变负载四旋翼无人机的轨迹跟踪控制器设计

四旋翼无人机固有的欠驱动和强耦合特性使得其轨迹跟踪控制器设计成为难点。针对模型不确定和外界干扰的情况,基于内外环控制结构的思想设计变负载四旋翼无人机的轨迹跟踪控制器。设计了一种自适应滑模控制器,在外环中完成轨迹跟踪并生成期望的升力和姿态角;采用自抗扰控制技术设计内环控制器用于跟随期望的姿态角。在外界干扰下的轨迹跟踪仿真结果表明所设计的控制器具有良好的有效性和鲁棒性。     

基于滑模自适应迭代学习的四旋翼无人机轨迹跟踪

针对四旋翼无人机轨迹跟踪问题,在考虑外部扰动的情况下,提出一种滑模自适应迭代学习的控制算法。所设计的控制器由两部分组成：第一部分是滑模子控制器,作为四旋翼无人机系统的反馈控制器;第二部分是迭代学习子控制器,作为无人机系统的前馈控制器。在迭代学习过程中,迭代学习子控制器的增益可以根据轨迹跟踪误差自适应改变,能够提高四旋翼无人机的轨迹跟踪效果。最后通过软件仿真对所提出的四旋翼无人机轨迹跟踪算法的有效性进行验证。     

基于SMC的四旋翼无人机抗风扰研究

四旋翼无人机控制系统复杂、鲁棒性差、易受外界干扰,为了提高四旋翼无人机的控制精度,采取滑模变结构的控制方法。搭建四旋翼无人机的动态数学模型、电机模型和风场扰动模型,借助Matlab搭建SMC控制器,选择适当的参数和消除抖振方法,对四旋翼无人机的高度和姿态进行控制。实验结果证明,SMC控制器具有较好的动态性能和抗扰性。     

拼接镜面望远镜位移促动器系统的自抗扰控制

针对拼接镜面望远镜主动光学控制技术的要求,设计了一种改进型自抗扰控制器以改善位移促动器系统的位置跟踪性能和提高抗扰动能力。首先,建立了拼接镜面位移促动器系统及扰动风载的数学模型;设计了改进型自抗扰控制器,并给出了控制器参数选择的方法。其次,对位移促动器控制系统进行了仿真分析,验证了控制器的可行性。最后,利用风载扰动模拟装置,在位移促动器系统中引入扰动,并对比改进型自抗扰控制器与线性自抗扰控制器以及PID控制器控制性能。实验结果表明,改进型自抗扰控制器系统阶跃跟踪的稳定时间为201 ms,稳态均方差为7.1 nm,无超调;风载干扰实验中,改进型ADRC的最大偏差值为38.8 nm,稳态均方差为7.6 nm,改进型ADRC的性能明显优于线性自抗扰控制器和PID控制器,对提高位移促动器系统的性能有较高的实用性。     

基于LADRC技术的光伏MPPT控制策略研究

光伏系统的输出功率因受到外部干扰而发生改变,为了保证光伏系统在最大功率点运行,降低因外部干扰导致的输出功率损耗,提出一种基于线性自抗扰技术的最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking, MPPT)控制器。针对传统PID控制器在抗干扰能力上的不足,提出的新型MPPT控制器通过预测干扰并事先给出干扰补偿的方法,降低外部干扰对光伏系统输出功率的影响,提升系统动态响应速度。提出了根据直流母线电压U_o搭建线性自抗扰控制器的方法,并分析其小信号模型。在MATLAB/Simulink中分别搭建了基于PID的MPPT控制器和基于线性自抗扰技术的MPPT控制器,对比干扰下的两种控制器仿真结果,表明新型MPPT控制器抗干扰能力更强,功率损耗降低且在稳态值附近振荡较小,证明了该控制器的可行性和有效性。     

基于BSMTE的四旋翼飞行器的鲁棒容错抗扰控制

针对强耦合和欠驱动的四旋翼飞行器系统，结合跟踪微分器和扩张状态观测器设计了一种鲁棒容错抗扰动的反步滑模控制方法，应用于四旋翼飞行器期望轨迹的跟踪。整个控制系统采用双闭环回路结构，内回路为姿态控制回路，外回路为位置控制回路。数值仿真实验和低算力真机验证实验均表明，相比传统的控制算法，文中提出的控制算法具备良好的鲁棒性、容错性和抗扰性，应用在四旋翼飞行器上能够使其更为精确地完成轨迹跟踪任务。     

基于自适应反演滑模的四旋翼无人机抗风研究

针对四旋翼无人机易受风扰,影响控制精度的问题,提出了一种自适应反演滑模轨迹跟踪控制策略,基于NewtonEuler建立在紊流风场下的四旋翼无人机动力学模型,将控制系统分成姿态子系统■和位置子系统(x,y,z),引入过渡控制律,实现欠驱动耦合控制,解算出理想姿态,滑模控制抑制风场对四旋翼无人机的影响,反演控制来设计镇定控制项,利用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性,通过MATLAB仿真,仿真结果表明所设计的控制器收敛速度快,响应时间较短,鲁棒性强。     

四旋翼飞行器速度自抗扰控制

为了补偿四旋翼飞行器的参数不确定性和扰动,提出一种四旋翼飞行器速度的线性自抗扰控制方法.首先,分析了四旋翼飞行器的动力学模型,质心在惯性坐标系中的z轴线速度采用一阶自抗扰控制,x轴和y轴线速度采用比例加前馈控制,并利用李雅普诺夫函数证明了三轴速度环控制系统渐近稳定.然后,分析虚拟姿态角度求解,采用二阶线性自抗扰控制实现...     

四旋翼ESO的RBF神经网络PID控制器研究

四旋翼飞行器因存在参数不确定性和环境干扰,会出现姿态不稳定的问题,而传统的PID控制对四旋翼的姿态稳定及机动性达不到控制需求.为此,提出了一种扩张状态观测器(ESO)的RBF神经网络PID控制器.首先,利用ESO的扩张特性和非线性函数对扰动进行估计和补偿,减少系统的误差;其次,将ESO对系统输出的估计值作为RBF神经网络的输入,使梯度信息更加精确,能够更好地优化增量PID的参数;最后,该神经网络的激励函数取高斯基函数,利用RBF神经网络的自适应性、自学习能力对模型控制参数进行调整.Matlab仿真实验表明,在未知干扰环境下,ESO的RBF神经网络PID控制器能够明显提高系统的抗干扰能力,且具有较小的超调量及较好的鲁棒性.     

基于IBS和LADRC的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制

首先对四旋翼进行了力学分析并建立了六自由度的数学模型,然后针对四旋翼数学模型的欠驱动及强耦合特性,提出了基于积分反步(IBS)和线性自抗扰(LADRC)相结合的控制方法对四旋翼进行轨迹跟踪控制。首先将整个控制分为外环位置控制和内环姿态角控制,针对外环位置控制的欠驱动特性,采用适用于欠驱动系统并且结构清晰的IBS控制方法,针对存在严重耦合的内环姿态角控制,则采用了具有抗耦合作用的LADRC控制策略,仿真实验证明了该方法能实现四旋翼的轨迹跟踪。     

基于鲁棒积分的四旋翼飞行器姿态控制

针对四旋翼飞行器姿态控制过程中广泛存在的外部干扰和参数不确定性,提出了一种基于鲁棒符号误差积分(RISE)的四旋翼姿态控制策略。通过一个模型前馈控制项实现精确的模型补偿,抵消模型非线性影响,以及一个鲁棒积分反馈项,有效抑制系统模型不确定性。设计的控制器在参数不确定性、外部干扰、噪声存在的情况下,实现了四旋翼飞行器精确姿态跟踪。基于Lyapunov理论的稳定性分析验证了所设计控制器的收敛性。最后设计大量仿真和对比试验说明该姿态控制方法的有效性和鲁棒性。     

共轴八旋翼无人机神经自适应滑模控制设计

针对共轴八旋翼无人机位置与姿态的跟踪控制问题,在充分考虑模型不确定性及外部干扰的情况下,提出一种神经自适应滑模控制方法.首先,将共轴八旋翼无人机动力学系统分为两个子系统,即全驱动子系统和欠驱动子系统.然后,运用神经网络对模型参数不确定部分和外界干扰项进行估计,设计一种合适的滑模控制器,根据所设计的控制器和Lyapuno...     

基于改进MPC算法的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

本文针对四旋翼无人机轨迹跟踪控制过程中容易受到风扰的问题,提出了一种模型预测控制(MPC)与扩展状态观测器(ESO)相结合的轨迹跟踪控制方法。采用双闭环控制结构,使四旋翼无人机在风的干扰下按照参考轨迹稳定运行。该方法具有稳态误差小、抗干扰能力强的特点。最后在MATLAB中通过仿真验证了所述方法的有效性和可行性。     

基于模糊干扰观测器的无人机自主着陆逆控制器设计

针对具有显著非线性和不确定性的无人机自主着陆系统,提出基于模糊干扰观测器的非线性动态逆的控制方法,用于降低控制器对不确定性的要求。基于时标分离原则,将无人机自主着陆系统分为快回路、慢回路、非常慢回路和极慢回路,通过在快回路、慢回路和非常慢回路设计动态逆控制律使状态解耦,设计直线下滑和指数拉平的着陆轨迹,并在极慢回路进行跟踪。设计基于模糊系统的干扰观测器,以逼近外部干扰和内部不确定性等复合干扰,基于李雅普诺夫理论证明系统稳定性。最后给出了无人机自主着陆轨迹跟踪控制仿真,仿真结果表明设计控制器具有良好鲁棒性,完成无人机在外界干扰下的自主着陆控制。     

四旋翼无人机仿真控制系统设计

为了实现四旋翼无人机的自稳定控制,对四旋翼无人机进行了动力学建模与控制。在建模时利用机理建模和实验实测相结合的方法,建立小型四旋翼飞行器的动力学仿真模型;并通过准LPV法将非线性模型线性化,在飞行器模型解耦的4个通道上分别设计PID控制器,且在Matlab/Simulink平台上对系统整体进行仿真。仿真结果表明,该动力学模型和PID控制器可以有效地实现飞行器的自稳定控制,为后续的四旋翼飞行器的控制研究打下基础。     

基于参数BP网络的自整定PID控制在柔性结构控制中的应用

针对大射电望远镜(LT)悬索粗调系统为一非线性慢时变大滞后柔性系统的特点,提出用参数BP神经网络自整定PID控制器来实现馈源轨迹跟踪策略.仿真研究表明,该控制算法可以很好地满足馈源系统轨迹跟踪高精度要求.     

自抗扰技术在高精度跟瞄系统中的应用

介绍了一种应用于高精度跟瞄系统的自抗扰控制器。通过与常规PID比较,对该控制器进行了功能分析,并结合实际系统,分析出其在控制上的优越性;分别采用PID控制器和自抗扰控制器对高精度跟瞄系统的速度环进行了设计。在Matlab仿真和实验验证中得到了一致的结果:自抗扰控制器能改善伺服系统的速度响应特性,可以实现阶跃响应快速无超调。在突发扰动条件下,自抗扰控制器的跟踪精度稳定性和鲁棒性均优于常规PID控制器。     

基于线性自抗扰的消防水炮控制系统

针对消防机器人中水炮控制系统存在非线性、快时变、强耦合的特点,提出一种基于线性自抗扰的控制策略以提高控制精度。给出消防水炮伺服控制系统的结构及数学模型,设计线性自抗扰控制器,并根据现代控制理论给出线性自抗扰控制的参数选择方法。在消防水炮控制实验平台对线性自抗扰控制器与常规的PD控制器进行对比实验。实验结果表明,该方案与传统PD控制相比较,具有控制精度高、超调量小的优点,改善了系统的控制性能。     

基于观测器的四旋翼飞行器自适应滑模姿态控制

针对存在建模不确定性和外部干扰时四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出一种基于观测器的自适应滑模控制算法。在建立四旋翼飞行器姿态误差动力学模型的基础上,通过全局渐近收敛观测器获取系统的未知状态反馈量,利用自适应滑模控制抑制系统的不确定性和干扰,构建一种基于观测器的自适应滑模姿态控制器。基于Lyapunov的稳定性分析表明,该方法的跟踪误差是一致最终有界的。数值仿真实验结果表明,与现有滑模控制方法相比,所提方法具有更好的姿态跟踪性能和较高的抗干扰鲁棒性,能有效保证飞行器的姿态跟踪控制性能。     

基于自抗扰控制器的电动缸载荷系统研究

针对航空飞行器关键部件疲劳性能评价试验系统准确模拟极端条件下载荷谱的要求,在电动缸载荷系统中通过设计自抗扰控制器(ADRC)估计系统的状态信息和扰动信息,解决在极端条件、无扰动数学模型条件下对规定载荷谱的精确控制问题;解决因极端条件变化带来的扰动和系统不确定性导致的系统稳定性问题。通过仿真试验,电动缸加载三阶系统的力闭环自抗扰控制系统在外部条件相同的条件下,自抗扰控制器的控制效果优于PID控制,响应速度更快,抗系统扰动能力更强,满足伺服电动缸加载控制系统加载精度高、试验评价系统载荷谱重复及一致性精度高的要求。