基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统设计

针对四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统抗干扰能力较差,控制性能较差的问题;文章提出基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统,优化设计了系统的硬件和软件部分;硬件部分设计主控制器,通过发生器输出的PWM波信号控制电速;设计传感器模块,测量姿态角与加速度等数据,采用双陀螺仪和双加速度计结构,避免共振对测量结果产生影响;设计电机驱动模块,选用X2216型无刷直流电机为运行提供较高的转速和响应速度;设计无线数据传输模块,选用3DR无线数据传输模块实时监测姿态信位置信息数据;构建基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统,对角速度数据、加速度数据等数进行融合改正,再运用互补滤波器对陀螺仪和加速度计进行信号检测和控制调度,得到精确的实时姿态角;采用姿态控制算法和串级PID控制策略,提高对系统的控制力,保证飞行的平稳;实验结果表明,基于混合滤波的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统抗干扰性强、控制能力高以及响应速度快。     

基于PID的四旋翼飞行器姿态控制系统

飞行控制系统很大程度上决定了四旋翼飞行器的飞行性能。分析飞行器模型,并在此基础上设计实现一种基于PID(Proportion, Integration, Differentiation)控制方法的飞行器姿态控制系统。整个控制系统包括第1阶段的四元数姿态解算（PI）和第2阶段的油门计算（PID）。通过PI方法融合加速度和角速度传感器的输出,计算出飞行器当前的姿态角;通过PID方法融合当前姿态和目标姿态控制电机油门输出。上位机通过蓝牙获取飞行器数据,结果显示该系统能很好地保持飞行器的稳定姿态。     

基于PD-ADRC的四旋翼控制器设计

针对四旋翼无人机强耦合、非线性的控制难点,研究设计了一种基于自抗扰控制和比例微分控制的双闭环控制器。首先,分析了小型四旋翼飞行器动力学模型,确定四旋翼无人机的六自由度方程。然后,利用自抗扰控制技术对强耦合、非线性的姿态模型进行了解耦,设计扩张状态观测器对其总扰动进行观测与补偿。其次,设计比例微分控制器对解耦后的系统进行位置跟踪,从而与姿态控制器组成双闭环系统。最后,通过仿真及试飞实验测试系统性能。仿真和试飞结果表明该系统能够完成对控制指令的实时跟踪,并且对干扰具有极强的抑制力。     

推力矢量可倾转四旋翼自抗扰飞行控制方法

针对常规四旋翼难以实现位置和姿态独立控制问题,研究了一种具有全向推力矢量的可倾转四旋翼飞行器系统.为克服系统的大范围不确定性、强耦合性及外部风扰影响,设计了基于自抗扰控制(ADRC)技术的飞行控制器.通过建立风扰下的系统动力学模型,分析阵风对旋翼气动力的影响.接着将系统解耦为六通道单回路结构并分别设计自抗扰控制器,引入扩张状态观测器估计系统的内外扰动,利用非线性状态误差反馈律输出扰动补偿控制.在此基础上,通过变量代换线性化控制分配矩阵,将控制器输出直接映射到旋翼转速和倾转角.仿真结果表明,所设计的自抗扰飞行控制器具有良好的位置和姿态独立控制能力,能够有效地估计和补偿紊流风扰动,同时对系统的部分动力失效故障有较强的鲁棒性.     

改进EKF的自抗扰飞控系统设计

针对四旋翼飞行器系统强耦合、非线性、易受外界噪声干扰的问题,提出了一种自抗扰控制(ADRC)与改进的扩展卡尔曼滤波器(EKF)相结合的方法。该方法利用自抗扰控制器对四旋翼飞行器进行控制,采用改进的EKF滤除外界噪声干扰,将ADRC输出的最优控制量作为改进EKF的控制量,其输出带有测量噪声的飞行器姿态作为改进EKF的状态变量,经过改进EKF滤波修正后可输出较精确的姿态值。实验结果可知,该方法控制飞行器姿态稳定时间为0.7 s左右,较之串级PID控制,其姿态跟踪曲线更加平稳,高度控制的稳定时间减小了1.7 s,抗干扰能力提高了50%,表明该方法增强了四旋翼系统的稳定性和抗干扰能力,满足对四旋翼姿态控制的要求。     

基于Kalman滤波算法的姿态传感器信号融合技术研究

针对应用三轴陀螺仪和三轴加速度传感器的四旋翼飞行器姿态角测量问题,提出了基于Kalman滤波算法的姿态传感器信号融合方法。该方法将陀螺仪输出的角速度误差作为时变误差处理,认为陀螺仪输出的角速度误差与其所测角速度及上一时刻的角速度输出误差相关,并据此建立陀螺仪测量线性方程,在此基础上,应用Kalman滤波算法,以加速度计输出的姿态角对陀螺仪测量的姿态角进行修正,从而达到姿态角准确测量的目的。实验结果表明：应用Kalman滤波算法对加速度传感器和陀螺仪信号融合后可有效消除姿态角测量累积误差并显著改善姿态角测量的动态特性。     

具有输入约束和扰动补偿的四旋翼无人机姿态稳定模型预测控制

为了解决四旋翼无人机飞行过程中的姿态控制问题,考虑受到执行器输入约束和外界未知扰动影响,设计了一种具有输入约束和扰动补偿的四旋翼无人机姿态稳定模型预测控制方法;设计简化的四旋翼无人机姿态动力学模型,降低控制器设计的复杂程度,设计带有输入约束的控制器,模拟饱和输入现象,实现饱和输入下的四旋翼姿态稳定控制;设计风扰观测器,实现对外部未知扰动的估计,有效跟踪外部持续扰动,并由此设计扰动补偿律;围绕代价函数设计带有扰动补偿律的最优控制律,作用于四旋翼姿态系统,实现四旋翼无人机姿态的稳定控制;最后进行数值仿真,设置风扰观测器参数λi为0.25,预测时域Np为10,控制时域Nc为9,仿真测试本文方法与不带观测器的非线性预测控制方法（NMPC）,验证本文控制方法的有效性和优越性。     

基于ARM的四旋翼姿态控制器设计

四旋翼姿态控制器采用集成了加速度计和陀螺仪的惯性测量单元,实时采集姿态数据,传输给Cortex-M4内核的处理芯片,利用四元数姿态解算方法,对加速度和角速度数据融合解算处理;采用位置式PID控制算法,控制4个无刷电机的转速,实现控制四旋翼飞行器的飞行姿态;建立万向云台调试系统,通过实践调试验证该控制器能实现控制四旋翼姿态的稳定性;稳定飞行时,姿态角的平均振荡范围为5°。     

基于反步滑模算法的无人机姿态鲁棒控制系统设计

针对传统无人机姿态鲁棒控制系统易受到外部干扰影响,无法精准控制姿态角、左侧舵面角和右侧舵面角,导致系统不稳定的问题,设计了基于反步滑模算法的无人机姿态鲁棒控制系统;使用TMS320F28335芯片的串级PID控制器,控制无人机中央处理机;选择MS-S3型伺服驱动器保证电机高速运动时的高转矩运行;使用STM32f407VGT6型号姿态控制器,控制旋翼姿态;在软件流程设计过程中,构建无人机动力学模型,引入反步滑模算法构建考虑姿态角动态方程,选择Lyapunov函数计算误差变量,设计滑模控制律,借助Visual C++6.0实现软件程序编写,完成无人机姿态鲁棒控制系统设计;由实验结果可知,在时间为5 s时,该系统姿态角达到6°、左侧舵面达到0.40°、右侧舵面角达到0.20°,与实际控制结果一致,具有精准控制效果。     

航天器姿态自抗扰控制

为抑制航天器自身结构参数变化和内外扰动对姿态控制精度和姿态稳定度的影响, 设计了航天器姿态自抗扰控制器. 自抗扰控制器(ADRC)由跟踪微分器(TD)、扩张状态观测器(ESO)和姿态反馈控制器(AFC)3部分组成.跟踪微分器负责安排姿态指令过渡过程, 并提取其微分信号. 扩张状态观测器(ESO)充分利用姿态敏感器与速率陀螺的量测信息, 可对航天器姿态及内部和外部干扰进行观测. 姿态反馈控制器则在补偿ESO估计的干扰的同时,实现航天器的姿态控制. 与已有研究相比, 扩张状态观测器采用复合量测信息对状态估计进行校正, 性能较好. 而自抗扰控制器只采用一个环路即可实现姿态控制及干扰补偿, 结构简单. 对某航天器姿态控制系统的仿真结果表明,以上自抗扰控制器是可行的.     

基于PID和LQR的四旋翼无人机控制系统研究

为提高四旋翼无人机的飞行稳定性、无人飞行器控制系统的鲁棒性和控制精度,以建立的四旋翼无人机飞行控制系统模型为基础,采用现代控制理论与传统控制论相结合的方法,针对姿态角速率、姿态角分别设计内环LQR(线性二次型调节器)控制器,及外环PID控制的双回路闲环控制器.充分利用PID控制器易于掌握且对模型要求精度低、LQR控制器能改善内回路的动态特性和稳态性能的特点,完成四旋翼无人机的飞行控制.通过实验遴选该双闭环控制器相关参数并进行优化,实验结果表明所设计的双回路控制器控制性能指标良好.     

深空探测航天器姿态的自抗扰控制

本文针对一种带有挠性附件和液体晃动的深空探测航天器姿态控制问题,提出了自抗扰控制律.该控制律可以自主、有效地抑制挠性附件弹性振动和液体晃动对姿态角运动的耦合作用以及处理大范围的扰动和系统不确定性.基于四元数生成角速度跟踪指令,把控制问题由姿态角控制转化为角速度控制.通过设计扩张状态观测器实时估计并补偿角速度通道总扰动并结合角速度偏差反馈,使得角速度快速跟踪指令,进而实现控制目标.仿真结果验证了控制律的有效性和鲁棒性.     

基于自适应模糊PID的UCAV姿态控制

针对UCAV刚体六自由度模型非线性强耦合的特点,结合专家经验设计了一种自适应模糊PID姿态控制方法。利用小扰动原理对UCAV非线性模型线性化,得到了纵向和横侧向通道的状态空间表达式,实现了纵向和横侧向通道的解耦。针对纵向通道的俯仰角和速度以及横侧向通道的滚转角对设计的自适应模糊PID控制器进行了仿真验证,结果表明该控制器具有较快的响应速度和较高的稳定性,能够有效控制UCAV实现预期姿态。     

卫星姿态的状态转移控制

本文面向卫星的应用需求,对卫星姿态的运动学和动力学进行了分析与建模.利用反馈线性化,将姿态运动的高阶非线性项包含在姿态控制中,通过局部动态线性化,将动力学系统近似为定常系统.通过幂级数法对系统进行了状态转移过程的求解.采用模型预测的方法获得姿态角和姿态角速度的预期偏差.通过广义逆变换构造关于偏差的最小范数、最小二乘控制器.提出了一种基于状态转移的卫星姿态机动、跟踪与稳定控制的新方法.控制器的参数具有根据系统采样周期和当前状态时变自适应的特点.考虑帆板挠性及多种偏差和噪声影响,仿真验证了方法的可行性和有效性.     

Attitude control of spacecraft simulator without angular velocity measurement

In this paper the attitude control of a spacecraft simulator using Reaction Wheels (RW) as the actuators is investigated. The main goal of the current study is to bring the RWs to the rest at the end of the maneuver without angular velocity measurement. A modified feedback linearization controller is applied by considering the Euler angles of the simulator as the output and the RWs angular momentums as the internal state variables. The stability of the proposed controller and the internal dynamics is analyzed using Lyapunov theory. Two modified sliding mode observers are designed to estimate the angular velocities of the spacecraft attitude control subsystem simulator. The proposed observers do not use the control input and the detailed knowledge of the model and thus it can be implemented easily. The global stability of the system is proved. The proposed controller and observers are finally evaluated numerically and experimentally on an attitude spacecraft simulator.     

水上无人机自主着水控制系统设计

针对水上无人机在高海况下的着水问题,本文在分析了不同着水阶段特性的基础上,提出了一种自主着水控制系统设计方案.该方案将整个系统分为速度控制子系统和姿态控制子系统.速度控制子系统包含速度动态逆控制器和油门切换模块,姿态控制子系统包含海浪滤波器俯仰角反步控制器、高度PID控制器、俯仰角切换模块和T-S模糊推理模块.其中,海浪滤波器能有效滤除受扰姿态角中的海浪高频扰动,避免了着水之后舵面的频繁抖动;俯仰角反步控制器采用指令滤波的反步法设计,有效缓解了高海况下的舵面饱和问题.最后,在不同海况条件下进行了仿真.仿真结果表明所设计的控制系统具有良好的控制性能.     

基于磁传感器组合的运动物体姿态解算

姿态参数的测试是运动物体测试过程中的重要指标。针对角速度陀螺仪在高速运动中姿态角的测量误差较大,提出了基于加速度和线圈式磁传感器的姿态测量组合。线圈式磁传感器的输出值包含了载体的转速和角速度信息的综合,求出载体的角速度信息,通过扩展的全姿态四元数算法进行数据融合和姿态解算。在三轴转台上进行半实物的仿真实验,验证算法的正确性,在解算过程中无须知道当地磁场大小,方法简单易行。     

基于组合滤波的低成本飞行器姿态解算算法

在低成本的飞行器姿态检测系统中,互补滤波器由于原理简单、计算量小,而被广泛应用。针对低成本飞行器在非匀速运动时因为加速度计不能区分重力加速度与运动加速度引起基于互补滤波的姿态解算误差较大的问题,提出了一种互补与自适应限幅组合滤波的姿态解算算法,并给出了自适应限幅滤波门阀的设计方法。通过融合陀螺仪输出的角速度与加速度计输出的加速度获取限幅滤波的限幅阀值;然后将归一化的加速度计输出增量通过限幅滤波的结果代替原互补滤波的加速度计输入,提高非匀速运动下姿态解算精度。经实际系统实时性能测试表明,所提算法估计精度高、计算量小,易于在低成本飞行器控制系统中实现。