基于自适应控制的四旋翼直升机的重构控制方法研究

发布时间：2017-10-17 02:25

  本文关键词：基于自适应控制的四旋翼直升机的重构控制方法研究

  更多相关文章： 四旋翼直升机 驱动器故障 外部干扰 重构控制系统 自适应控制 多模型 故障观测器

【摘要】：四旋翼直升机作为一种新型的飞行器,具有操纵性灵活、能够垂直起降以及能完成各种复杂任务的特点,因此具有良好的军用和民用前景。然而,四旋翼直升机在飞行过程当中,如果发生了驱动器故障或者受到外部干扰的影响,那么四旋翼直升机的飞行品质和安全性能都会受到直接或间接的影响。基于此,本文针对发生驱动器故障的四旋翼直升机,基于自适应控制理论,提出了一系列针对四旋翼直升机的重构控制方法。本文分析了四旋翼直升机的结构特点和飞行原理,介绍了直升机一些主要的运动状态。同时,阐述了四旋翼直升机姿态角的物理意义,并基于欧拉-拉格朗日方法建立了四旋翼直升机的数学模型。随后介绍了本文的仿真研究对象—Quanser公司生产的四旋翼直升机仿真平台,其系统软硬件组成和模型参数。针对发生驱动器LOE故障和有参数不确定性的四旋翼直升机,设计了一种基于前馈补偿的直接自适应飞行重构控制方法。以参考模型的输入输出及状态量为控制量,设计直接自适应律,形成控制信号。然后又设计了线性二次型控制算法来作为内环反馈控制器以保证系统能够在正常状态下能有效运行。最后又设计了前馈补偿器以满足系统几乎严格正实性的要求。仿真结果表明所设计的方法具有很好的重构控制效果。针对具有驱动器LIP故障和外部干扰的四旋翼直升机线性化模型,设计了基于自适应控制和多模型方法的四旋翼直升机重构控制方案。首先基于最优控制以及最小值原则,将原始系统依据最优性能指标进行优化得到了参考模型。在传统的多模型方法的基础上,加入了重新初始化的自适应模型,来提高多模型的收敛速度。仿真结果证实了所提出的自适应重构控制方案具有优越的控制性能。继续针对发生驱动器故障的四旋翼直升机,设计了基于H?故障观测器和自适应控制的重构控制方法。为了解决四旋翼直升机发生的驱动器LIP故障,设计带有故障补偿项的自适应重构控制律。同时又设计了引入H?性能指标的故障观测器,获取准确的故障估计信息来实现控制系统重构,以减轻自适应重构控制器的控制负担。采用这样的故障辨识算法,提高整个系统的鲁棒性和重构能力,在仿真中验证了其有效性。本文针对上述提出的控制方案,应用四旋翼直升机仿真平台,进行了数值仿真。仿真结果表明了这些重构控制方法的可行性和有效性。
【关键词】：四旋翼直升机 驱动器故障 外部干扰 重构控制系统 自适应控制 多模型 故障观测器
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V249.1
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-11
• 注释表11-12
• 缩略词12-13
• 第一章 绪论13-22
• 1.1 课题研究背景及研究意义13-14
• 1.2 课题国内外研究现状14-20
• 1.3 文章主要研究内容和章节安排20-22
• 第二章 四旋翼直升机建模及Quanser仿真平台介绍22-31
• 2.1 引言22
• 2.2 四旋翼直升机的结构特点及飞行原理22-24
• 2.3 四旋翼直升机模型建立24-28
• 2.4 四旋翼直升机Quanser半物理仿真平台介绍28-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 基于前馈补偿和直接自适应控制的四旋翼直升机重构控制31-41
• 3.1 引言31
• 3.2 四旋翼直升机控制系统与问题描述31-32
• 3.3 重构控制方案设计32-37
• 3.3.1 内环基础控制律设计32-33
• 3.3.2 直接自适应重构控制器设计33-35
• 3.3.3 前馈补偿器设计35-37
• 3.4 四旋翼直升机系统仿真验证与分析37-40
• 3.5 本章小结40-41
• 第四章 基于组合多模型的四旋翼直升机自适应重构控制41-54
• 4.1 引言41
• 4.2 四旋翼直升机飞行控制系统问题描述41-42
• 4.3 自适应重构控制系统设计42-48
• 4.3.1 参考模型优化设计42-43
• 4.3.2 自适应重构控制律设计43-45
• 4.3.3 多模型集建立及控制器设计45-48
• 4.4 四旋翼直升机系统仿真验证与分析48-53
• 4.5 本章小结53-54
• 第五章 基于H￥故障观测器的四旋翼直升机自适应重构控制54-65
• 5.1 引言54
• 5.2 四旋翼直升机控制系统及故障描述54-55
• 5.3 四旋翼直升机重构控制系统设计55-61
• 5.3.1 带故障补偿项的自适应控制律设计55-58
• 5.3.2 H￥故障观测器设计58-61
• 5.4 四旋翼直升机系统仿真验证与分析61-64
• 5.5 本章小结64-65
• 第六章 总结与展望65-67
• 6.1 全文总结65-66
• 6.2 研究展望66-67
• 参考文献67-73
• 致谢73-74
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文74

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本文编号：1046286