基于神经网络的小型无人直升机非线性鲁棒控制设计

针对小型无人直升机的姿态控制问题,为补偿系统参数不确定性和外界扰动的影响,设计一种连续的非线性鲁棒控制器.首先,利用神经网络在线估计系统不确定性,采用基于误差符号函数积分的鲁棒控制算法抑制外界扰动,同时补偿神经网络估计误差; 然后,利用基于Lyapunov函数的分析方法,证明所设计控制器的闭环稳定性,确保无人直升机姿态误差的半全局渐近收敛;最后,在无人直升机飞行实验平台上,进行无人机抗风扰控制实验.实验结果表明,所提出的控制方法具有良好的控制效果,对系统不确定性和外界扰动具有良好的鲁棒性.     

小型无人直升机的无模型自适应鲁棒控制设计

本文针对小型无人直升机的姿态控制问题,考虑到现有基于模型的控制方法对系统动力学模型的依赖性,以及未建模动态对系统控制性能的影响,设计了一种新的基于数据驱动的无模型自适应鲁棒控制律.通过基于数据驱动的设计方法,降低了控制器对直升机动力学模型先验知识的依赖,补偿了未建模不确定性的影响.仅利用无人直升机的输入输出数据,即可实现对无人直升机系统的稳定姿态控制.然后本文结合离散滑模控制设计,补偿了未知外界扰动的影响,提高了系统的鲁棒性,并通过理论证明了控制误差的收敛性和闭环系统的稳定性.最后,在本研究组自主开发的无人直升机飞行控制实验平台上,进行了无人机实时控制实验.实验结果表明,本文所提出的控制算法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良好的鲁棒性.     

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.     

小型无人直升机自主控制系统介绍

介绍了一种小型无人直升机的自主控制系统,该系统可以实现小型无人直升机的自主姿态控制、任务规划、视频图像处理等功能,具有模块化程度高、成本低等优点。系统分为机载部分和地面站部分,机载部分负责飞机姿态控制,地面站部分负责任务规划及图像处理。机载部分各模块之间采用双余度总线通讯,可有效提高通讯可靠性。     

基于GA 的小型无人直升机航向模型进化辨识

分析了小型无人直升机的航向模型结构,建立了结构可变的用分式形式表示的参数化传递函数模型． 设计了一种基于遗传算法（GA）的方法对所建模型结构进行辨识,可同时得到系统模型结构和参数．基于安全性和 方便性考虑,制作了一款地面飞行实验台架,采集和预处理了用于辨识和验证的实验数据．最后根据辨识结果说明 了所用算法的可行性．     

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.     

小型无人直升机反步自适应控制

针对具有强非线性、高度耦合以及参数不确定性特点的小型无人直升机系统,提出一种基于小脑模型关节控制器（Cerebellar Model Articulation Control,CMAC）神经网络的自适应反步控制方法,该方法采用小脑模型关节控制器神经网络在线学习系统不确定性以及反步控制中各阶虚拟控制量的导数信息,设计鲁棒控制项克服CMAC神经网络在线学习系统不确定性的误差,控制律由反步法回归递推得到。仿真结果表明,在模型参数不确定和存在较大误差的情况下,所设计的控制律具有理想的姿态跟踪性能以及良好的鲁棒性。     

无人直升机的姿态增强学习控制设计与验证

针对小型无人直升机的姿态控制问题,考虑到现有基于模型的控制方法对直升机动力学模型的先验信息依赖较大,以及未建模动态系统的影响等问题,设计了一种基于增强学习(RL)的飞行控制算法.仅利用直升机的在线飞行数据,补偿了未建模不确定性的影响.同时为了抑制外界扰动,提高系统的鲁棒性,设计了一种基于误差符号函数积分的鲁棒(RISE)控制算法.将两种算法结合,并利用基于Lyapunov分析的方法,证明了无人机姿态控制误差的半全局渐近收敛.最后在无人直升机飞行控制实验平台上,进行了姿态控制的实时实验验证.实验结果表明,本文提出的控制方法具有良好的控制效果,对系统不确定性和外界风扰具有良好鲁棒性.     

基于鲁棒自适应的无人直升机悬停控制

小型无人直升机凭借良好的机动特性,在军事和民用方面有着广泛的用途。针对小型无人直升机悬停模型,考虑模型参数不确定对无人机控制的影响,提出一种鲁棒自适应控制律,实现无人机控制系统对不确定扰动的抑制。首先,基于无人直升机线性化悬停模型设计滑模面,并结合标称系统控制的反馈增益,获得滑模面的设计参数;在此基础上,利用传统滑模趋近律设计方法设计控制器;为改善系统控制性能,设计基于自适应增益的趋近律,实现系统鲁棒自适应控制。其次,利用Lyapunov稳定理论对所设计的鲁棒自适应控制策略的稳定性进行分析说明。最后,通过与基于指数趋近律以及变速趋近律的两种滑模控制方法仿真对比,验证了所设计的控制方法的有效性和优越性。     

无人直升机数据采编系统的设计

准确的飞行数据对于建立无人直升机数学模型至关重要。在分析小型无人直升机数学建模方法的基础上,为了在线获得飞行数据,设计了一个数据采编系统。选用80c196Kc作为系统的CPU,并根据辨识数据的特点和要求设计了硬件和软件。该系统成功应用于某无人直升机试飞实验。试飞效果良好,采集数据与先验知识吻合,证明系统方案是可行的。     

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.     

Robust attitude tracking control of small-scale unmanned helicopter

Robust attitude control problem for small-scale unmanned helicopters is investigated to improve attitude control performances of roll and pitch channels under both small and large amplitude manoeuvre flight conditions. The model of the roll or pitch angular dynamics is regarded as a nominal single-input single-output linear system with equivalent disturbances which contain nonlinear uncertainties, coupling-effects, parameter perturbations, and external disturbances. Based on the signal compensation method, a robust controller is designed with two parts: a proportional-derivative controller and a robust compensator. The designed controller is linear and time-invariant, so it can be easily realised. The robust properties of the closed-loop system are proven. According to the ADS-33E-PRF military rotorcraft standard, the controller can achieve top control performances. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed control strategy.     

无人直升机航向自抗扰控制

针对无人直升机系统航向通道扰动大等问题,本文设计了一种自抗扰控制算法来实现其高性能控制.首先分析了航向通道的动态模型,并通过数学变换,将其转化为一类二阶系统;在此基础上,本文设计了适用于无人机航向通道的自抗扰控制策略,它由跟踪微分器、扩展状态观测器、控制器3个环节构成.本文对所设计的自抗扰控制策略进行了仿真和实验测试,并与常见的串级控制方法进行了对比分析.仿真与实验结果表明:这种自抗扰控制策略具有对扰动抑制能力强、控制精度高等优点,其控制性能明显优于常规的串级比例–积分–微分控制方法.     

共轴式无人直升机建模与鲁棒跟踪控制

针对共轴式无人直升机非线性、强耦合的动力学特性,本文提出了一种基于动态反馈线性化方法的鲁棒跟踪控制策略.首先根据叶素理论、Pitt-Peters动态入流模型、上下旋翼气动干扰分析建立了共轴式无人直升机的数学模型.然后对于高度-姿态子系统,通过扩展状态变量对其进行了动态反馈线性化,分析了零动态特性.根据内环期望跟踪特性对解耦后的子系统进行极点配置.通过设计鲁棒补偿器实现了对高度与姿态指令的鲁棒跟踪.在此基础上,针对水平面内的位置子系统设计了外环比例微分(proportional-derivative,PD)控制器以实现位置跟踪.最后,通过内环跟踪仿真验证了反馈线性化方法良好的解耦特性,通过干扰条件下的轨迹跟踪仿真验证了所设计控制器具有较好的控制性能与鲁棒性.     

基于PIDNN的六旋翼无人机飞行控制算法研究

针对六旋翼无人机比例-积分-微分(PID)控制器参数优化困难的问题,采用了PID神经网络(PIDNN)控制方法,利用其非线性映射和自学习的特性,实现了姿态控制参数的动态调整,增加了系统的自适应性.为验证方法的有效性,通过Matlab的Simulink模块构建了六旋翼无人机数学模型;利用S函数实现了基于反向传播(BP)算法的PIDNN控制器;将仿真结果与传统PID控制效果进行对比,结果表明:在缩短姿态调整时间与减少超调量方面,PIDNN方法控制效果优于PID方法.     

适应扰动的无人直升机姿态跟踪控制

无人直升机在实际飞行过程中,会受到阵风等外界因素的干扰,并且模型不确定性也会对控制效果带来不利影响.为应对这些挑战,本文设计了一种基于扩张状态观测器的自抗扰反步控制器.首先,建立了无人直升机姿态动力学模型.随后,引入扩张状态观测器,用以实时观测由外界扰动和模型不确定性组成的总和扰动.观测得到的总和扰动估计值与基于Lyapunov函数的反步法控制器控制算法相结合,用以消除总和扰动的影响,使得无人直升机在各种飞行条件下均能对运动指令进行快速和准确的跟踪.最后,仿真研究和飞行实验验证了该控制律的有效性.与同等条件下的PID控制器相比,该控制律表现出更优的飞行性能.     

一种线性自抗扰控制器的无人直升机姿态控制方法研究

针对无人直升机模型复杂,控制器难于设计,易受外界干扰等问题,本文在建立亚拓系列直升机动力学模型基础上,提出了一种改进的二阶线性自抗扰控制器。首先,将线性扩张状态观测器用于估计影响输出结果的扰动,并加入跟踪微分器。然后,改进了控制器结构与反馈补偿系数,使直升机姿态角能够更快地响应所输入的指令,并能够按设定的角度飞行,以完成要求的任务;最后,通过引入白噪声干扰模块,来验证本文控制器的抗干扰能力。对比仿真结果表明,本文所提出的控制器对于无人直升机的姿态角有较好的控制效果,优于其他两种控制器。特别是在噪声干扰的条件下,也有较好的动态性能和鲁棒性。