一种无人机的共振抑制方法、电子设备及存储介质与流程

本公开实施例涉及无人机的信号处理领域，更具体地，涉及无人机的共振抑制方法、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、在无人机被操控时中，无人机通过机臂将动力系统拉力传导至机身，然而机臂并非理想刚体，其在传递拉力同时会激发固有振动模态产生振动，带动无人机内部的传感器产生振动，导致传感器反馈的无人机的当前状态信号产生同频振动。目前，无人机的控制指令信号是根据无人机的当前状态信号生成的，在该状态信号受到振动信号的影响下，生成控制指令信号可能会使机臂振动与动力系统发生共振，严重时甚至造成飞控系统不稳定，严重威胁飞行安全。

2、目前，现有的共振抑制方法一般采用改善机臂结构，提升振动频点的方式，或者优化控制器，在指令输出端增加陷波器，衰减动力系统的信号，避免发生共振。但是目前的陷波器普遍存在限波范围过大的问题，在衰减期望频率幅值的同时也抑制了周边频率的信号，可能影响到原本的控制指令信号。并且由于材料装配工艺的差异，同一批次的不同飞机的机臂振动模态不一致，甚至同一驾飞机在飞行过程中振动频率也会改变，现有的陷波器无法对振动信号在线辨识，自适应的调整限波参数，严重时无法实现振动抑制效果。

技术实现思路

1、本公开实施例提供一种无人机的共振抑制方法、电子设备及存储介质。可以在提升无人机的共振抑制效果。

2、第一方面，本实施例提供了一种无人机的共振抑制方法，包括：第一控制信号输入具有预设参数的滤波器，以获得振动信号，所述振动信号为所述第一控制信号在经过所述滤波器的滤波处理之前与经过所述滤波处理之后的差异信号；将所述振动信号输入自适应振荡器，以确定目标频率，所述目标频率为所述振动信号的频率，所述目标频率用于调节所述滤波器的参数；计算所述振动信号的振动功率，在所述振动功率大于第一预设阈值的情况下，将所述第一控制信号输入所述调节后的滤波器，以获得滤波后的第一控制信号，并使用所述滤波后的第一控制信号控制无人机。

3、可选地，在所述振动功率小于或等于第一预设阈值的情况下，使用所述第一控制信号控制无人机。

4、可选地，所述具有预设参数的滤波器为扩展卡尔曼滤波器，在所述将第一控制信号输入具有预设参数的滤波器之前，所述方法还包括：获取与所述第一控制信号对应的状态向量、运动方程和观测方程，其中所述状态向量中包括所述第二控制信号、所述振动信号的正弦表达和所述振动信号的余弦表达，所述第二控制信号为剔除所述振动信号的第一控制信号；根据所述运动方程和所述观测方程，设置扩展卡尔曼滤波器的预设参数，所述预设参数包括系统矩阵、控制矩阵、控制量、观测矩阵、第一协方差矩阵和第二协方差矩阵，所述第一协方差矩阵为运动方程噪声的协方差矩阵，所述第二协方差矩阵为观测方程噪声的协方差矩阵。

5、可选地，所述将第一控制信号输入具有预设参数的滤波器，以获得振动信号，包括：将所述第一控制信号输入所述扩展卡尔曼滤波器，根据所述系统矩阵、所述控制矩阵和所述控制量对所述状态向量进行一步预测，获得所述状态向量的一步预测值；根据所述系统矩阵和所述第一协方差矩阵对第三协方差矩阵进行一步预测，获取所述第三协方差矩阵的一步预测值，所述第三协方差矩阵为所述扩展卡尔曼滤波器的协方差矩阵；根据所述观测矩阵、所述第二协方差矩阵和所述第三协方差矩阵的一步预测值，确定卡尔曼增益；根据所述观测矩阵、所述观测方程、所述卡尔曼增益和所述状态向量的一步预测值，获得所述振动信号。

6、可选地，所述根据所述系统矩阵、所述控制矩阵和所述控制量对所述状态向量进行一步预测，获得所述状态向量的一步预测值，包括：确定所述状态向量的一步预测值，所述状态向量的一步预测值为第一乘积与第二乘积的和，所述第一乘积为所述系统矩阵与上一控制周期的控制信号的状态向量的乘积，所述第二乘积为所述控制矩阵与所述控制量的乘积。

7、可选地，所述根据所述系统矩阵和所述第一协方差矩阵对第三协方差矩阵进行一步预测，获取所述第三协方差矩阵的一步预测值，包括：确定所述第三协方差矩阵的一步预测值，所述第三协方差矩阵的一步预测值为第三乘积与所述的第一协方差矩阵的和值，所述第三乘积为所述系统矩阵、第四协方差矩阵和所述系统矩阵的转置的乘积，所述第四协方差矩阵为上一控制周期的扩展卡尔曼滤波器的协方差矩阵。

8、可选地，所述根据所述观测矩阵、所述第二协方差矩阵和所述第三协方差矩阵的一步预测值，确定卡尔曼增益，包括：确定所述卡尔曼增益，所述卡尔曼增益为所述第三协方差矩阵的一步预测值、所述观测矩阵的转置和第一和值的-1次幂的乘积，所述第一和值为第四乘积与所述第二协方差矩阵的和值，所述第四乘积为所述观测矩阵、所述第三协方差矩阵的一步预测值和所述观测矩阵的转置的乘积。

9、可选地，所述根据所述观测矩阵、所述观测方程、所述卡尔曼增益和所述状态向量的一步预测值，获得所述振动信号，包括：确定所述状态向量，所述状态向量为所述状态向量的一步预测值与第五乘积的和值，所述第五乘积为所述卡尔曼增益与第一差值的乘积，所述第一差值为所述观测方程与第六乘积的差值，所述第六乘积为所述观测矩阵与所述状态向量的一步预测值的乘积；根据所述状态向量，获得所述振动信号。

10、可选地，在所述根据所述观测矩阵、所述观测方程、所述卡尔曼增益和所述状态向量的一步预测值，获得所述振动信号之后，所述方法还包括：确定所述第三协方差矩阵，所述第三协方差矩阵为第二差值与所述第三协方差矩阵的一步预测值的乘积，所述第二差值为单位矩阵与第七乘积的差值，所述第七乘积为所述卡尔曼增益与所述观测矩阵的乘积。

11、可选地，所述将所述振动信号输入自适应振荡器，以确定目标频率，包括：将所述振动信号输入自适应振荡器，获取所述自适应振荡器的输出；根据所述振动信号和所述自适应振荡器的输出，确定所述振动信号的跟踪误差，所述跟踪误差为所述振动信号与所述自适应振荡器的输出的差值；根据所述跟踪误差，更新所述自适应振荡器的工作参数以减小所述跟踪误差，所述自适应振荡器的工作参数包括直流偏置、谐波的幅值和相位，以及频率；在所述跟踪误差小于第二预设阈值的情况下，将所述自适应振荡器的频率作为所述振动信号的频率。

12、可选地，所述第一控制信号包括所述无人机的角加速度指令信号。

13、第二方面，本技术实施例提供了一种存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现上述第一方面任一项所述的方法的步骤。

14、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，具有处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现上述第一方面任一项所述的方法的步骤。

15、本公开实施例的一个有益效果在于，可以将受到振动信号干扰的第一控制及信号发送到具有预设参数的滤波器，获得振动信号，并将该振动信号输入自适应振荡器确定振动信号的频率，最后计算所述振动信号的振动功率，在所述振动信号的功率大于阈值时，将第一控制信号输入调节后的滤波器中，过滤该频率的信号，并使用过滤后的控制信号控制无人机，通过这种方式，可以通过预设滤波器对振动信号实时的进行估计，并使用自适应振荡器实时对该振动信号的振动频率进行跟踪辨识，使无人机可以在振动信号的振动功率较高，即可能产生共振时，从控制信号中过滤掉该振动频率的信号，来实现抑制共振的目的，同时，在振动功率较小的情况下，可以不对控制信号进行过滤，节省计算资源。

16、通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开实施例的其它特征及其优点将会变得清楚。