基于鲁棒补偿的小型无人机飞行控制方法研究

发布时间：2017-11-07 09:11

  本文关键词：基于鲁棒补偿的小型无人机飞行控制方法研究

  更多相关文章： 小型无人机控制 鲁棒补偿 鲁棒误差积分 二阶一致性跟踪 非集中式编队控制 滑模观测器

【摘要】：随着电子器件和传感装置的微型化、轻量化以及性能的不断提高,各种类型的小型无人机在近年来得到了飞速的发展和广泛的应用。相对于中、大型无人机系统,小型无人机体积小、重量轻、成本低,具有起飞回收条件要求低、操作简单、部署快速灵活以及可消耗等特点,各种小型旋翼无人机更是能够进行垂直起降和悬停飞行,因此在军事和民用领域有着极大的发展前景。然而,由于小型无人机气动外形灵活多变且低速小尺寸飞行器的空气动力学特性复杂,是一个欠驱动、强耦合、受低空气流扰动影响大的高阶非线性系统,对其自主飞行控制的研究具有很高的挑战性和重要的理论与现实意义。本论文针对小型无人机的自主飞行控制问题进行理论研究与实验验证,基于鲁棒补偿的思想分别对单架无人机线性控制器的改进、单架无人机非线性鲁棒姿态控制问题、多架无人机非集中式二阶一致性跟踪问题以及多架无人机非集中式编队飞行控制问题进行输出反馈控制算法的设计与验证,改善小型无人机的飞行控制性能,并降低控制器复杂度,主要研究内容可概括为:由于经典的小型无人机线性控制方法具有结构简单、实现容易等优点,成为目前使用最为普遍和成熟的控制方法。但线性控制方法也存在着性能不高、鲁棒性和抗扰动能力有限等局限性。本文结合鲁棒补偿的思想以及非线性滑模观测器技术,在小型无人机经典线性控制器的基础上增加了对外界扰动和不确定性影响的补偿项,提出了基于滑模观测技术的小型旋翼无人机鲁棒输出反馈姿态控制方法,在一定程度上克服了线性控制器的局限性,提高了控制器性能。该方法以小型旋翼无人机的二阶简化模型为基础,分别设计了经典线性二次型调节器和一个输出注入滑模观测器。提出的滑模观测器能够通过位置测量信号估计得到各状态的速度信号以及折算到控制器输出端的外界扰动和不确定性作用量,其估计量逼近真实量的有限时间收敛性通过基于李雅普诺夫的方法进行了证明。由该方法得到的控制器一方面使用观测器得到的补偿量改善了控制性能,另一方面也利用观测到的状态信息实现了输出反馈控制,减少了对无人机上安装速度传感器的需要,其有效性通过数值仿真的方式进行了验证。在线性控制器的基础上增加非线性鲁棒补偿器虽然能够一定程度的提高控制性能,但由于线性控制器基于被控对象在设计平衡点处的线性化模型,在远离平衡点的状态下控制性能仍然有限。为进一步提高输出反馈控制器的性能和稳定性,本文基于新出现的鲁棒误差符号积分控制方法,提出了一种小型旋翼无人机非线性鲁棒输出反馈姿态控制方法。该方法以仅包含少量非线性特性的小型旋翼无人机二阶简化模型为基础,首先设计了一个滤波辅助系统,根据李雅普诺夫稳定性分析的结果设计滤波后的误差信号和控制器结构,并对新误差信号的符号进行积分后得到不确定性与扰动补偿器的表达式。通过基于李雅普诺夫的方法可证明得到的控制器能够在使用输出反馈的情况下,对任意有界且三阶可微的参考信号实现半全局渐近跟踪,其包含的鲁棒补偿项对外界扰动和不确定性的逼近能力也同样得到了证明。为验证该方法的有效性,本文将其应用到了一套三自由度直升机实验平台上,并对实验数据进行了分析与比较。本文提出的上述两种方法均针对单架无人机的控制,取得了有益的结论。随着小型无人机成本的下降,使用多架无人机协同飞行由于具有更高的灵活性和冗余性,得到了越来越广泛的应用,但现有的多无人机协同控制方法具有众多的局限性。因此本文基于上述对单架小型无人机飞行控制的研究成果,结合目前在一致性问题研究方面的新进展,进一步提出了一种基于输出反馈和鲁棒补偿的多无人机二阶一致性跟踪控制方法。该方法通过新设计的一致性控制器,将非集中式的一致性跟踪问题转化为了仅使用本地可获取信息的各子系统的控制问题。随后结合本文对单机控制的研究成果,设计了各子系统的输出反馈非线性鲁棒控制器,并通过基于李雅普诺夫的方法证明了多机系统的二阶一致性跟踪能力。为验证该方法的有效性,本文使用四台三自由度直升机搭建了一套多机实验验证平台,将该方法应用到了该平台上,并对得到的实验数据进行了分析与讨论。一致性问题作为一类多机协同控制问题的理论抽象,其重要应用之一即为多架无人机的编队飞行控制。因此在本文的最后一部分,结合上述在多无人机非集中式二阶一致性跟踪问题的研究成果,提出了一种基于输出反馈和鲁棒补偿技术的非集中式多无人机编队飞行控制方法。该方法通过重新定义一致性跟踪控制器的误差信号,将非集中式的编队控制问题转化为了一致性跟踪控制问题。为解决无人机的欠驱动问题,提出了一种级联的分层控制器结构,并将其整合到了所提出的非集中式编队控制器中。类似的,通过基于李雅普诺夫的方法证明了多机系统的输出反馈编队跟踪能力,最后通过数值仿真对该方法的有效性进行了验证,得到了有益的结论。
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V249.1

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本文编号：1151755