機動態逆廣義預測控制器的設計思路，速度回路數學模型的處理思路和姿態回路類似。假設無人機姿態回路的數學模型可以寫成如下形式：