自抗扰飞行控制器参数的粒子群优化算法及其应用研究

发布时间：2017-10-27 00:26

  本文关键词：自抗扰飞行控制器参数的粒子群优化算法及其应用研究

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【摘要】：自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Controller,ADRC)能够对对象的不确定因素和外部扰动进行实时估计并给予补偿,并具有算法简单、易于实现、精度高、鲁棒性强等优点。目前,已广泛应用于机器人、磁悬浮、导弹飞行姿态、坦克火控及惯性导航等尖端科技领域。然而,在实际应用中发现,控制器包含有十几个需要调节的参数,且由于这些参数的大小及整定方向无法确定,使得参数更加难以调节,且大多以实践经验或试凑得到近似最优控制效果,给应用带来诸多不便。为此,本文在深入分析自抗扰控制技术及其参数调节规律的基础上,提出自抗扰控制器参数的粒子群优化方法,并在Simulink环境下仿真分析优化后的控制器在不同条件下的控制性能。基于计算机软件建立仿真实验平台,把优化后的自抗扰控制器用于小型四旋翼无人直升机的悬停、侧移、偏移等姿态控制中,以验证控制器的控制性能。本文主要研究内容如下:首先,介绍了自抗扰控制器的结构和原理,详细分析了控制器的三个主要组成部分及各部分参数对控制器控制性能的影响,并提出了各部分参数的整定方法。根据控制器算法特点,依照系统建模模块化思想,分别应用M_Function设计、S_Function设计及子系统封装技术创建了自抗扰控制器自定义的模块库,节省了建模时间,为算法开发提供了平台。仿真实例表明了自抗扰控制器的强鲁棒性和抗扰能力。其次,针对自抗扰控制器参数众多、难以整定的难题,利用基于带宽概念的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对其参数进行优化。该方法解决了自抗扰控制器参数整定依赖经验的问题,并大大提高了控制器的实用性能。通过仿真,验证了粒子群算法对控制器参数具有较好的寻优性能。最后,将自抗扰控制器应用于强耦合、欠驱动的四旋翼无人直升机飞行控制系统中;建立了四旋翼无人直升机仿真实验平台,并用粒子群寻优算法对飞控系统中的控制器参数进行优化。仿真结果表明,优化后的控制器在四旋翼无人直升机姿态控制中有较好的控制效果。
【关键词】：自抗扰控制器 参数整定 Matlab/Simulink 粒子群算法 四旋翼无人直升机
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V249.1
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-13
• 第一章 绪论13-19
• 1.1 课题的背景与意义13-14
• 1.2 自抗扰控制器的发展与研究14-17
• 1.2.1 自抗扰控制器的发展过程14-15
• 1.2.2 自抗扰控制器研究现状15-17
• 1.3 粒子群算法的研究现状及应用17
• 1.4 本文的主要研究工作17-19
• 第二章 自抗扰控制器原理与仿真19-46
• 2.1 自抗扰控制器的基本框架19-20
• 2.2 自抗扰控制器的具体实现20-24
• 2.2.1 跟踪微分器(TD)20-22
• 2.2.2 扩张状态观测器(ESO)22-23
• 2.2.3 非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)23-24
• 2.3 自抗扰控制器的参数整定24-37
• 2.3.1 跟踪微分器的参数整定24-25
• 2.3.2 扩张状态观测器参数的整定25-33
• 2.3.3 非线性状态反馈控制律参数的整定33-34
• 2.3.4 参数b0的选择34
• 2.3.5 被控对象的实验仿真数据34-37
• 2.4 自抗扰控制器的仿真建模37-45
• 2.4.1 自抗扰模块库的创建37-41
• 2.4.2 创建自定义模块库41-42
• 2.4.3 仿真实例42-45
• 2.5 小结45-46
• 第三章 自抗扰控制器参数粒子群寻优算法46-59
• 3.1 引言46-47
• 3.2 自抗扰控制器参数粒子群寻优算法47-52
• 3.2.1 粒子群算法起源47-48
• 3.2.2 粒子群算法原理48
• 3.2.3 粒子群算法的流程48-50
• 3.2.4 粒子的运动行为分析50-51
• 3.2.5 粒子群算法收敛性分析51-52
• 3.3 PSO-ADRC算法52-57
• 3.3.1 基于粒子群算法的ADRC参数优化设计52-54
• 3.3.2 PSO算法优化适应度函数的选择54-55
• 3.3.3 粒子群算法参数优化流程55
• 3.3.4 仿真实例55-57
• 3.4 小结57-59
• 第四章 PSO-ADRC在四旋翼飞控系统中的应用59-76
• 4.1 引言59
• 4.2 四旋翼直升机飞行原理59-61
• 4.2.1 四旋翼动力60
• 4.2.2 四旋翼运动60-61
• 4.3 四旋翼直升机建模61-63
• 4.4 仿真设计63-66
• 4.4.1 引言63
• 4.4.2 系统建模63-66
• 4.5 仿真分析平台搭建66-70
• 4.5.1 平台搭建67-68
• 4.5.2 平台具体实现68-70
• 4.6 PSO-ADRC算法在四旋翼飞控系统中的应用70-75
• 4.6.1 引言70-71
• 4.6.2 实验仿真71-75
• 4.7 本章小结75-76
• 第五章 总结与展望76-77
• 5.1 本文的主要工作成果76
• 5.2 关于后续工作的展望76-77
• 参考文献77-81
• 附录81-83
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果83-84
• 致谢84-85

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