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。     

基于反步自适应技术的四旋翼无人机执行器故障问题研究

四旋翼无人机是一个具有多变量、强耦合、强非线性特性的欠驱动非稳定被控对象,快速准确地进行故障诊断对实现无人机安全飞行具有重要意义。基于Newton-Euler运动定理建立四旋翼无人机动力学方程,针对四旋翼无人机执行器故障基于反步法、Lyapunov理论结合自适应技术推导出自适应律,反解出滚转角、俯仰角的期望值,从而进行在线故障估计,取代用于故障重构的观测器,较好地实现执行器容错控制。通过仿真实验验证了本文所提的反步自适应容错控制方法的有效性。     

六旋翼无人机编队快速终端滑模鲁棒控制

为了实现在复合干扰下六旋翼无人机编队的稳定飞行,提出了一种快速终端滑模鲁棒控制方法。首先,描述了领导-跟随编队拓扑结构并建立了六旋翼无人机的6自由度运动模型,然后,设计了编队外环控制律将编队指令转换为姿态指令,并通过设计编队内环控制律解算得到旋翼转速指令,最后,引入自适应律来估计复合干扰,实现了六旋翼无人机编队的稳定飞行。仿真实验结果表明：所提方法与滑模控制方法相比能够更加快速地实现六旋翼无人机的编队稳定飞行,最大轨迹误差仅为0.2 m,复合干扰最大估计误差仅为0.1 m/s²,表现出了更优的控制效果。     

一类欠驱动系统的双环滑模控制仿真

针对一类欠驱动四旋翼飞行器(Quadrotor UAV)受控模型,提出一种基于内外环的滑模控制策略,实现了对Quadrotor UAV系统的稳定控制与跟踪。首先采用拉格朗日方程建立四旋翼飞行器的动力学模型,然后根据其数学模型设计以位置系统为外环,姿态系统为内环,滑模控制律为控制方法的内外环控制策略。最后在Matlab环境中对该系统进行仿真,验证了该控制策略的有效性。     

基于反步法的四旋翼飞行器自适应滑动模态控制

针对四旋翼飞行器非线性模型系统参数不确定性和外界干扰随机性的控制问题,提出一种基于反步法的自适应滑模控制器设计方法。将四旋翼飞行器动力学模型进行简化分解为欠驱动和全驱动两个部分;对相应的不确定性进行估计,选取适当的Lyapunov函数,采用反步的方法回馈递推得到自适应滑模控制律,从而提高飞行器对外界环境变化自适应能力。依据该方法在Matlab/Simulink环境下进行控制器设计并完成仿真验证。结果表明,基于反步法的四旋翼飞行器自适应滑动模态控制方法比非自适应控制方法具有更好的适应性和鲁棒性。     

变负载四旋翼无人机的轨迹跟踪控制器设计

四旋翼无人机固有的欠驱动和强耦合特性使得其轨迹跟踪控制器设计成为难点。针对模型不确定和外界干扰的情况,基于内外环控制结构的思想设计变负载四旋翼无人机的轨迹跟踪控制器。设计了一种自适应滑模控制器,在外环中完成轨迹跟踪并生成期望的升力和姿态角;采用自抗扰控制技术设计内环控制器用于跟随期望的姿态角。在外界干扰下的轨迹跟踪仿真结果表明所设计的控制器具有良好的有效性和鲁棒性。     

干扰观测器补偿的四旋翼飞行器自适应离散终端滑模控制

传统的离散线性滑模应用于四旋翼飞行器控制具有跟踪误差大、响应速度慢、不能有限时间收敛等问题,针对具有外干扰、系统不确定和建模误差的四旋翼飞行器,提出了干扰观测器补偿的自适应离散终端滑模控制。首先,对一类包括四旋翼飞行器模型的离散化方程推导了终端滑模控制律,引入自适应律因子减小抖振,构造了以状态变量的平方作为干扰误差收敛速度的改进型离散干扰观测器,且证明了它的稳定性,再利用改进的离散干扰观测器获取未知干扰、不确定和建模误差的高精度估计,并用于控制器设计补偿项,提高鲁棒性和减小稳态误差,再对整个系统的稳定性做了严格的证明。最后将提出方法用于四旋翼飞行器控制,Matlab仿真分析表明,干扰观测器补偿的自适应离散终端滑模控制比离散终端滑模等其他控制方法具有响应时间更快、跟踪效果更理想、鲁棒性更强等特点,实现了在不确定干扰的情况下飞行器姿态的稳定控制。     

基于IBS和LADRC的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制

首先对四旋翼进行了力学分析并建立了六自由度的数学模型,然后针对四旋翼数学模型的欠驱动及强耦合特性,提出了基于积分反步(IBS)和线性自抗扰(LADRC)相结合的控制方法对四旋翼进行轨迹跟踪控制。首先将整个控制分为外环位置控制和内环姿态角控制,针对外环位置控制的欠驱动特性,采用适用于欠驱动系统并且结构清晰的IBS控制方法,针对存在严重耦合的内环姿态角控制,则采用了具有抗耦合作用的LADRC控制策略,仿真实验证明了该方法能实现四旋翼的轨迹跟踪。     

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...     

串级PID控制在微型无人机姿态控制中的应用

微型四旋翼无人机是典型的多变量、非线性、强耦合、欠驱动运动系统,传统PID算法在微型四旋翼姿态控制系统中无法满足高精度的控制要求,因此提出使用串级PID控制算法,并在软件上编程实现,通过飞行测试,验证了串级PID控制算法的有效性,为无人机姿态控制提供了一条新思路。     

基于BSMTE的四旋翼飞行器的鲁棒容错抗扰控制

针对强耦合和欠驱动的四旋翼飞行器系统，结合跟踪微分器和扩张状态观测器设计了一种鲁棒容错抗扰动的反步滑模控制方法，应用于四旋翼飞行器期望轨迹的跟踪。整个控制系统采用双闭环回路结构，内回路为姿态控制回路，外回路为位置控制回路。数值仿真实验和低算力真机验证实验均表明，相比传统的控制算法，文中提出的控制算法具备良好的鲁棒性、容错性和抗扰性，应用在四旋翼飞行器上能够使其更为精确地完成轨迹跟踪任务。     

四旋翼飞行器自稳定和轨迹跟踪控制研究

针对四旋翼飞行器自稳定飞行和轨迹跟踪控制问题,提出了一种多模态滑模姿态控制和新型回馈递推轨迹跟踪控制方法。首先,依据牛顿第二定律和欧拉方程建立了运动学方程,由于外环位置跟踪控制与内环姿态存在严重耦合,外环位置控制器采用新型回馈递推法设计,简单有效,同时降低了工程实现难度。其次,内环姿态控制根据多模态滑模设计理念,结合线性滑模和非奇异终端滑模特点设计了切换型滑模控制律,使得系统状态能够在最优模态下运行,同时保证系统的到达时间和滑动时间都是有限的,实现了全局快速收敛。最后,仿真实验数据表明所设计的控制器能够快速跟踪期望姿态和轨迹,具有较好的控制效果。     

四旋翼无人机SO(3)快速终端滑模姿态控制器设计

为实现四旋翼大姿态角快速跟踪控制,在SO(3)空间中设计了一种非奇异快速终端滑模控制器,所设计的控制具有较为简洁的结构,避免了欧拉角姿态表示奇异及局部线性化的问题。改进的趋近律可加速系统远离滑模态的趋近速度且能有效去除抖振;通过Lyapunov稳定性理论对所设计的控制器进行了严格的稳定性证明;最后进行了姿态控制仿真,结果表明姿态跟踪迅速、精度高且抖振小。     

基于动态规划的无人机编队最优协同容错控制

为了克服未知的执行器故障对四旋翼无人机编队飞行的影响,提出了一种基于动态规划的最优协同容错控制律。首先,建立了四旋翼无人机模型,然后,基于动态规划设计了最优协同控制律,利用RBF神经网络逼近最优性能指标函数,设计了自适应律来估计未知的执行器故障,最终得到的最优协同容错控制律可实现对无人机编队飞行的高精度控制。通过对比仿真验证了设计的控制律具有更优的编队控制效果,编队飞行的最大轨迹跟踪误差仅为0.04 m,控制精度较高,设计的自适应律具有更优的故障估计效果,最大估计误差仅为0.05 N·m,实现了对四旋翼无人机编队的安全稳定控制。     

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。     

基于积分滑模和ESO的四旋翼无人机容错控制

针对四旋翼无人机桨叶损伤故障的位置和姿态控制问题,设计一种基于积分滑模法和扩张状态观测器(ESO)的四旋翼无人机主动容错控制系统.建立了执行机构损伤故障下的无人机非线性模型,采用抗干扰能力较强的滑模控制法(SMC)设计姿态内环和位置外环基本控制器;为减小系统的稳态误差,引入积分环节,构造出积分滑模控制器;通过采用边界层方法,抑制滑模控制算法本身的抖振效应;利用ESO实时估计出系统的内、外总扰动和执行机构损伤干扰并对控制量进行补偿.李雅普诺夫稳定理论验证了该控制系统能够快速收敛达到稳定,数值仿真验证了所设计控制系统的有效性和鲁棒性.     

微型四旋翼飞行器TSMC控制方法研究

针对微型四旋翼飞行器非线性动力学模型下姿态稳定和速度跟踪控制问题,基于全局快速终端滑模控制(TSMC-terminal sliding mode control)方法研究了控制器设计。通过引入等价控制输入,将姿态控制通道解耦并分别设计了姿态稳定TSMC控制器。对速度跟踪和高度跟踪控制,在保证高度跟踪控制稳定的基础上设计了保证速度跟踪的耦合控制器。姿态稳定和速度跟踪仿真验证了设计控制器的性能。     

新型幂次趋近律的无人艇航向的终端滑模控制方法

针对传统滑模控制方法和传统滑模趋近律在喷水推进型水面无人艇的航向控制中存在收敛速度慢、耗时长和抖振严重等缺点,提出一种基于新型幂次趋近律的终端滑模控制方法。首先利用终端滑模控制思想在滑动超平面的设计中引入非线性函数,构造Terminal滑模面,在终端滑模控制提高动态响应速度的前提下,进而引入改进的新型幂次趋近律,充分结合终端滑模的控制理论和新型趋近律的思想设计了新型Terminal滑模控制器,最后进行了Lyapunov稳定性证明和仿真。仿真结果表明,设计的新控制器与传统幂次趋近律、指数趋近律相比,具有更快的收敛速度和更好的运动品质。     

基于改进遗传算法的四旋翼无人机PID控制参数整定

四旋翼无人机是一种多输入、多变量、强耦合、欠驱动的复杂系统,对控制算法要求高,而PID控制参数在实际整定中难以达到最优。因此,提出一种基于改进遗传算法的PID控制参数整定方法,通过引入LHS初始化种群、最优个体保留、自适应动态交叉与变异等组合改进策略,使遗传算法易陷入局部最优、搜索效率偏低的问题得以改善,利用其对四旋翼无人机姿态控制系统PID参数进行优化整定,结果表明,该方法能大幅提高四旋翼无人机姿态控制系统的动态性能。     

一类非线性系统的新型固定时间滑模控制

针对一类大初始状态含有匹配扰动的不确定非线性系统,在传统终端滑模面的终端吸引子前加入可调指数的非线性项,提出一种新型非奇异固定时间滑模控制方法。传统的线性滑模、终端滑模、快速终端滑模均是这种新型滑模的特例;当新型滑模面的幂指数N1时,新型滑模是固定时间收敛的,并且收敛时间具有与初始状态无关的上界。进一步证明所提方案优于快速终端滑模,并分析了参数选择对收敛特性的影响并总结规律。基于李雅普诺夫稳定理论,构造一种适用于二阶非线性系统的非奇异固定时间滑模控制器,证明了控制误差在固定时间内收敛于一任意小闭球内。进行四旋翼飞行器姿态控制仿真验证了所提方法具有更快的收敛速度、更强的鲁棒性和更小的稳态误差。