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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明涉及高动态强对抗环境下的无人机高机动控制方法及系统。包括：根据历史数据和四元数姿态描述方式构建无人机数据驱动增量模型，无人机数据驱动增量模型包括平移动力学增量模型与旋转动力学增量模型；基于平移动力学增量模型，采用非线性增量动态逆控制设计增量推力控制策略；通过增量推力控制策略构建高机动位置控制器；基于旋转动力学增量模型，采用非线性增量动态逆控制设计增量力矩控制策略；通过增量力矩控制策略构建高机动姿态控制器；通过高机动位置控制器得到期望作用在无人机上的推力；通过高机动姿态控制器得到期望作用在无人机上的力矩。本发明避免了无人机高机动过程中因大角度变化所引起的潜在奇异值问题。
主权项：1.一种高动态强对抗环境下的无人机高机动控制方法，其特征在于，所述方法包括：根据历史数据和四元数姿态描述方式，构建无人机数据驱动增量模型，所述无人机数据驱动增量模型包括平移动力学增量模型与旋转动力学增量模型；基于所述平移动力学增量模型，采用非线性增量动态逆控制设计增量推力控制策略；通过所述增量推力控制策略构建高机动位置控制器；基于所述旋转动力学增量模型，采用非线性增量动态逆控制设计增量力矩控制策略；通过所述增量力矩控制策略构建高机动姿态控制器；通过所述高机动位置控制器得到期望作用在无人机上的推力；通过所述高机动姿态控制器得到期望作用在无人机上的力矩；所述平移动力学增量模型表达式为： ；式中，表示东北天惯性坐标系下无人机位置；表示东北天惯性坐标系下无人机速度；表示常数对角增益矩阵；表示增量推力；表示平移动力学增量模型估计误差；表示相应无人机状态变量的一阶时间导数；表示相应无人机状态变量的历史数据；其中，表示可替换状态变量；所述增量推力控制策略表达式为： ；式中，表示位置追踪误差；表示速度追踪误差；表示对常数对角增益矩阵求逆；表示无人机期望轨迹；表示预先选定的位置常数增益矩阵；表示预先选定的速度常数增益矩阵；表示相应无人机状态变量的二阶时间导数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 高动态强对抗环境下的无人机高机动控制方法及系统
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