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专利号: 2020105711382
申请人: 淮阴工学院
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 控制;调节
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.翼伞系统航迹规划方法,其特征在于,包括:S11、建立风固定坐标系下的翼伞降阶质点模型:其中(x,y,h)分别为翼伞系统在风固定坐标系中水平面x方向、y方向和垂直方向的位置分量,vs为翼伞系统水平方向速度,vz为垂直方向速度,ψ为航向角, 为航向角速率,u为与翼伞非对称下偏量对应的控制量;

S12、确定翼伞系统在空投初始时刻t0的位置(x0,y0,h0)和航向角ψ0、翼伞系统在着陆时刻tf的期望位置(xf,yf,hf)和期望航向角ψf、翼伞操纵绳的最大下拉量umax;

S13、建立翼伞系统航迹规划的目标函数:J=f1J1+f2J2+f3J3;

2 2

其中J1=(x(tf)‑xf)+(y(tf)‑yf) ,为着陆点水平位置误差目标;J2=cos(ψ(tf))+1,为着陆点航向误差目标; 为控制能耗目标;f1、f2和f3为加权因子;x(tf)、y(tf)、ψ(tf)分别为规划航迹上翼伞在着陆时刻的水平面x方向、y方向的坐标和航向角;

S14、将翼伞飞行时段[t0,tf]划分为n个相邻区间,每个子区间内u(t)取常数值以控制翼伞系统,即:其中: 将u(t)表示为序列[σk],k=1,…,n;

S15、求解翼伞飞行时段每个区间的最优控制量σk,使目标函数值J取最小值,得到最优控制量序列S16、根据最优控制量序列和翼伞的初始状态和速度,推导出规划的航迹path(t)=(x(t),y(t),h(t)),t∈[t0,tf];

其中: h(t)=h0+vzt,

2.根据权利要求1所述的翼伞系统航迹规划方法,其特征在于,所述步骤S15中采用梯度下降法求解翼伞飞行时段的最优控制量序列,具体包括:S151、设置学习率λ,容许误差e,迭代次数最大值L,控制量步长△σk;在每个子区间控制0

量的上下界内随机初始化控制量序列为 根据 计算目标函数的初始值J ;初始化迭代次数l=0,初始化每个子区间的负梯度S152、更新每个子区间的控制量

如果 则令 如果 则令

l+1

根据更新后的控制量序列 计算目标函数值J ;

计算当前迭代的负梯度:

S153、判断是否达到迭代结束条件,所述迭代结束条件为:当前迭代次数l≥L或目标函l+1 l数值变化量|J ‑J|

3.根据权利要求2所述的翼伞系统航迹规划方法,其特征在于,根据控制量序列[σk]计算目标函数值J的步骤为:计算翼伞飞行时长:

根据质点模型得到规划航迹上翼伞系统着陆时刻的航向角和水平面位置:其中

计算着陆点水平位置误差目标值J1和着陆点航向误差目标值J2;

根据翼伞飞行时段[t0,tf]内翼伞的控制量u(t),计算控制能耗目标值J3;

计算目标函数值J=f1J1+f2J2+f3J3。

4.航迹跟踪控制方法,其特征在于,包括:

S21、根据权利要求1‑3中任一项所述的翼伞系统航迹规划方法得到翼伞的规划航迹Pref(t),t∈[t0,tf];

S22、在时刻t计算水平面内翼伞系统与规划航迹的位置偏差向量计算翼伞侧偏距:

计算翼伞的航向角偏差

计算翼伞的下滑角偏差:γerror(t)=γref(t)‑γ0(t)计算翼伞的高度误差:

其中Pref(t).x、Pref(t).y为规划航迹上时刻t的水平面内x方向、y方向的坐标值;xt、yt为翼伞系统在时刻t的实际位置; 为规划航迹上时刻t的航向角; 为 与x轴的夹角; 为 与规划航迹点Pref(t)处切线的夹角; 为翼伞系统在时刻t的实际航向角;γref(t)为规划航迹点Pref(t)处的下滑角;γ0(t)为翼伞系统中领航翼伞在时刻t的下滑角;

S23、计算时刻t的水平面跟踪控制量和纵向跟踪控制量:其中u1为翼伞系统的水平面跟踪控制量,通过非对称下拉来控制翼伞的水平转弯角速率实现水平面航向调节;u2为翼伞系统的纵向跟踪控制量,通过对称下拉来控制翼伞的下滑角速率实现纵向高度调节;u1max和u2max分别为翼伞非对称下拉和对称下拉的最大值,k1、k2、k3、k4分别为侧偏系数、航向角偏差系数、高度误差系数、下滑角偏差系数,在翼伞飞行过程中,循环执行步骤S22和S23,直到翼伞系统着陆。

5.翼伞系统航迹规划系统,其特征在于,包括:翼伞降价质点模型建立模块(11),用于建立风固定坐标系下的翼伞降阶质点模型:其中(x,y,h)分别为翼伞系统在风固定坐标系中水平面x方向、y方向和垂直方向的位置分量,vs为翼伞系统水平方向速度,vz为垂直方向速度,ψ为航向角,为航向角速率,u为与翼伞非对称下偏量对应的控制量;

翼伞系统初始状态和着陆期望状态确定模块(12),用于确定翼伞系统在空投初始时刻t0的位置(x0,y0,h0)和航向角ψ0、翼伞系统在着陆时刻tf的期望位置(xf,yf,hf)和期望航向角ψf、翼伞操纵绳的最大下拉量umax;

目标函数建立模块(13),用于建立翼伞系统航迹规划的目标函数:J=f1J1+f2J2+f3J3;

2 2

其中J1=(x(tf)‑xf)+(y(tf)‑yf) ,为着陆点水平位置误差目标;J2=cos(ψ(tf))+1,为着陆点航向误差目标; 为控制能耗目标;f1、f2和f3为加权因子;x(tf)、y(tf)、ψ(tf)分别为规划航迹上翼伞在着陆时刻的水平面x方向、y方向的坐标和航向角;

飞行时段区间划分模块(14),用于将翼伞飞行时段[t0,tf]划分为n个相邻区间,每个子区间内u(t)取常数值以控制翼伞系统,即:其中: 将u(t)表示为序列[σk],k=1,…,n;

最优控制量计算模块(15),用于求解翼伞飞行时段每个区间的最优控制量σk,使目标函数值J取最小值,得到最优控制量序列规划航迹推导模块(16),用于根据最优控制量序列和翼伞的初始状态和速度,推导出规划的航迹path(t)=(x(t),y(t),h(t)),t∈[t0,tf]。

6.根据权利要求5所述的翼伞系统航迹规划系统,其特征在于,所述最优控制量计算模块(15)采用梯度下降法求解翼伞飞行时段的最优控制量序列,具体包括:S151、设置学习率λ,容许误差e,迭代次数最大值L,控制量步长△σk;在每个子区间控制0

量的上下界内随机初始化控制量序列为 根据 计算目标函数的初始值J ;初始化迭代次数l=0,初始化每个子区间的负梯度S152、更新每个子区间的控制量

如果 则令 如果 则令

l+1

根据更新后的控制量序列 计算目标函数值J ;

计算当前迭代的负梯度:

S153、判断是否达到迭代结束条件,所述迭代结束条件为:当前迭代次数l≥L或目标函l+1 l数值变化量|J ‑J|

7.根据权利要求6所述的翼伞系统航迹规划系统,其特征在于,所述最优控制量计算模块(5)中根据控制量序列[σk]计算目标函数值J的步骤为:计算翼伞飞行时长:

根据质点模型得到规划航迹上翼伞系统着陆时刻的航向角和水平面位置:其中

计算着陆点水平位置误差目标值J1和着陆点航向误差目标值J2;

根据翼伞飞行时段[t0,tf]内翼伞的控制量u(t),计算控制能耗目标值J3;

计算目标函数值J=f1J1+f2J2+f3J3。

8.航迹跟踪控制系统,其特征在于,包括:

航迹规划模块(21),用于根据权利要求1‑3中任一项所述的翼伞系统航迹规划方法得到翼伞的规划航迹Pref(t),t∈[t0,tf];

偏差计算模块(22),用于计算时刻t水平面内翼伞系统与规划航迹的位置偏差向量翼伞侧偏距Lxy(t)、航向角偏差 翼伞的下滑角偏差γerror(t)、翼伞的高度误差Herror(t);

跟踪控制量计算模块(23),用于计算时刻t的水平面跟踪控制量和纵向跟踪控制量。