四旋翼无人机建模与控制问题研究

发布时间：2017-04-08 19:26

  本文关键词：四旋翼无人机建模与控制问题研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：四旋翼无人机由四个螺旋桨旋转提供升力,机动灵活、可控性强,目前在军用和民用领域都得到了广泛的应用。同时,四旋翼无人机也是一个欠驱动、多变量、强耦合的复杂非线性系统,对其建模和控制的研究具有重要的应用价值。本文对四旋翼无人机的起源、发展现状及研究热点进行了细致、广泛的调研,并以本实验室的四旋翼无人机Qball-X4为研究对象,进行了建模和控制方法的研究,主要有以下几个方面的内容:第一,由于四旋翼无人机欠驱动、多变量、强耦合的特性,其数学模型的获取具有一定难度。本文首先研究了四旋翼无人机的五种基本飞行方式:悬停,升降运动,俯仰运动、翻滚运动以及偏航运动,并通过建立地面坐标系和机体坐标系来分析无人机的受力和力矩情况。然后,将机体视作刚体,从动力学和运动学两方面分别对无人机运动进行研究,得到其非线性数学模型。第二,针对单个惯性传感器难以准确获取四旋翼无人机的姿态信息的问题,本文对基于多传感器的无人机姿态融合算法进行了研究。首先,研究了各惯性传感器的特性、噪声模型以及姿态解算原理;然后,设计了经典卡尔曼滤波器对多传感器数据进行融合,由于其依赖于噪声模型,不准确的噪声参数可能会导致滤波发散,本文在此基础上设计了单新息自适应卡尔曼滤波器,在线估计噪声参数,避免噪声模型失配。最后,通过仿真对改进前后的姿态融合效果进行了比较。第三,采用线性二次调节器(LQR)作为四旋翼无人机的控制器。由于四旋翼无人机在飞行过程中存在运动耦合及不确定扰动,传统LQR控制可能会丢失其非线性特性,降低控制鲁棒性。针对这一问题,引入了状态扩张观测器(ESO),设计了基于状态扩张观测器的LQR控制器(ESO-LQR)。通过仿真比较了传统LQR控制器和ESO-LQR控制器的控制效果。第四,针对常规无人机控制器不能有效处理执行器约束及输出约束的问题,采用预测控制算法(MPC)实现无人机的控制。为减小常规MPC控制器的静态误差,本文将角度积分作为状态变量引入MPC控制,设计了积分扩展MPC控制器。通过仿真对控制器的控制性能进行了比较。第五,在实验平台上进行了飞行测试,验证了文章所提控制算法的有效性。
【关键词】：四旋翼无人机 姿态融合 单新息自适应卡尔曼滤波 ESO-LQR 积分扩展MPC 仿真 飞行测试
【学位授予单位】：湖北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V249.1;V279
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 引言9-17
• 1.1 课题研究意义9
• 1.2 四旋翼无人机的发展状况9-13
• 1.2.1 四旋翼无人机的起源9-11
• 1.2.2 四旋翼无人机的国内外研究现状11-13
• 1.3 相关热点问题的研究13-15
• 1.3.1 四旋翼无人机建模13-14
• 1.3.2 四旋翼无人机姿态解算14
• 1.3.3 四旋翼无人机自主飞行控制算法14-15
• 1.4 本篇论文的结构安排15-17
• 第2章 四旋翼无人机控制原理及建模17-29
• 2.1 Qball-X4四旋翼无人机17
• 2.2 控制原理17-20
• 2.3 坐标系与变换矩阵20-22
• 2.3.1 坐标系定义20-21
• 2.3.2 坐标变换矩阵21-22
• 2.4 推进器模型22
• 2.5 系统模型22-28
• 2.5.1 动力学方程22-26
• 2.5.2 运动学方程26-28
• 2.5.3 系统非线性模型28
• 2.6 本章小结28-29
• 第3章 无人机姿态融合算法研究29-43
• 3.1 惯性传感器特性及姿态解算29-32
• 3.1.1 MEMS惯性传感器特性29-30
• 3.1.2 MEMS惯性传感器测量模型30
• 3.1.3 基于单个MEMS惯性传感器的姿态角解算30-32
• 3.2 基于多传感器的无人机姿态解算32-39
• 3.2.1 经典卡尔曼滤波32-36
• 3.2.2 经典卡尔曼滤波器的设计36-37
• 3.2.3 基于单新息的自适应卡尔曼滤波器37-39
• 3.3 仿真实验39-42
• 3.3.1 惯性传感器输出特性仿真测试39-40
• 3.3.2 基于两种滤波器的姿态估计对比实验40-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第4章 基于LQR算法的四旋翼无人机控制43-59
• 4.1 最优控制器LQR43-45
• 4.2 基于LQR算法的四旋翼无人机控制器设计45-50
• 4.2.1 四旋翼无人机模型简化45
• 4.2.2 系统子模型的状态空间描述45-48
• 4.2.3 控制系统结构分析及LQR设计48-50
• 4.3 基于扩张状态观测器的LQR的姿态控制器设计50-53
• 4.3.1 非线性扩张状态观测器描述50-51
• 4.3.2 基于扩张状态观测器的LQR的姿态控制器51-53
• 4.4 仿真实验53-58
• 4.4.1 姿态控制实验53-55
• 4.4.2 位置控制实验55-58
• 4.5 本章小结58-59
• 第5章 基于模型预测控制算法的四旋翼无人机控制59-73
• 5.1 模型预测控制的基本思想59-60
• 5.2 基于状态空间模型的模型预测控制60-64
• 5.2.1 预测模型60-62
• 5.2.2 滚动优化62-63
• 5.2.3 反馈较正63
• 5.2.4 参数调节63-64
• 5.3 标准二次规划问题转化及模型预测控制器的设计64-66
• 5.3.1 基于二次规划的约束优化方法64-65
• 5.3.2 基于模型预测控制的控制器设计65-66
• 5.4 带积分扩展的模型预测控制66-67
• 5.5 仿真实验67-71
• 5.5.1 姿态控制实验67-69
• 5.5.2 位置控制实验69-71
• 5.6 本章小结71-73
• 第6章 平台飞行测试73-79
• 6.1 实验平台73-75
• 6.1.1 实验设备及软件73-74
• 6.1.2 实验流程74-75
• 6.2 轨迹跟踪控制实验75-78
• 6.2.1 基于PID控制器的飞行测试75-76
• 6.2.2 基于LQR与ESO-LQR控制器的飞行测试76-78
• 6.3 本章小结78-79
• 第7章 全文总结与展望79-81
• 7.1 全文总结79-80
• 7.2 工作展望80-81
• 参考文献81-84
• 致谢84-85
• 附录 硕士期间发表的论文85

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