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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;江苏方天电力技术有限公司;国网江苏省电力有限公司

摘要：一种基于反向传播神经网络的自适应无人机控制方法及系统，包括：建立四旋翼无人机坐标系，并基于坐标系构建四旋翼无人机的动力学模型，包括位移动力学模型和姿态动力学模型；基于四旋翼无人机的位移动力学模型和姿态动力学模型，构建线性自抗扰控制器；构建反向传播神经网络，通过反向传播神经网络调节线性自抗扰控制器中线性扩展状态观测器的带宽增益值；设计质量变化自适应律，基于质量变化自适应律和扩张状态观测器构成的线性自抗扰控制器对四旋翼无人机进行自适应控制。本发明能够针对无人机不同的工作场景，对控制器参数进行实时调整，实现观测器带宽参数的自整定；既考虑了系统的内外扰动，又对负载质量变化具有较强的适应性。

主权项：1.一种基于反向传播神经网络的自适应无人机控制方法，其特征在于，包括如下步骤：建立四旋翼无人机坐标系，并基于坐标系构建四旋翼无人机的动力学模型，包括位移动力学模型和姿态动力学模型；构建的位移动力学模型为： 式中，分别表示对地面坐标系下四旋翼无人机的三系位置坐标（）进行二次求导，表示负载变化后四旋翼无人机的质量，四旋翼无人机绕机体坐标轴旋转3次从而和地面坐标系重合，3次旋转的角度分别为滚转角，俯仰角，偏航角，表示四旋翼无人机四个转子的总升力，为比例系数，；构建的姿态动力学模型满足： 式中，分别表示四旋翼无人机在x、y、z三个轴上的机体角速度，表示整个电机转子和螺旋桨转轴的总转动惯量；分别表示四旋翼无人机的滚转力矩、俯仰力矩和偏航力矩，分别表示四旋翼无人机坐标系下x轴、y轴、z轴的转动惯量；基于四旋翼无人机的位移动力学模型和姿态动力学模型，构建线性自抗扰控制器；应用自适应预测控制动态调节比例-微分控制器中的比例系数和微分系数，用于补偿带宽选择引起的观测误差，具体的：线性扩展状态观测器的控制律满足： 式中，表示PD控制器的输出，表示第三观测状态向量的估计值；定义跟踪错误： 式中，表示期望信号；根据线性扩展状态观测器的输出，可以得到： 式中，qt表示控制信号，dt表示外部干扰；N表示输入的系数， Fx,ux表示关于x和ux的函数； ux表示线性扩展状态观测器的输入；中间量满足： 式中，为系统状态变量；z表示四旋翼无人机在四旋翼无人机坐标系中的z轴坐标，分别表示四旋翼无人机绕自身坐标轴旋转的滚转角，俯仰角，偏航角；根据扩展状态空间，定义过滤器跟踪误差： 式中，表示跟踪错误； 表示对扩展状态空间进行矩阵转置；线性自抗扰控制器的输入如下： 式中，表示误差系数，取值为任意正数；根据上述计算式得到过滤器跟踪误差的导数满足： 式中，表示过滤器跟踪误差的导数；、分别表示比例-微分控制器的比例系数和微分系数；构建反向传播神经网络，通过反向传播神经网络调节线性自抗扰控制器中线性扩展状态观测器的带宽增益值；通过反向传播神经网络在线调节线性扩展状态观测器的带宽增益值，具体包括：线性扩展状态观测器的输出误差定义为： 式中，为期望信号，为系统状态变量；线性扩展状态观测器的输出误差的推导可以通过下面的方法得到： 反向传播神经网络的输入信号可以表示为： 隐藏层的输入和输出分别为： 式中，表示反向传播神经网络中第a个隐藏层的输入权重；tansig·表示双曲正切函数；反向传播神经网络的隐藏单元为6个，双曲正切函数采用正切s型传递函数，双曲正切函数的公式为： 式中，tansigk为双曲正切函数的输出值，k表示双曲正切函数的输入值；将调节线性扩展状态观测器带宽增益值的反向传播神经网络分为三层网络结构；反向传播神经网络的输入信号为输出误差和差分信号的偏置值；每个隐藏单元的神经元数为6，以保证反向传播神经网络对误差的强近似能力；输出层包含三个神经元，对应于线性扩展状态观测器的增益向量；反向传播神经网络的第k次输出值可以用下式表示： 式中，表示反向传播神经网络隐藏单元中的一个非线性激活函数； 表示反向传播神经网络中的一个非线性激活函数； 表示连接第i个神经元和第k个神经元的权重； 表示神经元的总个数； 表示连接第m个输入单元和第i个隐藏单元神经元的权重；M表示输入单元的总个数； 表示第m个输入值；对输出进行反规格化处理用于满足反向传播−ALADRC控制器中线性扩展状态观测器的增益向量的要求，线性扩展状态观测器的增益向量可得为： 式中，k=1、2或3，分别对应线性扩展状态观测器的第一增益向量、第二增益向量和第三增益向量；表示增益向量的初始值；构建质量变化自适应律，基于质量变化自适应律和扩张状态观测器构成的线性自抗扰控制器对四旋翼无人机进行自适应控制；构建质量变化自适应律，具体包括：建立了基于高度通道的质量自适应律，根据无人机动力学方程得到关于无人机在z轴的加速度计算式如下： 式中，表示无人机在z轴的加速度；表示期望的z轴坐标；根据等效确定性原理得到： 是一个给定可调整参数，表示四旋翼无人机在z轴的空气阻力系数，g表示比例系数，质量的估计误差可由下式得出： 式中，第一质量参数和第二质量参数分别满足： 式中，表示无人机负载变化量的估计值；结合无人机在z轴的加速度计算式和质量的估计误差，经过等式变换得到质量变化自适应律如下： 。

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