基于自抗扰四旋翼飞行器控制系统设计

发布时间：2020-06-11 02:46

【摘要】：迅速发展的科学技术改变人类社会,快递的空中投送,航拍的流行,飞行器驾驶等逐渐渗入人们日常生活。儿时假期所放的风筝,也逐渐消失,取而代之的是遥感飞行器。飞行器由于其机动性好,适应力强,结构简单,造价低等优点被广泛用于军事战争和民用生活。微电机技术,能源存储技术、控制技术的迅速发展以及民用飞行器市场的日益扩大,掀起了国内外研究热潮。本文就四旋翼飞行器的控制系统进行了研究,设计了四旋翼飞行器的串级PD姿态控制系统,自抗扰姿态控制系统,改进型自抗扰姿态控制系统与PD位置控制系统。本文对四旋翼飞行器的发展历史、机体结构、飞行原理、控制系统研究情况进行了简述,结合经典力学,空气动力学等相关知识,根据牛顿欧拉方程对四旋翼飞行器建立了动力学模型。同时考虑到四旋翼飞行器在空中飞行时易受到紊流风场的影响,根据Dryden模型对紊流风场的描述,建立紊流风场模型。分析了紊流风场中四旋翼飞行器受力情况。在MATLAB/Simulink里搭建了四旋翼飞行器的动力学模型和紊流风场模型。考虑系统具有非线性、强耦合、欠驱动、模型参数与内部参数不确定、易受外界干扰等特性,设计了基于串级PD控制的飞行器姿态控制系统。在simulink上进行仿真验证,根据仿真结果分析了串级PD的控制性能与在紊流风场作用下的控制性能。由串级PD控制性能的优缺点引出自抗扰控制器,分析四旋翼飞行器的自抗扰控制系统结构,在此基础上设计了飞行器离散型自抗扰姿态控制系统,进行仿真。自抗扰获得较好的控制性能,并与串级PD控制系统进行对比分析,仿真结论:自抗扰控制器具有更快的调节时间;控制系统没有超调量;以及在紊流风场作用,自抗扰控制器可以获得更好的抗风性能。考虑飞行器易受到较大干扰,为了获得更好的控制性能,提高自抗扰控制器的状态量的跟踪性能以及控制器抗干扰能力,对自抗扰控制器进行改进。先对自抗扰控制器采用fal函数的特性进行了分析,再对自抗扰控制中的fal函数进行改进,得到更优的newfal函数。采用newfal函数设计自抗扰控制器,并对扩张状态观测器的稳定性进行分析。采用改进型自抗扰控制器对飞行器的控制系统进行仿真,同时设计了四旋翼飞行器的位置控制。仿真结论:改进的自抗扰控制器的扩张状态观测器的状态量跟随效果比原自抗扰跟随效果更优,调节时间更短,在遇到较大干扰时,对干扰的估计更精确,抗干扰能力更强。
【图文】：

仿真表明反ki法可以使系统稳定，跟踪性能好。文献[9]针对四旋翼飞行器采用反法，对控制器参数采用粒子群算法进行了优化整定，仿真验证了反ki法的可行性。反ki方法的鲁棒性较差，需要精确的数学模型，，抗干扰能力较差，需要对其进行实的动态补偿。(4)自适应控制。自适应是系统调节自身控制参数和特性来适应系统和动态扰动的化，因此自适应控制方法适合未知系统模型。四旋翼飞行器易受到干扰，且系统参难易识别，自适应控制很好的解决这些问题。C.David 等[10]采用自适应非线性控制法，对四旋翼飞行器的飞行的扰动进行补偿，稳定了系统误差，提高了系统控制性，减少了跟踪误差。L.Taeyoung[11]设计了基于自适应鲁棒控制的四旋翼飞行器的控器，很好的解决系统参数的不确定性的问题，提高了控制的精度。四旋翼飞行器的研究不仅诞生了很多优秀理论成果，还有一系列四旋翼飞行器的品。美国 Draganflyer 公司采用炭纤维和高效能塑料作为机身材料，通过遥控装置进姿态调节和控制，研发 X-Pro 飞行器遥控航模，是四旋翼飞行器的典型代表。该飞器的四个旋翼可以折叠，便于运输和保存，主要用于航拍，如图 1.1。

仿真表明反ki法可以使系统稳定，跟踪性能好。文献[9]针对四旋翼飞行器采用反法，对控制器参数采用粒子群算法进行了优化整定，仿真验证了反ki法的可行性。反ki方法的鲁棒性较差，需要精确的数学模型，抗干扰能力较差，需要对其进行实的动态补偿。(4)自适应控制。自适应是系统调节自身控制参数和特性来适应系统和动态扰动的化，因此自适应控制方法适合未知系统模型。四旋翼飞行器易受到干扰，且系统参难易识别，自适应控制很好的解决这些问题。C.David 等[10]采用自适应非线性控制法，对四旋翼飞行器的飞行的扰动进行补偿，稳定了系统误差，提高了系统控制性，减少了跟踪误差。L.Taeyoung[11]设计了基于自适应鲁棒控制的四旋翼飞行器的控器，很好的解决系统参数的不确定性的问题，提高了控制的精度。四旋翼飞行器的研究不仅诞生了很多优秀理论成果，还有一系列四旋翼飞行器的品。美国 Draganflyer 公司采用炭纤维和高效能塑料作为机身材料，通过遥控装置进姿态调节和控制，研发 X-Pro 飞行器遥控航模，是四旋翼飞行器的典型代表。该飞器的四个旋翼可以折叠，便于运输和保存，主要用于航拍，如图 1.1。
【学位授予单位】：江苏科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：V249.1

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本文编号：2707260