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.     

小型无人机纵向姿态模糊自适应PID控制与仿真

针对某小型实验无人机智能自主飞行的要求,提出了一种无人机纵向姿态的模糊控制方法,设计了模糊自适应PID控制器,可有效实现该无人机的纵向姿态控制和纵向航迹跟踪.仿真结果表明,所设计的模糊自适应PID控制器较传统的PID控制器具有更好的控制性能,其响应快、超调小、精度高,而且鲁棒性和自适应能力也较强,可满足自主飞行的要求.     

基于CMAC的无人机紧密编队飞行控制研究

针对多无人机紧密编队飞行控制系统,提出一种基于小脑模型神经网络的编队飞行队形保持控制器。该控制器以飞行控制系统横向、纵向及垂直方向通道的动态误差作为小脑模型关节控制器（CMAC）的激励信号,并与常规的PID控制器相结合构成系统的复合控制。仿真结果表明：该控制器能够控制无人机编队,在定常运动和机动过程中都可以保持期望队形,且这种控制方法具有超调量较小,鲁棒性强,响应速度快,抗干扰能力强等优点。     

基于自抗扰理论的无人机横侧向解耦控制研究

为了改善传统PID控制方法设计的无人机横侧向解耦控制系统的性能,根据无人机横侧向数学模型和自抗扰控制解耦理论,设计了自抗扰解耦控制系统;基于自抗扰控制器参数整定方法完成了控制参数的设计,并通过Simulink仿真给出了滚转角及侧滑角扰动下的响应曲线;仿真结果表明,自抗扰解耦控制系统比传统PID方法设计的解耦控制系统能更快地趋向稳定,而且稳态误差更小,证明了与采用传统方法设计的系统相比,采用ADRC技术解耦后的无人机横侧向系统具有更强的抗扰动性和鲁棒性。     

基于固定时间扰动观测器的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

针对六自由度小型四旋翼无人机在轨迹跟踪控制过程中,单一控制器构成的控制系统存在外部未知干扰,系统的鲁棒性以及轨迹跟踪精度容易产生较大的波动问题,该文章提出了一种基于固定时间扰动观测器的全闭环控制方案,即针对位置与姿态的双闭环控制;首先利用固定时间理论设计了两个扰动观测器,在固定时间内对扰动做出估计并进行补偿;在此观测器对扰动值的精确估计基础之上,设计了两个具有扰动补偿能力的非线性跟踪控制器;李雅普诺夫稳定性理论证明了所述方法的有效性;仿真实验中,为对比所述控制方法的有效性,同时采用传统单一控制器构成的无人机控制系统进行对比分析;在无人机质量为m=1.44 kg、环境重力加速度为g=9.8 m/s2以及其他模型参数一致的前提下,进行大量的仿真实验验证了所提出的基于固定时间扰动观测器的扰动补偿控制系统,能够保证小型四旋翼无人机六自由度受到复杂外部干扰时准确估计出外部干扰值,并实现无人机进行高精度轨迹跟踪控制,且轨迹跟踪精度与抗扰性能皆优于传统单一控制器构成的无人机控制系统.     

改进PID的无人机飞行姿态角控制消颤算法

无人机在整个纵平面飞行过程中,由于飞行姿态角的大幅度变化以及气流的作用,导致机身颤抖,影响飞行稳定性.提出一种基于PID变结构控制的无人机飞行姿态角控制消颤算法,首先进行了无人机飞行姿态角控制系统的被控对象参量分析,构建无人机在姿态角变化剧烈、大迎角飞行时的三通道模型,采用变结构控制方法进行控制器设计.结合小扰动原理和Lyapunov稳定性原理进行扰动抑制和稳定性证明,采用梯度算法调整权值进行飞行姿态角控制的消颤处理,采用自适应算法在线调整权值实现PID变结构控制改进.仿真结果表明:采用该算法进行无人机飞行姿态角控制和消颤处理,大幅度提高无人机飞行定姿的精度,横滚角、俯仰角和航向角的控制精度有较大提高,稳定性和收敛性较好,确保了无人机飞行稳定性.     

基于非线性动态逆的无人机编队协同控制

针对多无人机在空间机动过程中的编队形成与保持控制问题,提出一种基于非线性动态逆的无人机编队控制方法.将编队控制过程分解为两步:首先给出分布式长机状态估计算法,各编队无人机根据"相邻"无人机状态解算自身的期望运动指令;其次是设计接于非线性动态逆的编队控制器,使各无人机快速跟踪其期望指令并形成和保持稳定队形.仿真实验表明,编队长机进行空间机动过程中,各僚机能够准确估计其状态,快速形成并维持队形稳定.     

四旋翼无人机吊挂系统防摆控制方法研究北大核心CSCD

为了解决四旋翼无人机在吊挂负载飞行过程中吊挂负载在其水平方向摆角波动过大、不能消除、四旋翼无人机无法精确定位等实际工程问题,通过能量分析的方法研究提出了一种基于能量分析的四旋翼无人机吊挂飞行系统非线性耦合防摆控制器。首先,采用拉格朗日法建立了四旋翼无人机吊挂飞行系统的二维动力学模型;然后,通过非线性能量耦合的方法设计了针对此系统的非线性耦合防摆控制器,通过拉塞尔不变性原理和李雅普诺夫方法证明了该闭环反馈控制系统的稳定性。结果表明,所提出的非线性能量耦合控制器能够适用于多种飞行运输情景,在其改变飞行目标位置、吊挂负载质量、附加初始摆动时均有良好的控制效果。最后,通过数值仿真,与其他基于能量分析的控制器,就其目标定位、摆角消除等控制效果进行了对比,结果表明所提出的控制器在改变飞行目标位置、吊挂负载质量、附加初始摆动时,均具有良好的鲁棒性。     

四旋翼无人机速度控制系统设计

为实现四旋翼无人机的自主飞行控制,以自主研发的四旋翼无人机为研究对象,设计了速度控制系统;该速度控制系统采用加速度计、角速率陀螺仪和GPS测量数据,并设计卡尔曼滤波器来抑制传感器噪声,同时估计无法测得的状态变量;为了减小无人机的建模误差并提高控制系统鲁棒性,采用了模型参考滑模控制理论设计速度控制器;实验结果表明,该速度控制系统具有良好的跟踪和稳定性能.     

基于神经网络的无人机姿态自适应控制仿真

针对四旋翼无人机姿态控制中模型不完整、部分参数和扰动不确定的问题,提出了一种基于神经网络的自适应控制方法,采用RBF神经网络对无人机姿态动力学模型中不确定和扰动部分进行学习,设计了以类反步法为基础,包含反馈控制和神经网络控制的自适应控制器,实现了对未知动态的准确逼近,解决了传统控制方法中过于依赖精确模型的问题。同时设计了神经网络的权值自适应律,实现了控制过程中的在线学习和调整,并且通过李雅普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,在存在较大扰动的情况下,上述控制器可得到很好的控制效果,可以实现误差的快速收敛,具有较好的鲁棒性和自适应性。     

基于气动参数调节的无人机抗扰动控制算法

无人机飞行受到气动阻尼扰动,从而导致控制稳定性不好。当前采用翼型截面气动参数调节的方法进行无人机抗扰控制,以扭角以及振动方向等参数为约束指标,参数调节的模糊度较大,对气动姿态参数调节的稳定性不好。文中提出基于气动参数调节的无人机抗扰动控制算法。该算法根据无人机的飞行工况构建各阶模态对应的气弹耦合方程,在速度坐标系、体坐标系、弹道坐标系三维坐标系下构建无人机的飞行动力学和运动学模型;采用卡尔曼滤波方法实现对无人机飞行参数的融合调节和小扰动抑制处理,并采用末端位置参考模型进行无人机飞行轨迹的空间规划设计;在卡尔曼滤波预估模型中实现对动力学模型的线性化处理,采用气弹模态参数识别方法进行无人机的飞行扰动调节;将姿态控制作为内环,获得位置环状态反馈调节参数;以无人机的升力系数和扭力系数作为气动惯性参数进行飞行姿态的稳定性调节,从而实现无人机抗扰动控制律的优化设计。采集飞机的俯仰角、横滚角和航向角作为原始数据在Matlab中进行仿真分析,仿真结果表明,采用所提方法进行无人机抗扰动控制的稳定性较好,对气动参数进行在线估计的准确性较高,航向角误差降低12.4%,抗扰动能力提升8dB,收敛时间比传统方法缩短0.14 s,无人机飞行的抗扰动性和飞行稳定性得到提高。所提方法在无人机飞行控制中具有很好的应用价值。     

菱形翼布局无人机自抗扰直接升力着陆控制

针对采用传统的着陆控制方法时,菱形翼布局无人机存在着陆俯仰姿态角为负,对无人机着陆不利的情况,提出一种采用直接升力进行着陆的控制方案,可以实现着陆轨迹与着陆姿态之间的解耦,使得无人机可以以较好的姿态进行着陆.采用自抗扰控制(ADRC)方法分别设计了无人机非线性直接升力控制律以及着陆轨迹跟踪控制律.仿真结果表明:采用ADRC设计的非线性直接升力控制律可以实现直接升力控制的3种模式,并且对气动参数摄动具有较强的鲁棒性;采用直接升力着陆控制方法可以使得无人机以有利的姿态进行着陆,同时在近地面突风作用下,无人机依然可以以较好的姿态进行着陆.     

无人机航迹跟踪控制与仿真

对于无人机的精确航迹跟踪问题进行了研究。系统分为基本姿态控制器设计和制导系统设计两个部分进行研究。利用多重时间尺度奇异摄动理论,结合非线性动态逆方法设计了基本姿态控制器,包括快逆回路和慢逆回路两部分。由引导飞机沿期望航迹的指令加速度解算出跟踪指令航迹所需要的制导力,求出飞机改变姿态所需的控制指令,作为基本姿态控制器的输入。针对某无人机模型进行了机动航迹跟踪仿真验证,仿真结果显示系统能够较好的跟踪指令机动航迹。证明了该方法的有效性和实用性。     

基于CFD方法的固定翼无人机着陆控制建模

为了实现固定翼无人机低速平稳着陆的目的,以某型无人机为例,阐述以计算流体动力学(CFD)方法求解固定翼无人机气动力系数的过程,即构建飞机几何模型、设定计算域并划分网格、基于非耦合隐式求解器求解在K-E湍流模型下各飞行状态的气动系数.提出以较大迎角低速滑翔降落的着陆控制方法,基于求解的气动特性,计算飞机降落前的理想状态,并基于状态反馈的纵向控制律实现着陆控制.在Simulink环境中,基于AeroSim工具箱构建仿真程序,验证了方法的有效性.     

四旋翼无人机鲁棒自适应姿态控制

 四旋翼无人机的姿态控制是自主飞行控制的核心,针对四旋翼姿态易受外界环境干扰和内部参数摄动等不确定性影响的问题,设计了一种鲁棒自适应反步控制器,以提高四旋翼的鲁棒性。建立了四旋翼完整的姿态运动模型,并将其转化为含有广义不确定性的多输入多输出非线性系统。根据该系统满足严格反馈的结构特点,设计了反步控制器; 针对系统中存在的外部干扰和内部参数摄动等不确定性,引入了一类鲁棒自适应函数来抵消该不确定性对系统的影响; 采用非线性跟踪微分器估计虚拟控制量的微分信号,减小了反步控制器设计中普遍存在的“计算膨胀”问题; 通过构造Lyapunov 函数证明闭环系统是稳定且指数收敛的。仿真结果表明,所设计控制器具有良好的控制效果和鲁棒性。     

基于滑模控制的折叠翼飞行器辅助机动研究

基于滑模控制策略,研究了折叠翼飞行器辅助机动问题.分析了系统折叠角与气动参数的关系,把机翼折叠角看成额外的控制输入,构造了包含折叠辅助机动的飞行器动力学模型.针对非线性系统,加入混合干扰,设计了非奇异动态终端滑模控制(NDTSMC)器,能够较好地抑制折叠翼飞行器的不确定性,同时完成姿态跟踪控制.仿真结果表明,NDTSMC改善了折叠翼飞行器的控制精度和鲁棒性能,具有较好的抖振消除效果.与传统飞行器相比,加入折叠辅助机动的折叠翼飞行器拥有更高的机动性和抗干扰能力.     

基于QFT的无人机纵向飞行控制系统设计

介绍了定量反馈理论(QFT)的基本原理和设计步骤;定量反馈理论作为一种新颖的频率域鲁棒控制技术,综合考虑了对象的不确定性范围和系统的性能指标要求,以定量方式进行分析设计,从而保证了设计结果具有稳定鲁棒性和性能鲁棒性;无人机飞行过程中具有较强的不确定性,气动参数会不断发生变化,运用QFT对无人机纵向飞行控制系统进行设计,可以很好解决飞行控制系统中的不确定性问题;仿真结果显示,QFT设计的控制器能够很好地满足无人机鲁棒稳定性指标和跟踪性能,符合纵向控制的要求。     

四旋翼无人机姿态系统的非线性容错控制设计

本文研究了四旋翼无人机执行器发生部分失效时的姿态控制问题.通过分析其动力学特性,将执行器故障以乘性因子加入系统模型,得到执行器故障情况下四旋翼无人机的姿态动力学模型.在同时存在未知外部扰动和执行器故障的情况下,设计了一种基于自适应滑模控制的容错控制器.利用基于Lyapunov的分析方法证明了所设计控制器的渐近稳定性.在四旋翼无人机实验平台上进行了实验,验证了该算法对存在未知外部扰动和执行器部分失效时四旋翼无人机的姿态控制具有较好的鲁棒性.     

用于清洗绝缘子的四旋翼无人机抗回冲力控制

本文主要针对利用四旋翼无人机清洗绝缘子时受到的回冲力干扰及姿态控制问题,提出了一种用于清洗绝缘子的无人机抗回冲力控制方法.对于无人机系统,本文运用非线性控制方法中的反步法来设计姿态控制器,使其达到输入状态稳定,并对外部扰动具有鲁棒性.本文首先根据无人机运动模型建立了其动力学方程.之后,运用动量定理和流体力学中的伯努利方...