基于模糊自适应PID的四旋翼飞行器姿态控制研究

发布时间：2020-10-28 08:22

　　 近年来,四旋翼飞行器受到了广泛的关注,由于其显著的控制特点,被广泛应用在生活中的各大领域,市场价值正在不断上升,但不可否认的是四旋翼飞行器是一个非常复杂的非线性系统,需要控制的变量多,变量之间的耦合强,而且在运行过程中非常容易受到外界环境和系统内部参数等不确定因素的影响,这使得在设计四旋翼飞行器的控制系统时难度较大。传统的模糊PID控制,难以选择一个合适的量化因子和比例因子,往往是通过自己的主观判断或者经验盲目地选取,并且采用固定的量化因子和比例因子会使得误差越来越小时,控制规则更多落在零点附近,可用的控制规则越来越少,难以适应多种不同的环境,达不到想要的控制效果。有鉴于此,本文提出了一种因子自适应模糊PID控制方法,并设计了相应的控制器,通过找出量化因子、比例因子与控制器输入量之间的关系,采用变论域的思想对模糊论域进行伸缩,从而改进模糊PID控制器,使得四旋翼飞行器在运行的不同阶段可以有与之匹配的不同的量化因子和比例因子,进一步改善四旋翼飞行器姿态控制的性能。具体研究内容如下:(1)本文首先介绍了四旋翼飞行器姿态控制的研究背景与意义,并分析了国内外的四旋翼飞行器姿态控制的研究现状,然后介绍了几种常用的姿态控制方法性能以及特点,为之后提出因子自适应模糊PID控制方法作铺垫。(2)接着,分析了四旋翼飞行器的几种不同的运动状态,确定机体坐标系和地面坐标系的转换关系,并利用欧拉方程对四旋翼飞行器的平动模型和转动模型进行了研究,进而得出飞行器的非线性动力学模型。(3)根据所建立的四旋翼飞行器非线性动力学模型,提出了一种因子自适应模糊PID控制方法,采用对两种尺度变化因子在线调整的方法,使得输入和输出论域大小发生改变。保证在系统整个调节过程中,当误差量很小的时候,仍然能使用较多的模糊规则对系统进行精细控制。然后通过matlab进行了仿真分析,仿真结果表明本文所提出的因子自适应模糊PID控制方法是有效的,而且与文中另外两种算法相比,本文所提出的的算法更有优越性。(4)在姿态控制理论分析与仿真实验分析的基础上,进一步地结合所搭建实物平台验证所提算法的有效性。在keil5集成开发环境下,编写并调试代码,实现程序开发,进而控制四旋翼飞行器的姿态。
【学位单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：V249.1
【部分图文】：

图1.1 Draganflyer Commander四旋翼飞行器ommande单次充电后可以飞行45分钟，在执法、辟了新的商业使用案例，这使Draganfly创新公商的地位更加巩固。Draganflyer Commander无机在空中保持飞行的时间都长，每次充电后可以人机相比，Commander无人机的卸载飞行时间。因为具有更强的发动机，所以Draganflyer C(2.2磅)，比Draganflyer X4-ES无人机多25%。综动降落能力。新的动态飞行时间预告可在空中的剩余飞行时间、测量功耗、监控电池电池和先进的电池管理系统，因此电池故障ander可以在剩余电量下仍然保持飞行。电池组

图1.2 md4-1000四旋翼飞行器和微型四旋翼飞行器的研究大部分集中在科研院校包括：瑞士洛桑联邦理工大学、麻省理工学院、美国邦理工大学设计了一款四旋翼无人机控制系统，该主控制，使其在室内外实现完全自主的飞行，同时还问题和航迹跟随[19]。此外，该学校还研发了多个飞器群可以部署在那些通信设施遭到破坏的受灾地区，些被困人群提供与外界联系的“生命线”。院对四旋翼无人飞行器的研究较早，开展了飞行器器飞行轨迹的规划[20][22]。在2017年，研发了一款既上行驶的四旋翼飞行器，如图1.3所示，该飞行器可以

5图1.3 飞行和陆地行驶四旋翼飞行器美国宾夕法尼亚大学1979年建立了GRASP实验室，该实验室设计的四旋翼飞行器令人印象深刻的是实现了多个飞行器的编队和协同任务[23]，这可以实现非常强大的功能，包括：避障及目标识工程建设，运输东西，对精密仪器进行检修，并在飞行器同伴遭遇不测时自动救助。斯坦福大学成立了专门研究飞行器的部门，该部门开发了四旋翼飞行器自主控制的飞行器平台，先后设计了两套四旋翼飞行器系统，其能够与地面站之间进行无线通讯，且比较突出的特点是载重量可达1kg[26]，此外，该大学与Fritz团队联合
【参考文献】

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本文编号：2859838