单翼损坏下的四旋翼飞行控制器设计

针对发生单翼损坏故障时四旋翼飞行器的常规控制失效问题,用反步法设计保证飞行器安全和一般飞行控制的控制器.根据单翼损坏下四旋翼飞行器的旋转与平移运动方程,将控制器划分成内、外环,使用反步法设计这两个环路.内环控制飞行器姿态,外环控制飞行器位置.用反步法设计此种控制器时牺牲飞行器的偏航控制能力,但能实现飞行器一定程度的正常飞行.即能实现飞行器以恒定速度绕其垂直轴转动,机体保持水平同时空间位置不变的近悬停状态,也能通过指令信号实现飞行控制和位置跟踪.经过仿真验证,证实了该控制器对单翼损坏故障下的四旋翼飞行器的飞行控制的有效性,飞行器的稳定性能良好.结果表明,偏航控制能力的丧失不会对四旋翼的安全造成威胁,也不会对飞行器的轨迹跟踪造成较大影响,即保证飞行器能在以恒定速度绕垂直轴转动的情况下进行稳定飞行,同时还能以较快速度跟踪简单的期望轨迹.该研究证实了单翼损坏下的四旋翼飞行器的飞行仍具有可控性.     

基于双观测器的四旋翼无人机姿态控制

为了提高四旋翼无人机姿态控制精度及抗干扰性能,将干扰观测器与扩张状态观测器相结合,提出了一种基于双观测器的滑模抗干扰控制方法.首先,对于部分已知信息的干扰用外生系统模型描述,并用干扰观测器进行估计;然后针对复杂的非线性可微干扰采用扩张状态观测器进行估计;接着设计滑模控制律来补偿双观测器估计的干扰,进而实现姿态控制;最后利用李雅普诺夫理论证明了系统的稳定性.仿真结果表明,该方法相较于传统的PID控制具有更高的跟踪精度和良好的抗干扰能力.     

四旋翼飞行器的姿态解算及控制实现

针对四旋翼飞行器的姿态控制问题,首先结合四元数及互补滤波法给出姿态解算及数据更新算法;其次采用PID控制算法对姿态进行稳定控制;最后通过上位机观察数据得出控制效果曲线并在实物实验平台上基础上进行了实际飞行验证算法的可行性.实验结果表明:四元数互补滤波算法能实现稳定高精度的姿态解算;PID控制器可以有效的完成飞行器的自稳控制且能有效的校正外界扰动造成的角偏移量,满足四旋翼飞行器的控制要求.     

基于自抗扰的四旋翼无人机动态面姿态控制

针对四旋翼无人机姿态控制中非线性、强耦合以及对扰动敏感等控制问题,设计了一种基于自抗扰的动态面控制器。与反步控制相比,动态面控制器的设计过程更简单,且利用一阶滤波器来计算虚拟控制信号的导数项,避免了反步控制中的出现的微分膨胀问题。将动态面控制与自抗扰控制相结合,首先利用跟踪微分器可直接获取设定值的微分信号,简化了控制器的设计过程,然后利用扩张状态观测器将系统总扰动实时的补偿到控制器中,提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力,并通过Lyapunov直接法对闭环系统进行了稳定性分析。仿真结果表明:本文设计的控制器可保证四旋翼无人机在有外界干扰的情况下能快速、准确地跟踪设定位置。     

基于一致性理论的多旋翼飞行器编队控制方法

针对多架旋翼飞行器敏捷编队控制的问题,提出一种基于一致性理论的多旋翼飞行器编队控制方法.首先,通过图论的方法构建了飞行器编队的通讯拓扑结构,建立了平移和旋转动力学模型,利用有向图表示编队中个体和个体之间的作用关系.其次,结合拓扑学中的图论和传统控制方法,给出了一种包含位置控制和姿态控制的分布式编队控制器设计思路,用于实...     

小型四旋翼飞行器位姿建模及其仿真

为了研究多旋翼飞行器的位姿控制,以开源硬件pixhawk搭建的四旋翼飞行器作为研究对象,建立其位置和姿态运动学和动力学模型。在简化系统模型的基础上,以姿态控制作为位置控制的内回路,位置控制作为外环主回路,设计双闭环串级模糊PID控制器。在Matlab/Simulink平台上对系统模型进行仿真验证。仿真实验结果表明,模糊PID控制器比PID控制器具有动态响应更快、控制稳定性更好的优势。该模型和模糊PID控制器能有效实现飞行器的位置控制。     

基于自适应观测器的飞行器抗干扰控制

针对近空间飞行器(NSV)在高超音速飞行时气动参数变化剧烈且容易受到外界干扰的特点,提出快速自适应干扰观测器抗干扰方法.建立近空间飞行器的数学模型,进行抗干扰自适应观测器的设计.通过调整自适应参数和设计补偿项的自适应律,在自适应律中增加非线性指数项,提高了干扰观测系统对复合干扰的逼近速度,使其能够在有限时间内将系统误差收敛为零.对闭环系统性能进行严格的理论分析.在高超声速条件下对NSV进行仿真验证,结果表明,设计的控制方案具有更好的快速性和收敛性.     

非线性结构自适应模型逆飞行控制律设计研究

文章结合自适应控制、模型参考控制和动态逆控制理论提出了结构自适应模型逆非线性控制系统,设计了飞行控制器.通过李亚普诺夫稳定性定理推导了自适应规律,保证了闭环系统的稳定性.仿真表明该方法对模型参数不准确和外界干扰具有很好的自适应能力,能够满足飞机在过失速机动条件下的控制指令跟踪,且系统具有良好的控制性能及鲁棒性.     

四旋翼飞行器控制系统的设计与实现

为了解决四旋翼飞行器的飞行控制问题,设计了一种基于位置式比例积分微分(PID)算法的飞行控制系统.该控制系统以MSP430f149处理器为中央处理器,以MPU-6050传感器为惯性测量器件.在搭建的姿态控制平台上,为了实现控制系统的稳定飞行,结合四旋翼飞行器的飞行原理对传感器输出的姿态角进行PID控制,然后将PID控制器的输出信号与电机的基本油门相结合,用以调节4路脉冲宽度调制(PWM)信号占空比的方式来控制电调电路,再由电调驱动电机并控制电机转速.结果表明,俯仰角、横滚角、偏航角的误差均小于1°,验证了PID算法对四旋翼飞行器姿态角控制的有效性,保障了飞行器自稳定控制的鲁棒性.     

基于递归小波神经网络的UAV姿态变结构优化控制

无人机的姿态控制易受外界气流干扰和模型参数摄动影响,为了提高其姿态控制的精度和稳定度,提出了将变结构控制与递归小波神经网络相结合的优化鲁棒控制律.构建并分析了无人机的姿态运动模型,采用变结构控制来设计无人机姿态运动的稳定控制律,将递归小波神经网络加入到控制闭环回路中以实现变结构控制律的优化,减弱控制律对模型准确度的依赖性,并在仿真验证中与传统方法进行了比较.结果表明,该控制律能够提高其姿态控制的稳定性,且具有较强鲁棒性、较短收敛时间和较小能量消耗,从而证明了本文方法的有效性和可行性.     

基于非线性分离的可倾转四旋翼LQR飞行控制研究

本文研究了一种能够独立控制位置和姿态的可倾转四旋翼飞行器,在建立了系统动力学模型的基础上,针对可倾转四旋翼飞行器系统存在的强输入非线性问题,采用了非线性分离策略,构造中间控制量,将该强非线性系统分离为线性动态环节和非线性静态环节,并仅针对线性动态环节设计了计算量小、易于硬件实现的线性二次型调节器(LQR),然后再通过反解输入非线性环节将中间控制量分配到实际的控制量——旋翼倾转角和电机转速.仿真实验结果表明,基于非线性分离策略设计的LQR飞行控制器能够实现对可倾转四旋翼稳定控制,很好地独立追踪位置和姿态期望.     

时变故障下四旋翼无人机的自适应容错控制

针对四旋翼无人机执行器部分失效以及遭受外界扰动等问题,提出了一种基于系统输出约束的自适应控制策略,该方法可以实现在时变故障下的姿态跟踪控制问题.结合自适应滑模控制理论和Nussbaum增益函数,设计了一种能够补偿故障损失、适应时变扰动的自适应容错控制器.而且,使用该控制器不需要实时进行故障检测和系统模型的重构.通过严格...     

考虑输入饱和的高超声速飞行器反步法控制

为解决输入饱和、参数不确定和气动弹性影响下的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于反步法的非线性鲁棒自适应控制方法.针对高超声速飞行器纵向通道控制问题,将其分解为速度子系统和高度子系统分别进行控制器设计.首先,基于Lyapunov稳定原理设计了参数估计自适应律来处理输入受限情况的速度跟踪控制问题,即使出现推力饱和也能保证系统稳定性;然后,采用自适应反步法对高度子系统进行分层递推设计,通过引入自适应律对不确定参数进行在线实时估计,以提高控制器的鲁棒性,并且实现了高度的稳定跟踪;同时利用微分跟踪器来获取虚拟控制指令导数;采用鸭翼与升降舵联动控制策略,通过选取合适的联动控制增益可以同时消除控制面与升力耦合带来的非最小相位特性和控制输入对一阶弹性模态的激励;最后,基于LaSalle不变集原理证明了闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明,所设计的控制器能够有效处理弹性高超声速飞行器的气动参数不确定和控制饱和问题,并且具有良好的闭环跟踪性能.     

四旋翼飞行器携带负载稳定飞行算法

针对不平衡作用下四旋翼飞行器飞行稳定问题,建立了不平衡负载作用下四旋翼的运动学模型和动力学模型,估计了质心位置,设计了串级PID控制器,解决了质心严重偏移出机体之外时,四旋翼不能稳定飞行的问题,利用RBF神经网络自适应来逼近模型的不确定性以及负载晃动所产生的扰动,Lyapunov定理证明了其稳定性。仿真分析与飞行实验验证了本文算法的有效性。     

基于回馈递推的可变翼高超声速飞行器智能非线性控制

针对可变翼高超声速飞行器的外环稳定跟踪控制问题,考虑可变翼对建模的影响、模型参数不确定和外界未知干扰对跟踪控制性能的影响,提出基于回馈递推的智能非线性控制策略。本文首先利用巡航段气动参数的插值数据建立精确的纵向模型;然后采用输入-输出反馈线性化方法对飞行器纵向模型进行非线性映射,并根据状态变量特性将飞行器划分为三个子系统,利用回馈递推依次求取控制信号,采用RBF神经网络对未知干扰进行逼近,保证鲁棒性能。针对回馈递推设计过程中微分膨胀的问题,加入动态面控制思想进行改进。通过仿真表明,该方法可以保证闭环系统的全局稳定,并且拥有良好的跟踪性能和鲁棒性能。     

旋翼飞行机器人的动力学建模与容错自适应控制

针对目前无人飞行器在受限环境执行作业时操控性和安全性不足的问题,设计了一种基于旋翼动力的碟式自主旋翼飞行机器人(rotor aerial robot,RAR),采用内置桨叶和冗余执行机构以增强飞行器的安全性和容错能力,采用内、外双旋翼系统和碟式机体构架以提高空气动力特性和操控性能.运用牛顿-欧拉方法建立了系统的6自由度(six-degrees-of-freedom,6-DOF)动力学模型,根据模型执行环节易受气动干扰或故障等因素影响而出现参数不稳定的问题,设计了容错自适应控制方法,在Matlab/SIMULINK环境下以飞行器的侧向通道控制为例进行了仿真实验,验证了旋翼飞行机器人具有良好的操控性和鲁棒性.     

基于LQG控制器的四旋翼无人机姿态控制

四旋翼无人机是一种性能优良的VTOL(垂直起降)飞行器。以四旋翼无人机作为研究对象,首先根据动力学原理,对滚转角和俯仰角进行建模,在建模基础上,根据现代控制理论设计LQG控制器,并采用LTR技术和试验确定二次最优控制和卡尔曼滤波器中的参数,通过仿真与飞行实验来验证所设计控制器的性能。结果表明,LQG控制器具有较好的动静态性能,用它实现四旋翼无人机的姿态控制是切实可行的。     

基于反步法的弹性飞翼无人机抗干扰L2增益姿态控制设计

针对存在非线性、强耦合、参数不确定性及外部扰动的大展弦飞翼布局无人机的刚/弹耦合动力学模型,研究了一种基于反步法的弹性飞翼无人机抗干扰补偿L2增益姿态控制方法。首先,基于李雅普洛夫稳定理论,利用指令滤波反步方法设计实际控制量和虚拟控制量,并在反馈中采用自抗扰非线性增益函数提高系统的鲁棒性和动态特性;其次,利用二阶滑模干扰观测器估计系统复合干扰和补偿;最后,引入L2鲁棒项抑制干扰观测器的估计误差对控制精度带来的影响,使得系统满足耗散不等式,闭环系统跟踪误差最终有界稳定。仿真结果表明,该控制方法对模型不确定性、气动弹性、阵风及外扰等影响具有鲁棒性,能够实现高精度的姿态跟踪控制。     

欠驱动四旋翼飞行器反演模糊自适应控制

针对欠驱动四旋翼飞行器的结构特性,提出一种自适应模糊反演欠驱动控制算法,该算法可以克服传统反演控制中存在的问题,如欠驱动控制律过于复杂,抗干扰能力弱及系统建模误差对跟踪性能影响较大等弱点,该算法利用自适应模糊系统逼近系统中的非线性函数及扰动项,并利用模糊系统来构造系统的虚拟控制量,从而实现对欠驱动四旋翼飞行器的高精度控制,并以欠驱动四旋翼飞行器的自由度x为例,详细论述了自适应模糊系统的设计过程,并对算法的收敛性做了分析,仿真结果表明,该算法具有很强的抗干扰性,并且达到了理想的控制精度。     

基于指令滤波的板球系统误差反步控制器研究

针对存在未知扰动条件下板球系统的轨迹跟踪控制精度不高的问题,研究了一种基于指令滤波的误差反步控制方法。首先,建立板球系统模型,引入二阶指令滤波器,滤除小球位置和速度状态变量的噪声干扰。其次,逐步选取李雅普诺夫函数,设计误差反步控制器,克服系统受到的外界干扰,实现对输入信号的渐进跟踪控制。最后,通过李雅普诺夫理论证明系统稳定性。仿真结果表明,该控制器能够有效抑制干扰,精确地完成轨迹跟踪任务。