四旋翼无人飞行器ADRC-GPC控制

针对四旋翼无人飞行器的姿态控制系统,需要研究先进控制策略来达到满意的性能.将自抗扰控制(ADRC)与广义预测控制(GPC)相结合,设计一种新型自抗扰广义预测控制器(ADRC-GPC),利用ADRC中的扩张状态观测器(ESO)来估计和补偿非线性系统的模型不确定性以及外部扰动作用,将原始对象模型转化为积分器形式,然后针对积分器设计广义预测控制器.阶跃响应系数矩阵能被解析地求解出来,可有效地解决广义预测控制计算量大的问题.研究结果表明:所提出的ADRC-GPC控制方法能够对四旋翼无人飞行器姿态系统进行实时控制,可满足控制精度及快速性要求,并能有效地克服系统的外部干扰和多变量耦合作用.自抗扰广义预测控制器能够有效地控制欠驱动非线性多变量系统.     

无人倾转旋翼飞行器冗余操纵控制策略设计

根据所建立的无人倾转旋翼飞行器飞行动力学模型配平和小扰动线性化处理结果分析了不同飞行模式下的操纵效率,应用多目标非线性控制方法的目标优化函数性能指标得到了操纵效率矩阵系数,设计了一套实用的舵面驱动分配策略,实现了飞行器全模式飞行,解决了飞行控制随飞行模式变化所要求的操纵冗余问题．采用所提出的操纵分配策略可使飞行控制器统一设计,无需按不同飞行模式设计控制器,有效降低了飞行控制器的设计难度．给出了一个全模式飞行仿真样例,运用线性PID控制器实现了稳定飞行控制．利用倾转旋翼飞行器飞行动力学模型仿真验证了操纵分配策略的有效性．     

对四轴飞行器的控制算法的分析与仿真

四轴无人飞行器通过四个旋翼联合驱动实现垂直起降、滚转俯仰等姿态变换,根据机体坐标系和地面坐标系,推导转换矩阵,对系统进行控制输入并得到飞行器的非线性状态模型;基于PID控制算法原理设计一种双闭环PD控制器,在Matlab中进行姿态响应实验,给出位置和姿态角的响应波形,分析算法性能,最终验证设计的可行性。     

基于非线性模型预测的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机轨迹跟踪控制器跟踪性能不稳定的问题,提出一种基于非线性模型预测控制(nolinear model predict control, NMPC)的轨迹跟踪算法。首先,建立四旋翼无人机的动力学模型,定义四旋翼无人机的位置和姿态为状态量,螺旋桨转速为控制输入量,建立非线性状态空间方程作为控制算法的预测模型。其次,定义最优化函数和四旋翼无人机控制约束,将轨迹跟踪控制问题转换为非线性最优化求解问题。最后,通过多重打靶法求解得到的最优控制量作为四旋翼无人机的输入信号。为验证NMPC算法的跟踪性能,在Matlab中搭建仿真平台进行对比实验,结果表明,与PID和串级模型预测控制(model predict control, MPC)及改进MPC方法相比,NMPC算法能够在满足约束的情况下完成轨迹跟踪任务,误差小、精度高,并具有抗干扰能力。     

有限时间Back-Stepping动态面控制

针对一类具有外干扰和建模误差的n阶非线性系统提出一种有限时间Back-stepping动态面控制.在动态面控制方法的子系统控制器设计中设计一个快速有限时间收敛的非线性滤波器,以代替一阶线性滤波器.该方法可避免"计算膨胀",降低高阶系统的误差积累,同时可避免高阶系统有限时间控制难以解决的奇异性问题.针对动态面控制稳定性分析中未将估计误差考虑在内的不足,将其一并考虑,并证明了其稳定性,给出稳态控制误差.最后结合四旋翼飞行器位置控制系统仿真验证了其工程的实用性和优越性.     

基于扩展卡尔曼滤波的多旋翼飞行器融合姿态解算算法

针对多旋翼飞行器飞行时机身振动对加速度计产生的噪声干扰,建立径向基(RBF)神经网络结构模型,提出扩展卡尔曼滤波融合姿态解算算法。采用加速度计解算的姿态角作为输入向量,四元数互补滤波解算的姿态角作为参考向量,通过学习不断调整网络最优权值,得到滤波后的由加速度计解算的姿态角,并将四元数互补滤波算法解算出的姿态角与经RBF神经网络非线性滤波得到的加速度计解算的姿态角进行扩展卡尔曼滤波融合姿态解算,以提高飞行器姿态角的解算精度。实验结果表明:基于RBF神经网络的非线性滤波算法可对加速度计解算的姿态角进行有效滤波,提高飞行器姿态角的解算精度;采用的扩展卡尔曼滤波融合姿态解算算法收敛速度快、稳定性强,能够更准确地实时解算飞行器的当前姿态,验证了该算法的可行性。     

倾转四旋翼飞行器直升机模式操稳特性分析

针对倾转旋翼飞行器直升机模式下的操纵性和稳定性进行了研究分析,为后续控制系统的设计提供一定的理论依据。在考虑旋翼-机翼干扰的情况下建立了倾转四旋翼飞行器飞行动力学模型并结合试验数据进行验证。提出了一种适用于直升机模式下的操纵策略并对飞行器进行了配平计算。以该操纵策略为基础,计算了相应的操纵功效和操纵耦合,并分析了主要稳定性导数和特征根的变化。结果表明:航向操纵功效相较于其他通道较小;垂向输入引起的纵向力和俯仰力矩的大小随速度的增加不断增大;横向输入下引起的偏航力矩随速度增大而增大;速度稳定性随速度的增加而变得不稳定;除螺旋模态外,其他模态随速度的增加稳定性增强。     

小型四旋翼飞行器位姿建模及其仿真

为了研究多旋翼飞行器的位姿控制,以开源硬件pixhawk搭建的四旋翼飞行器作为研究对象,建立其位置和姿态运动学和动力学模型。在简化系统模型的基础上,以姿态控制作为位置控制的内回路,位置控制作为外环主回路,设计双闭环串级模糊PID控制器。在Matlab/Simulink平台上对系统模型进行仿真验证。仿真实验结果表明,模糊PID控制器比PID控制器具有动态响应更快、控制稳定性更好的优势。该模型和模糊PID控制器能有效实现飞行器的位置控制。     

含ESO的QTR无人机垂直起降模态分数阶滑模姿态控制

针对四倾转旋翼飞行器姿态控制系统复杂非线性、强耦合、多输入多输出、存在复合干扰等特点,提出了一种分数阶滑模控制的设计方法。利用分数阶微积分算子的积分权重随时间的推移逐渐减小的特性,柔化作用在被控系统上的能量,减小整数阶微积分滑模面的超调现象,设计了分数阶微积分滑模面。并针对传统幂次趋近律收敛时间长、速度慢、抖震严重等不足,提出了一种具有二阶滑模特性的新型快速趋近律。在此基础上采用扩张状态观测器在线对复合干扰进行估计和补偿。仿真结果表明,相比传统整数阶滑模控制,所提控制方案具有良好的控制性能。     

基于悬停四旋翼位置姿态信息的风场估计方法研究

基于四旋翼飞行器悬停状态下的位置及姿态信息,提出了一种离线的风场估计方法。首先根据Dryden大气紊流模型建立了四旋翼飞行器所处的风场环境,并通过分析有风情况下旋翼升力的变化,得到旋翼升力与风场信息(风速、风向)的函数关系式;接着利用牛顿-欧拉方法推导出有风扰动下的四旋翼动力学方程,并进一步设计了用于保持飞行器悬停状态的PID控制器;最后,基于悬停状态下四旋翼飞行器的位置姿态信息,计算得到飞行器所处的风场环境信息。MATLAB仿真结果表明所提方法在有紊流干扰的情况下,能够有效地提取出风场环境里的主风信息。     

单翼损坏下的四旋翼飞行控制器设计

针对发生单翼损坏故障时四旋翼飞行器的常规控制失效问题,用反步法设计保证飞行器安全和一般飞行控制的控制器.根据单翼损坏下四旋翼飞行器的旋转与平移运动方程,将控制器划分成内、外环,使用反步法设计这两个环路.内环控制飞行器姿态,外环控制飞行器位置.用反步法设计此种控制器时牺牲飞行器的偏航控制能力,但能实现飞行器一定程度的正常飞行.即能实现飞行器以恒定速度绕其垂直轴转动,机体保持水平同时空间位置不变的近悬停状态,也能通过指令信号实现飞行控制和位置跟踪.经过仿真验证,证实了该控制器对单翼损坏故障下的四旋翼飞行器的飞行控制的有效性,飞行器的稳定性能良好.结果表明,偏航控制能力的丧失不会对四旋翼的安全造成威胁,也不会对飞行器的轨迹跟踪造成较大影响,即保证飞行器能在以恒定速度绕垂直轴转动的情况下进行稳定飞行,同时还能以较快速度跟踪简单的期望轨迹.该研究证实了单翼损坏下的四旋翼飞行器的飞行仍具有可控性.     

欠驱动四旋翼飞行器反演模糊自适应控制

针对欠驱动四旋翼飞行器的结构特性,提出一种自适应模糊反演欠驱动控制算法,该算法可以克服传统反演控制中存在的问题,如欠驱动控制律过于复杂,抗干扰能力弱及系统建模误差对跟踪性能影响较大等弱点,该算法利用自适应模糊系统逼近系统中的非线性函数及扰动项,并利用模糊系统来构造系统的虚拟控制量,从而实现对欠驱动四旋翼飞行器的高精度控制,并以欠驱动四旋翼飞行器的自由度x为例,详细论述了自适应模糊系统的设计过程,并对算法的收敛性做了分析,仿真结果表明,该算法具有很强的抗干扰性,并且达到了理想的控制精度。     

高超声速飞行器非线性H_∞姿态控制设计

针对高超声速飞行器倾斜转弯姿态跟踪控制问题,将非线性耦合系统的姿态跟踪控制表述为非线性H∞控制的指令误差状态空间实现形式.基于非线性系统γ-耗散性及L2增益设计准则,设计满足Hamil-ton-Jacobi-Isaacs不等式的光滑可微储能函数.在一定假设条件下,利用非线性系统在局部空间内线性伴随系统的Riccati微...     

四旋翼农药喷洒飞行器模糊PID姿态控制

针对四旋翼农药喷洒飞行器在作业过程中负载发生变化影响飞行器作业中稳定性的问题,设计模糊PID(Proportion Integration Differentiation)控制器,运用MATLAB软件搭建飞行器模糊PID控制系统与传统PID控制系统Simulink仿真模型,并对飞行器姿态进行仿真。仿真结果显示,与传统PID相比,在飞行器质量发生改变后,模糊PID控制系统适应性强,参数整定简单。飞行器质量改变后,模糊PID控制算法比传统PID超调量降低4.8%,上升时间减少0.513s,系统恢复时间减少0.790s。结果表明,模糊PID控制系统比传统PID控制系统响应速度快,控制效果好,鲁棒性较强,进一步提高了飞行器在农药喷洒过程中的稳定性。     

四旋翼飞行器的姿态解算及控制实现

针对四旋翼飞行器的姿态控制问题,首先结合四元数及互补滤波法给出姿态解算及数据更新算法;其次采用PID控制算法对姿态进行稳定控制;最后通过上位机观察数据得出控制效果曲线并在实物实验平台上基础上进行了实际飞行验证算法的可行性.实验结果表明:四元数互补滤波算法能实现稳定高精度的姿态解算;PID控制器可以有效的完成飞行器的自稳控制且能有效的校正外界扰动造成的角偏移量,满足四旋翼飞行器的控制要求.     

基于改进型自抗扰控制的四旋翼无人机姿态控制系统研究

针对四旋翼无人机姿态控制系统在外界干扰下,跟踪精度和抗扰动性能易受到影响的问题,提出一种改进型自抗扰控制(ADRC)算法。首先,基于原点平滑性和连续性考虑设计了改进型非线性函数。其次,基于线性扩张状态观测器(LESO)和非线性扩张状态观测器(NLESO)各自的优点,设计了线性/非线性可切换的改进型扩张状态观测器(IESO)。最后,基于IESO设计了改进型ADRC,将其应用于四旋翼无人机姿态控制系统,并从响应速度、跟踪精度、抗干扰能力三方面对其进行仿真实验验证。实验结果显示,IESO具有更好的观测效果,改进型ADRC的控制性能比传统的线性ADRC和非线性ADRC更优。     

基于模型参考自适应的四旋翼飞行器反步控制

针对四旋翼飞行器易受干扰的问题,本文提出了一种基于模型参考自适应的反步控制方法,在外界气流干扰和内部参数不确定的情况下,保证四旋翼飞行器稳定平滑地跟踪参考信号。将四旋翼飞行器的飞行控制系统分解为水平位置控制子系统与高度和姿态控制子系统,并对两个子系统分别设计反步控制器,然后在高度和姿态控制子系统应用模型参考自适应控制,提高该子系统的抗干扰性能,从而进一步改善水平位置控制性能,同时采用Lyapunov稳定性理论,证明整个闭环系统渐近稳定。仿真结果表明,该算法能够有效抑制外界气流干扰,对负载不确定性具有较强的自适应能力,有效提高系统的稳定性和抗干扰性能。该研究具有一定的理论和实际应用价值。     

差分进化算法在四旋翼飞行姿态中的应用

无人机技术现已被运用到军事、农业等越来越多的领域。在大多数四旋翼飞行器上仍采用PID控制算法,但其参数的调节要依赖精确的运动学模型,且调节时间较长。针对PID控制器调节时间慢,精度差的问题。采用了一种改进的PID控制器的方法来提高四旋翼飞行器的调整速度和稳定性。研究了基于差分进化算法的PID控制器的系统模型,相比于基于Ziegler-Nichols调参方法的PID控制器,系统的上升时间提高了36%。并通过matlab仿真,结果表明运用差分进化算法对四旋翼无人机的姿态进行调整,不仅能够提高四旋翼无人机的稳定性,还能提高四旋翼无人机姿态调整的速度。     

一种新型多旋翼飞行器的建模与反演控制

针对目前多旋翼飞行器存在的不足之处,提出一种外形布局新颖、内部结构简洁、具有硬件冗余且易于工程实现的新型多旋翼飞行器,并提出一种反演控制策略.首先,给出了飞行器的运动学模型和动力学模型,随后,设计了飞行器的姿态和位置控制器.其中,姿态控制器设计中将一阶滤波器和线性跟踪微分器用于其中,以实现系统对控制指令的快速响应;位置控制器用于解算跟踪期望轨迹所需要的姿态角信息.最后,通过仿真验证实验,验证了本文所提控制策略的正确性.     

基于PWM的四旋翼飞行器控制方法

为实现四旋翼飞行器稳定可靠性飞行控制,提出了以ATMEL公司AVR微控制器为核心IC（IntergratedCircuit）的MCU（MicroControlUnit）四旋翼飞行器控制系统。该系统由以无刷直流电机为动力核心的动力驱动系统、以微控制器及陀螺仪为核心的核心控制系统、以2．4GHz的无线遥控接收器为核心的无线遥控控制系统组成。采用脉冲宽度调制（PWM：PulseWidthModulation）信号控制四旋翼控制动力驱动模块。通过对四旋翼工作模式与控制参数的研究,得到相应的控制算法,然后编程实现、模拟相应的飞行姿态。实验结果表明,四旋翼飞行器能稳定悬停、转向和三维控制。