输入受限下的四旋翼无人机鲁棒容错控制

针对四旋翼无人机(UAV)在输入受限情况下的执行器故障和干扰问题,提出了一种鲁棒容错控制方法.首先建立了包含执行器故障、输入受限以及外界干扰的四旋翼UAV位置模型和姿态模型;然后分别对位置环和姿态环进行了分析,采用滑模滤波器对虚拟控制指令滤波,并利用模糊系统逼近法估计出不确定项,设计了鲁棒容错控制律;最后证明了位置环和...     

四旋翼飞行器双环条件积分滑模控制

针对存在阵风干扰及未建模特性下的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制,基于非线性滑模控制技术,结合条件积分思想及Lyapunov稳定性理论设计了一种位姿双环条件积分滑模控制器.在获得四旋翼非线性动力学模型后对其进行线性化,简化被控对象数学模型,提高控制器设计效率.利用条件积分滑模控制律设计了位置环和姿态环的轨迹跟踪控制器,实现了控...     

基于自适应反演滑模的四旋翼无人机抗风研究

针对四旋翼无人机易受风扰,影响控制精度的问题,提出了一种自适应反演滑模轨迹跟踪控制策略,基于NewtonEuler建立在紊流风场下的四旋翼无人机动力学模型,将控制系统分成姿态子系统■和位置子系统(x,y,z),引入过渡控制律,实现欠驱动耦合控制,解算出理想姿态,滑模控制抑制风场对四旋翼无人机的影响,反演控制来设计镇定控制项,利用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性,通过MATLAB仿真,仿真结果表明所设计的控制器收敛速度快,响应时间较短,鲁棒性强。     

基于滑模自适应迭代学习的四旋翼无人机轨迹跟踪

针对四旋翼无人机轨迹跟踪问题,在考虑外部扰动的情况下,提出一种滑模自适应迭代学习的控制算法。所设计的控制器由两部分组成：第一部分是滑模子控制器,作为四旋翼无人机系统的反馈控制器;第二部分是迭代学习子控制器,作为无人机系统的前馈控制器。在迭代学习过程中,迭代学习子控制器的增益可以根据轨迹跟踪误差自适应改变,能够提高四旋翼无人机的轨迹跟踪效果。最后通过软件仿真对所提出的四旋翼无人机轨迹跟踪算法的有效性进行验证。     

四旋翼无人机飞行控制系统设计研究

根据模块化思想分别对四旋翼无人机[1]硬件系统的控制器模块、传感器模块、电源模块、执行机构模块以及遥控器模块[2-3]进行了详细的阐述,并给出了相应的电路设计。根据硬件系统所需的要求设计了飞行控制系统软件方案总体流程图,最后根据图形化语言LabVIEW设计了一套基于四旋翼无人机飞行控制系统的显示界面用来实时采集四旋翼无人机飞行器姿态角的数据[4],通过转台实验分析证明,文中所设计四旋翼无人机飞行控制系统满足最初预期效果,为进一步研究奠定了理论基础。     

图像视觉伺服的无人机固定时间滑模控制

为提高四旋翼无人机对目标跟踪的动态性能和精度,结合图像视觉伺服(IBVS)提出一种新型非奇异固定时间滑模控制方法,实现了四旋翼无人机对速度指令和姿态指令的固定时间精确跟踪.首先通过透视投影建立虚拟图像平面,利用图像矩推导出虚拟平面的四旋翼无人机动力学模型.在此基础上,由固定时间稳定理论设计新型固定时间滑模面,给出了精确...     

四旋翼无人机基于图像的抗干扰视觉伺服控制

针对四旋翼无人机视觉伺服过程中易受到干扰的问题,利用积分反步滑模控制方法设计基于图像的四旋翼无人机视觉伺服抗干扰的非线性控制器。选择图像矩作为特征,利用虚拟相机平面改进存在模型不确定和外部干扰的动力学模型。针对难以直接测量的虚拟平面的线速度,通过反步法设计线速度估计器,提高了控制的准确性。通过Lyapunov理论证明了所提出的全局积分反步滑模控制器的稳定性。仿真实验结果证明了设计的控制器的有效性和鲁棒性。     

共轴八旋翼无人机神经自适应滑模控制设计

针对共轴八旋翼无人机位置与姿态的跟踪控制问题,在充分考虑模型不确定性及外部干扰的情况下,提出一种神经自适应滑模控制方法.首先,将共轴八旋翼无人机动力学系统分为两个子系统,即全驱动子系统和欠驱动子系统.然后,运用神经网络对模型参数不确定部分和外界干扰项进行估计,设计一种合适的滑模控制器,根据所设计的控制器和Lyapuno...     

四旋翼无人机块控反步姿态控制器设计

针对四旋翼无人机的姿态控制问题,设计了一种基于块控反步法的姿态控制器。建立了四旋翼无人机完整的姿态运动模型,包括姿态动力学模型和空气动力学模型,并将其转化为多输入多输出非线性系统的状态空间方程。在介绍块控反步控制器的基础上,给出了积分反步姿态控制器的设计过程。将滤波器引入控制器设计中,解决了对虚拟控制律求导所产生的"计算膨胀"问题。对控制系统的Lyapunov稳定性分析表明,所设计的控制系统是稳定且指数收敛的。仿真结果表明所设计的控制器具有良好的跟踪能力和较强的鲁棒性。     

基于SMC的四旋翼无人机抗风扰研究

四旋翼无人机控制系统复杂、鲁棒性差、易受外界干扰,为了提高四旋翼无人机的控制精度,采取滑模变结构的控制方法。搭建四旋翼无人机的动态数学模型、电机模型和风场扰动模型,借助Matlab搭建SMC控制器,选择适当的参数和消除抖振方法,对四旋翼无人机的高度和姿态进行控制。实验结果证明,SMC控制器具有较好的动态性能和抗扰性。