小型无人直升机模型辨识数据处理方法研究

针对小型无人直升机模型频域辨识过程中的姿态角速率测量误差,提出了一种飞行数据处理方法。该方法采用飞行试验扫频测试技术,确保激励信号能够满足不同频段下模型辨识对飞行数据的需求;设计基于有色噪声的卡尔曼滤波器以降低紊流风场对飞行测量数据的影响,同时,对飞行测量数据使用数据预处理的方法以剔除测量噪声、野值、直流成分和低频分量。在小型无人直升机系统各通道中进行验证,验证结果表明,所提出的飞行数据处理方法能够满足小型无人直升机模型辨识对姿态角速率数据精度的要求,为精确建模提供了较高质量的飞行数据。     

小型无人直升机的姿态与高度自适应反步控制

针对小型无人直升机的姿态与高度控制问题, 本文提出了一种基于反步法的自适应控制策略. 具体而言, 首先对小型无人直升机的运动学模型进行了等效变换, 使系统中未知参数满足线性参数化条件, 然后应用反步法设计了包含主旋翼挥舞模型的姿态与高度自适应控制器, 并借助Lyapunov方法和芭芭拉定理对闭环系统的稳定性进行了严格的数学分析. 最后, 对该控制器的性能进行了仿真验证, 结果表明在直升机质量和惯性矩阵存在不确定性(未知)的情况下, 该控制算法依然能够取得良好的控制效果.     

基于LMI的无人直升机姿态解耦鲁棒控制器设计

无人直升机是典型的多输入多输出系统,具有静不稳、强耦合、不确定的特点。本文首先基于小扰动理论建立起无人直升机的线性模型;然后运用状态反馈进行极点配置,实现了对被控对象四通道间的动态解耦;最后设计了基于LMI的无人直升机H∞鲁棒姿态控制器,解决了模型参数摄动的问题并进行了仿真验证。结果表明所设计的姿态控制器性能良好、结构相对简单,达到ADS-33E-PRF标准LEVEL1的要求。     

基于神经网络前馈的无人直升机非线性鲁棒控制设计

针对小型无人直升机的控制问题,设计了一种基于神经网络前馈的非线性鲁棒控制算法.算法主要由两部分组成:基于三层神经网络的前馈,用以补偿无人直升机姿态动力学模型中的不确定项;基于符号函数积分的鲁棒控制,用以补偿未知外界扰动;基于Lyapunov分析方法证明了控制器可实现姿态角的半全局渐近跟踪.在三自由度实验平台上对所设计的控制算法进行了实验验证,结果表明:提出的设计取得了较好的姿态控制效果,并对外界未知风扰具有较好的鲁棒性.     

小型无人直升机姿态非线性鲁棒控制设计

本文针对小型无人直升机的姿态控制问题,通过系统参数辨识,获得了较为准确的无人直升机姿态动力学模型.并根据无人直升机的动态特性,设计了基于神经网络前馈与滑模控制的非线性鲁棒姿态控制律,该控制律对直升机模型的先验知识要求较低.利用基于Lyapunov的分析方法证明,设计的控制律能够实现对无人直升机姿态角的半全局指数收敛镇定控制,并能确保闭环系统的稳定性.基于姿态飞行控制实验平台的实时飞行控制实验结果表明,提出的控制设计取得了很好的姿态控制效果,并对系统不确定性和外界风扰动具有较好的鲁棒性.     

小型无人直升机浸入–不变集自适应控制

本文基于浸入–不变集理论,针对小型无人直升机存在的参数不确定性问题,设计一种新型的自适应控制器.利用基于Lyapunov的分析方法和La Salle不变性原理,进行闭环系统的稳定性分析,确保无人直升机姿态角的跟踪误差全局渐进收敛,以及闭环系统的稳定性.在无人直升机姿态飞行控制实验平台上,进行了无人机姿态跟踪控制实验.实验结果表明,本文所提出的控制方法具有良好的跟踪控制效果.     

基于LQR的无人直升机姿态控制器设计

无人直升机控制系统是一个易受环境干扰的、各通道相互耦合的非线性系统.为了实现无人直升机能在不同环境下自主飞行,需要设计抗干扰能力强的控制器;采用系统辨识的方法得到直升机横向通道和纵向通道姿态环路的线性系统模型;根据线性最优二次型理论,对直升机横向通道和纵向通道的姿态环路设计了LQR最优控制器,使用MATIAB仿真选取最优控制器参数后,在ALIGN 700N直升机上进行了实际飞行试验,仿真和飞行试验表明,采用LQR控制技术设计的无人直升机姿态控制器具有较强的鲁棒性和实用性.     

四旋翼无人侦察器轨迹跟踪控制研究

针对在系统动力参数不确定、干扰随机性的情况下,对四旋翼无人侦察器非线性模型进行有效控制的问题,建立了侦察器的动力学模型,并提出了一种基于双层回路的非线性控制器设计方法.其外层回路中设计了基于模糊PID(proportional-integral-derivation)控制的控制器来实现高度和位置跟踪;内层回路中利用滑模控制器来实现姿态稳定控制.仿真结果表明,设计的控制器能够使无人侦察器的运动轨迹和姿态角快速收敛到期望值且稳定在较小的误差范围内,具有较好的适应性和鲁棒性.     

基于径向基函数神经网络与扩张状态观测器的无人直升机控制

针对具有系统不确定和外部干扰的无人直升机飞行控制问题,提出了一种基于神经网络和扩张状态观测器的控制方法.利用神经网络逼近系统的不确定性,引入扩张状态观测器对神经网络的逼近误差和系统外部干扰进行估计.基于神经网络和扩张状态观测器的输出,对无人直升机的主旋翼挥舞角、姿态角速率、姿态角、速度与位置系统分别进行了控制器设计,以增强系统鲁棒性和抗干扰能力.同时,引入动态面控制方法以避免对虚拟信号进行直接求导,并通过李雅普诺夫方法分析了闭环控制系统的稳定性.最后使用无人直升机数据进行仿真验证,结果表明设计的控制律能使无人直升机有效跟踪控制指令,具有良好的稳定性与鲁棒性.     

基于人工蜂群算法的无人直升机LQG/LTR控制律优化设计

针对无人直升机线性二次型高斯/回路传输恢复(LQG/LTR)飞行控制律设计中加权矩阵的选定问题, 提出一种基于人工蜂群算法优化控制器加权矩阵的方法. 采用LQG/LTR控制方法设计无人直升机的内外环自主飞行控制系统; 利用蜂群算法的全局寻优能力, 通过最小化性能指标对状态反馈控制器进行优化; 在系统噪声和阵风的干扰下, 对该无人直升机飞行控制系统进行轨迹跟踪仿真. 研究结果表明, 该优化设计方法提高了控制器的设计效率, 优化后的控制器的跟踪性能和鲁棒性有了明显提高.     

基于ESO的无人直升机高精度姿态控制

针对小型无人直升机存在模型参数不确定性、电磁干扰影响的问题,设计了一种基于ESO（扩张状态观测器）的高精度姿态控制方法．直升机姿态通道中的不确定部分及外界复合扰动被视为总扰动,通过ESO进行实时估计,结合状态反馈控制器实现扰动消除．试验结果表明,在0.1 s内姿态角可从0°快速跟踪到5°且无超调．最后将设计的控制器应用于研制的高精度无人驾驶系统,实现系统参数变动等条件下直升机的全自主定点悬停和航迹飞行．     

小型无人直升机的模型预测控制算法研究

针对无人直升机在阵风干扰环境中的姿态控制精度低的问题.本文将非线性刚体动力学模型在悬停点应用小扰动理论得到了线性化数学模型.考虑系统输入输出和控制量约束,采用模型预测控制将控制器的设计问题转化为每个采样时刻求解一个带不等式和等式约束的凸二次规划问题.通过设计终端状态约束解决了有限时域模型预测控制(model predictive control, MPC)算法的稳定性问题,并通过引入松弛变量使得约束优化问题更容易求解.随机和常值阵风干扰下无人机悬停仿真验证了本文MPC预测控制器具有幅度不超过0.25 m/s的良好干扰抑制能力,性能明显优于线性二次型调节器(linear-quadratic regulator, LQR).     

舰尾流随高扰动模型对直升机着舰悬停控制的影响研究

大海况下存在的复杂舰尾流严重影响直升机着舰时的飞行姿态,针对常规舰尾流模型仅适用于研究直升机纵向运动受干扰的问题,在美军标MIL-F-8785C描述的舰尾流模型基础上,提出增加随高度变化的垂向扰动分量,建立舰尾流随高扰动模型,以便切合实际地反映垂向干扰的作用强度;将该模型引入直升机着舰悬停系统后,针对传统PID控制对高度保持和位置控制效果不佳的问题,提出基于前馈补偿的改进PID控制;对比仿真结果表明,所提控制方法抗舰尾流干扰性强,具有良好的鲁棒性,控制精度优于传统的PID控制,实现了舰尾流干扰下直升机着舰悬停的稳定控制,有效提高了着舰飞行的安全性。     

基于非线性块反步控制的无人直升机航迹跟踪算法研究

针对小型无人直升机系统高度非线性、强耦合和易受内外部扰动干扰的特点,提出了一种非线性块反步控制与广义比例积分观测器相结合的控制策略。该方法采用广义比例积分观测器构建多阶观测回路对系统状态量、扰动量及扰动量的多阶导数进行估计,然后将扰动的估计值代入到直升机系统模型中,采用反步法回归递推得到直升机的跟踪飞行控制律。通过对阶跃信号和复杂“8”字形航迹的航迹跟踪仿真,结果表明：在多种内外部扰动影响下,所设计的控制律具有良好的动态响应和航迹跟踪性能以及抗干扰能力。相较于常规非线性扰动观测器,广义比例积分观测器对高阶和快速时变扰动具有更高的预估精度,可以达到更好的扰动抑制效果。     

基于故障观测器的多无人机姿态一致性控制

在多个固定翼无人机姿态主从式一致性控制过程中,给出单个固定翼无人机在理想情况下的姿态动力学模型,即名义模型。考虑到无人机在实际运行过程中存在的外部干扰、状态测量误差、控制器微小故障以及无人机实际模型与名义模型之间的偏移,提出一种基于观测器和神经网络的故障检测方法,以实时检测出无人机中存在的故障、模型不确定以及干扰情况。基于无人机名义模型和检测出的故障及干扰,设计主从式多无人机姿态一致性控制器,以实现多无人机姿态的一致性准确跟踪。仿真结果表明,在外部干扰、状态测量误差与控制器微小故障下,与基于神经网络的直接姿态一致性控制器相比,该控制器能够使得无人机的姿态运动状态更接近于期望状态。     

Control of a laboratory 3-DOF helicopter: Explicit model predictive approach

A helicopter flight control system is a typical multi-input, multi-output system with strong channel-coupling and nonlinear characteristics. This paper presents an explicit model predictive control (EMPC) for attitude regulation and tracking of a 3-Degree-of-Freedom (3-DOF) helicopter. A state-space representation of the system is established according to the characteristics of each degree-of-freedom motion. Multi-Parametric Quadratic Programming (MPQP) and online computation processes for explicit model predictive control and controller design for a 3-DOF helicopter are discussed. The controller design for set-point regulation and tracking time-varying reference signals of a 3-DOF helicopter are presented respectively. Numerical study of explicit model predictive control for attitude regulation and tracking of a 3-DOF helicopter are conducted. A hardware-in-the-loop experimental study of explicit model predictive control of a 3-DOF helicopter is made. To analyze the performances of an EMPC controlled helicopter system, an Active Mass Disturbance System and manual interference are considered in comparison with PID scheme. Numerical simulation and HIL experimental studies show that explicit model predictive control is valid and has satisfactory performance for a 3-DOF helicopter.     

Nonlinear robust control of a quadrotor helicopter with finite time convergence

In this paper, the control problem for a quadrotor helicopter which is subjected to modeling uncertainties and unknown external disturbance is investigated. A new nonlinear robust control strategy is proposed. First, a nonlinear complementary filter is developed to fuse the raw data from the onboard barometer and the accelerometer to decrease the negative effects from the noise associated with the low-cost onboard sensors Then the adaptive super-twisting methodology is combined with a backstepping method to formulate the nonlinear robust controller for the quadrotor''s attitude angles and the altitude position. Lyapunov based stability analysis shows that finite time convergence is ensured for the closed-loop operation of the quadrotor''s roll angle, pitch angle, row angle and the altitude position. Real-time flight experimental results, which are performed on a quadrotor flight testbed, are included to demonstrate the good control performance of the proposed control methodology.     

二自由度无人直升机的非线性自抗扰姿态控制

无人机高性能姿态控制的难题之一是无人机系统模型通常无法精确建立且受到复杂外部干扰的作用. 针对这一难题, 本文提出了二自由度无人直升机姿态控制的非线性自抗扰控制设计方法. 该方法的主要思想是将系统内部的未建模动态和外部干扰等不确定性因素作为“总扰动”, 利用输入输出信息在线观测, 并在反馈控制环节对其进行补偿. 本文发展了非线性扩张状态观测器与非线性反馈控制律用以提高控制品质. 本文严格证明了控制闭环系统的稳定性和收敛性, 并通过数值仿真验证了理论结果的有效性. 数值结果显示当量测输出受噪音干扰时本文提出的方法优于线性自抗扰控制方法和滑模控制方法.