技术特征：
1.一种无人机在高空环境下姿态稳定控制方法，其特征在于：无人机通过传感器获取外界风速和风向以及自身的飞行三维姿态，将传感器获得的信息传递给飞行控制器，飞行控制器通过算法控制飞行作动器，进而控制无人机的姿态，实现无人机在高空环境下的姿态稳定；所述算法为自适应控制算法和模糊自抗扰控制相结合，利用模糊控制器能在线对非线性状态误差反馈控制律参数进行实时调节，再利用自适应控制器对无人机的姿态进行跟踪估计，并利用估计值来修正自抗扰的补偿系数，提升系统控制精度和抗扰动性。2.根据权利要求1所述的无人机在高空环境下姿态稳定控制方法，其特征在于：所述自适应控制算法和模糊自抗扰控制中，跟踪微分器表达形式如下：其中，表示姿态信号的跟踪输出值；表示微分信号；r为系统稳定收敛速度；h为积分步长；扩张观测器表达式如下：其中β为观测器的调节因子；α决定了函数的非线性程度；δ决定了函数的线性区域范围。3.根据权利要求1所述的无人机在高空环境下姿态稳定控制方法，其特征在于：传感器采集数据时，通过收集无人机面对强风干扰下的作动数据并整理成数据集，使用数据集训练卷积神经网络，通过训练的卷积神经网络能够实现无人机在高空环境下的姿态稳定。4.根据权利要求1所述的无人机在高空环境下姿态稳定控制方法，其特征在于：所述传感器包括用于测量风速的风速传感器、用于测量风向的风向传感器、用于测量无人机与地面倾角的倾角传感器和用于测量无人机在飞行三维姿态的姿态传感器，姿态传感器输入端与风速传感器、倾角传感器和风向传感器连接，输出端与飞行控制器相连接。
技术总结
本发明提供了一种无人机在高空环境下姿态稳定控制方法，无人机通过传感器获取外界风速和风向以及自身的飞行三维姿态，将传感器获得的信息传递给飞行控制器，飞行控制器通过算法控制飞行作动器，进而控制无人机的姿态，实现无人机在高空环境下的姿态稳定；所述算法为自适应控制算法和模糊自抗扰控制相结合，利用模糊控制器能在线对非线性状态误差反馈控制律参数进行实时调节，再利用自适应控制器对无人机的姿态进行跟踪估计，并利用估计值来修正自抗扰的补偿系数，提升系统控制精度和抗扰动性。本发明解决了无人机在高空环境下姿态稳定控制问题，有效避免空气密度变化和强风影响导致飞行姿态发生变化，提高无人机的稳定性。提高无人机的稳定性。提高无人机的稳定性。
技术研发人员：褚文昊 李小光 李硕
受保护的技术使用者：南京壮大智能科技研究院有限公司
技术研发日：2022.09.22
技术公布日：2022/12/8