小型无人直升机悬停状态自适应模糊PID控制器设计

小型遥控直升机在实际应用中主要是完成航拍,为了实现小型直升机水平姿态的自动平衡,将其升级为无人直升机.针对小型直升机的降阶模型,提出了一种便于单片机实现的、针对悬停作业时小型无人直升机自适应模糊PID控制器的设计方法,能对PID参数进行动态整定,实现无人直升机悬停状态时水平姿态的平衡,仿真实验表明,自适应模糊PID控制器的动态性能好、稳态精度高、鲁棒性较强,宜适用于小型无人直升机的增稳控制.     

小型无人直升机姿态非线性鲁棒控制设计

本文针对小型无人直升机的姿态控制问题,通过系统参数辨识,获得了较为准确的无人直升机姿态动力学模型.并根据无人直升机的动态特性,设计了基于神经网络前馈与滑模控制的非线性鲁棒姿态控制律,该控制律对直升机模型的先验知识要求较低.利用基于Lyapunov的分析方法证明,设计的控制律能够实现对无人直升机姿态角的半全局指数收敛镇定控制,并能确保闭环系统的稳定性.基于姿态飞行控制实验平台的实时飞行控制实验结果表明,提出的控制设计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较好的鲁棒性.     

一种小型无人直升机自主起飞控制方法

针对小型无人直升机(Small-scale unmanned helicopter, SUH) 起飞过程中过度依赖于地面飞行手的问题, 提出了一种基于经验知识与系统辨识的自主起飞控制方法. 首先, 通过研究专业飞行手手动操纵小型无人直升机起飞过程中高度与油门、总距舵量等信息的对应关系, 分析了利用学习飞行手的操纵行为实现小型无人直升机自主起飞的可行性, 并设计了小型无人直升机自主起飞控制流程. 引入了安全高度及变增益控制以提高自主起飞过程中的飞行安全性能, 利用不完全微分控制方法抑制了微分高频噪声. 其次, 为了获取自主起飞过程中控制参数, 采用自适应遗传算法对小型无人直升机动力学模型进行了辨识, 在动力学模型的基础上进一步辨识得到了飞行控制参数. 最后, 通过在小型无人直升机平台进行的实际飞行实验, 验证了本文方法的有效性.     

基于双目视觉的小型无人直升机位姿检测

无人直升机的位置与姿态检测是直升机自主飞行控制的基础。基于双目视觉原理,对直升机标志点进行检测并跟踪,利用基于顺序一致性的极线约束匹配方法,对检测到的多个标志点进行立体匹配,计算标志点三维坐标从而得到无人直升机的位置与姿态信息。设计一个基于双目视觉的小型无人直升机空间位姿测量托架,用于飞行控制模型及飞行控制算法的研究及验证。     

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.     

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.     

小型无人直升机的数学建模与仿真

小型无人直升机是一个复杂的非线性系统.为了真正实现小型无人直升机的自主飞行,须对其进行精确的数学建模.本文以Raptor90小型无人直升机为研究平台,综合考虑了直升机在不同飞行模态下的飞行特性,利用基于叶素理论的积分算法,对直升机进行非线性建模,并对所建模型进行数值仿真.仿真结果表明,所建模型能够较好的反应直升机的动态响应特性,所建模型具有较高精度,可基于此模型进行飞行控制器的设计.     

基于MEMS器件的姿态航向参考系统设计及应用

在小型无人直升机的控制中,需要有高精度的运动测量信息作为导航状态输入,通常这些小型直升机因需要在特定的情况下工作而往往体积较小,因而也对导航设备提出了高精度、低功耗、微型化、低成本等多方面的苛刻要求.介绍一种基于MEMS器件的小型姿态航向参考系统的设计及实现,该系统已应用于小型无人直升机的导航控制中.     

新型无人直升机纵横向无姿态反馈自适应控制

针对小型无人直升机固有的多轴多齿轮啮合复杂传动系统存在的非线性振动所引起的姿态测量低可靠性问题,以新型涵道风扇式无人直升机为例,提出了一种纵横向无姿态反馈的自适应控制策略.增稳回路采用模型参考自适应解耦控制,加速度回路采用自适应极点配置,位移回路采用主导极点可配置的PD控制,实现了自动航线飞行.试飞实验表明,在飞行速度变化较为显著时,偏航距较小,达到了满意的控制效果,可为无人直升机姿态传感器故障应对提供参考.     

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.     

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.     

无人直升机自动起飞控制技术研究

以无人直升机起飞段非线性模型为对象,研究了自动起飞控制技术方案,以空中定点控制方案为起点根据控制仿真结果对系统进行改进控制,分别加入线加速度反馈和直接力反馈,达到较好的无人直升机自动起飞控制要求.     

小型无人直升机的模型预测控制算法研究

针对无人直升机在阵风干扰环境中的姿态控制精度低的问题.本文将非线性刚体动力学模型在悬停点应用小扰动理论得到了线性化数学模型.考虑系统输入输出和控制量约束,采用模型预测控制将控制器的设计问题转化为每个采样时刻求解一个带不等式和等式约束的凸二次规划问题.通过设计终端状态约束解决了有限时域模型预测控制(model predictive control, MPC)算法的稳定性问题,并通过引入松弛变量使得约束优化问题更容易求解.随机和常值阵风干扰下无人机悬停仿真验证了本文MPC预测控制器具有幅度不超过0.25 m/s的良好干扰抑制能力,性能明显优于线性二次型调节器(linear-quadratic regulator, LQR).     

非匹配扰动干扰下的无人直升机轨迹跟踪控制

针对小型无人直升机在飞行过程中容易受到非匹配扰动影响的特点,本文设计了一种基于新型滑模控制方法的轨迹跟踪控制器.首先,建立了无人直升机系统的非线性数学模型,并对该模型进行近似反馈线性化处理,同时将模型分为位置和偏航两个子系统;然后,利用扩展扰动观测器对复合扰动以及非匹配扰动的各阶导数的估计值,设计新型时变滑模面,得到滑模控制律,并给出了控制系统的稳定性分析;最后,仿真结果验证了控制方法的有效性和优越性.该新型滑模控制方法的优越性主要体现在:对非匹配扰动具有较强的鲁棒性,以及能有效地抑制抖振现象.     

Hierarchical hybrid modelling and control of an unmanned helicopter

In this paper, we propose a hybrid modelling and control design scheme for an unmanned helicopter. This control structure has a hierarchical form with three layers: the regulation layer, the motion planning layer, and the supervision layer. For each layer, a separate hybrid controller has been developed. Then, a composition operator is adopted to capture the interactions between these layers. The resulting closed-loop system can flexibly command the helicopter to perform different tasks, autonomously. The designed controller is embedded in the avionic system of an unmanned helicopter, and actual flight test results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed control structure.