小型无人直升机横纵向模型参数辨识方法

针对小型无人直升机具有多变量、非线性和强耦合的特点,提出一种基于参数辨识的横纵向通道动力学建模方法.该方法根据直升机小扰动运动学方程和小型无人直升机空气动力学特点,推导了小型无人直升机横纵向通道动力学模型.在悬停条件下通过对模型进行简化,得到小型无人直升机横纵向通道待辨识线性耦合模型.根据飞行实验数据,通过采用多变量最小二乘方法估计出该耦合模型的未知参数.模型预测数据和实际飞行数据的比较结果表明,所建模型能充分反映该小型无人直升机在悬停状态下的横纵向通道动力学特性,具有较高精度且结构相对简单,可作为自主飞行控制器设计的参考模型.     

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.     

基于最小二乘与自适应免疫遗传算法的小型无人直升机系统辨识

针对小型无人直升机不稳定、强耦合、非线性的特点,建立了小型无人直升机悬停状态下飞行动力学模型.设计了一种基于最小二乘与自适应免疫遗传算法(LS-AIGA)的辨识算法,根据辨识实验的需要研制了机载微小型导航、制导与控制系统(MGNC).利用飞行实验数据,根据本文的辨识算法,对所建立模型中未知参数进行了辨识.最后对得到的模型进行了验证与分析,结果表明模型辨识数据与真实飞行实验数据匹配较好,所建立模型能够反映小型无人直升机动力学特性.     

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.     

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。     

小型无人直升机纵横角动态耦合辨识建模

针对小型无人直升机耦合建模问题提出了一种频域解耦辨识建模方法,该方法通过处理针对耦合辨识的实验数据得到指定频域范围内被辨识耦合的频域特性,对频域特性进行拟合从而获得耦合模型.提出了适用于多输入输出(MIMO)系统的频域特性计算方法,定义了一种复合相干函数并证明其能够用于表达在耦合通道辨识中输入输出的相关性.基于该方法,对一种小型无人直升机在悬停状态的纵横角动态耦合模型进行了辨识,并将耦合模型加入到直升机仿真模型中考察其对模型预测精度的影响.模型预测输出与实际输出的比较表明,相较于普通模型,考虑了耦合动态的仿真模型能够更为精确地预测实际输出.     

微小型四旋翼无人飞行器姿态控制

关于自主研发的微小型四旋翼无人飞行器姿态控制问题,针对姿态控制要求的稳定性,根据飞行器的飞行原理,通过数学推导建立近似的姿态角线性模型.操作飞行器飞行并采集相关飞行数据在MATLAB中辨识出有效的模型参数并验证模型准确性.在姿态角模型的基础上,分别设计了ALQR控制器以及卡尔曼滤波器.飞行实验结果表明,设计的卡尔曼滤波器具有很好的滤波效果和状态量推测性能,设计的ALQR控制器能较好的解决控制指令跟踪的问题,满足姿态优化控制的要求.     

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。     

小型无人直升机着陆高度单目视觉测量方法

针对小型无人直升机自主降落过程中姿态发生变化和非差分GPS高程精度不高的情况,研究了一种基于单目视觉的小型无人直升机离地高度测量方法,用于提高自主降落的品质。在机体姿态角已知的情况下,识别提取降落图标中相互平行的特征直线段,并根据机载摄像头投影模型,实时求解机体降落过程中的离地高度。在测量系统上进行了实体实验,验证了所提出的方法,实验结果表明:该方法特征识别率高,在机体平面与地面存在倾角时,输出结果的实时性与准确性亦均能满足小型无人直升机自主降落要求。     

基于径向基函数神经网络与扩张状态观测器的无人直升机控制

针对具有系统不确定和外部干扰的无人直升机飞行控制问题,提出了一种基于神经网络和扩张状态观测器的控制方法.利用神经网络逼近系统的不确定性,引入扩张状态观测器对神经网络的逼近误差和系统外部干扰进行估计.基于神经网络和扩张状态观测器的输出,对无人直升机的主旋翼挥舞角、姿态角速率、姿态角、速度与位置系统分别进行了控制器设计,以增强系统鲁棒性和抗干扰能力.同时,引入动态面控制方法以避免对虚拟信号进行直接求导,并通过李雅普诺夫方法分析了闭环控制系统的稳定性.最后使用无人直升机数据进行仿真验证,结果表明设计的控制律能使无人直升机有效跟踪控制指令,具有良好的稳定性与鲁棒性.     

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.     

直升机主轴弯矩标识的幅-相综合相关识别方法

直升机主轴弯矩是新研直升机飞行试验中必须测量、分析与验证的重要技术参数,是主轴设计的结构与强度验证、优化的依据,主轴弯矩测试是飞行试验实时监测、安全保障的重要环节。基于直升机飞行试验主轴弯矩实测方案和大子样结果数据,在理论建模和分析的基础上,提出了幅-相综合相关系数这一新概念,形成直升机主轴弯矩测量标识真伪的谐波幅-相综合相关识别方法,可以简单、量化、精确完成主轴弯矩测量标识真伪的勘别,保障主轴弯矩测量数据处理与分析结果的有效性和准确性,并利用某型直升机试验平台实测数据完成方法验证。该方法为保障新机研制飞行安全和减少技术隐患与风险,提供了一种新思路和新工具,可以推广应用于类似机械旋转轴平行截面正交方向弯矩、直升机桨叶展向不同截面摆振与挥舞弯矩测量通道标识真伪的智能识别。     

A Quadrotor Test Bench for Six Degree of Freedom Flight

This paper focuses on the system identification of a small unmanned helicopter in hover or low-speed flight conditions. A novel genetic algorithm including chaotic optimization operation named chaos-genetic algorithm (CGA) is proposed to identify the linear helicopter model. Based on the input-output data collected from real flight tests, the identification performance of CGA is compared with those calculated by the traditional genetic algorithm (TGA) and the prediction error method (PEM). The accuracy of the identified model is verified by simulation in time domain. Additionally, the small unmanned helicopter is stabilized by a linear quadratic Gaussian (LQG) regulator based on the proposed identified model. In the automatic flight experiments, the achievement of automatic take-off and landing, hovering performance within a 1.2?m diameter circle and point-to-point horizontal polyline flight also demonstrates the accuracy of the identified model and the effectiveness of the proposed method.     

Nonlinear system identification of a small-scale unmanned helicopter

This paper presents a comprehensive method for identifying the nonlinear model of a small-scale unmanned helicopter. The model structure is obtained by first principles derivation, and the model parameters are determined by direct measurement and system identification. A new adaptive genetic algorithm is proposed to identify the parameters that cannot be directly measured. To simplify the identification process, the overall system is divided into two subsystems for identification: the heave–yaw dynamics and the lateral–longitudinal dynamics. On the basis of the input–output data collected from actual flight experiments, these two subsystems are identified using the proposed algorithm. The effectiveness of the identified model is verified by comparing the response of the simulation model with the actual response during the flight experiments. Results show that the identified model can accurately predict the response of the small-scale helicopter. Furthermore, the identified model is used for the design of an attitude controller. The experiment results show that the identified model is suitable for controller design.     

基于姿态随动技术的直升机低高度测量

在飞行试验中悬停性能是直升机性能的重要试飞科目。该科目科研试飞鉴定要求有大量的样本数据(海拔、温度、重量、构形的组合)以获取比较准确的试验结论。其中,离地高度是悬停科目试飞与小速度科目试飞中的关键参数。直升机的低高度信息通常由气压式高度传感器、无线电高度表获取。由于受到地面效应、姿态、风速风向等诸多因素的干扰,从而无法保证高精度和可靠性。激光测距逐渐成为一种先进的测量手段应用于直升机低高度测量中。但是在具体实施过程中由于直升机机动飞行姿态变化导致激光高度测量的误差增大与失效。通过机载姿态跟随技术研究不仅克服了直升机机动状态下姿态变化引起的低高度测量误差与失效,而且可由机载综合采集系统将低高度数据融合,实时发送给地面站遥测接收与存储,可以极大扩充数据样本,从而获取比较准确的试验结论。     

全相位FFT在导弹自动驾驶仪测试中的应用

自动驾驶仪是导弹的姿态控制系统,其性能好坏决定了导弹飞行的稳定性。为了精确测量其性能,对导弹自动驾驶仪测试原理和方法进行了研究,进行了正弦信号测量方法的分析,提出了基于全相位FFT数据处理方法,并结合时移相位差校正方法实现正弦形式信号的频率、幅度和相位等参数的精确测量。利用LabVIEW图形化编程软件设计了算法软件,通过仿真试验考察了该算法在无噪、低噪和大噪环境下信号测量精度,结果表明全相位FFT方法在信号频谱测量方面具有精度高、抗噪能力强等优点,满足自动驾驶仪的测试需求。     

Robust multi-mode flight control design for an unmanned helicopter based on multi-loop structure

In this paper, a novel multi-mode flight control strategy for unmanned helicopter, in presence of model uncertainty, atmospheric disturbances and handling qualities specification requirements (as in ADS-33E), based on multi-loop control structure combining robust H-infinity and PI control is presented. In inner loop H-infinity optimal control technique is utilized ensuring the stability of flight control system in case of change of helicopter dynamics, model uncertainties and eliminates effect of gust disturbance on helicopter states and collective/cyclic inputs. PI control in outer loop is used to improve the dynamic and static operation characteristics. Attitude control and attitude holding flight mode with satisfactory command response and decoupling characteristics is designed using the proposed control strategy. Analysis and simulation results show that Level 1 handling requirements as defined in ADS-33E are accomplished even when helicopter is under constant wind circumstance.     

旋翼微小型无人机地面站系统的设计与实现

针对旋翼机的控制复杂性,设计一套面向旋翼式微小型无人机的地面控制站系统。利用该系统可进行航迹设定和任务规划,存储和回放飞机航行记录,接收航拍图像,并通过对旋翼式无人机虚拟模型和视频图像的融合处理,实时显示飞机飞行姿态、位置及运行状态,实现旋翼式微小型无人机的超视距遥控,具有直观、形象的良好操控性能。     

Minimal Models to Capture the Dynamics of a Rotary Unmanned Aerial Vehicle

This paper presents a method for characterising the primary dynamics of a rotary unmanned aerial vehicle. Based on first principles and basic aerodynamics, a mathematical model which explains the rigid body dynamics of a model-scale helicopter is developed. This model is reduced to three simplified decoupled models of attitude dynamics. Empirical test data is collected from a field experiment with significant wind disturbances. The method worked accurately on both uncoupled and fully coupled attitude models. An integral based parameter identification method is presented to identify the unknown intrinsic helicopter parameters as well as model of wind disturbance. An extended Kalman filter system identification method and common nonlinear regression are used for comparison. The EKF was found to be highly dependent on the initial states, so is not suitable for this application which contains significant disturbance and modelling errors. Nonlinear regression proved to be sufficiently accurate but computationally expensive. The proposed integral based parameter identification method was shown to be fast and accurate and is well suited to this application.