无人机三轴稳定云台智能控制算法的研究

发布时间：2017-04-09 02:32

  本文关键词：无人机三轴稳定云台智能控制算法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：无人机（UAV）低空遥感技术是当今国内外热点研究课题之一，而稳定云台是其中必不可少的组成部分。高精度的稳定云台能够有效隔离载体的扰动，保持机载相机视轴的稳定，在获取高质量的低空遥感影像上发挥着重要作用。云台技术还广泛应用在目标探测系统、导弹与动能武器的精确导引系统、无人机（舰载机）的自主着陆（着舰）控制系统等。因此，发展高精度的云台技术，对我国经济建设与国防建设具有重要意义。本文针对无人机三轴稳定云台控制问题，开展如下研究工作： (1)针对小型低空无人机遥感系统，建立了三轴稳定云台的数学模型。以无人机三轴稳定云台为研究对象，对其结构进行了详细地分析，建立了地面、载体、视线和各框架转动系统的坐标系，依据牛顿力学原理建立了云台数学模型，分析了三轴稳定云台的各种扰动因素，为后续的精确控制奠定基础。并用经典PID对其进行仿真控制。 (2)针对经典PID结构简单，不能满足复杂系统控制精度要求等问题，提出了PSO优化的三轴稳定云台模糊PID控制系统。该系统适应性强、响应速度快且具有全局优化功能等特点。仿真结果表明，该系统稳态精度比经典PID系统有显著提高，而且系统无超调，调节时间短，能够根据实时变化来调整参数，对三轴稳定云台具有良好的控制效果。 (3)针对三轴稳定云台复杂的干扰因素，提出了基于自适应Kalman滤波的模糊PID控制算法。在系统中引入了自适应Kalman滤波技术，采取极大后验（MAP）噪声估计器Sage-Husa来估计干扰噪声的均值和方差。仿真实验表明，基于自适应Kalman滤波的模糊PID控制算法可以有效抑制系统的控制噪声和测量噪声，提高了系统性能，有效地减少了系统误差。
【关键词】：三轴稳定云台 PID控制系统 模糊控制系统 粒子群优化算法 Kalman滤波器
【学位授予单位】：集美大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：V279;TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-13
• 1.1 研究的背景和意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-10
• 1.2.1 国外研究现状9
• 1.2.2 国内研究现状9-10
• 1.3 稳定云台控制研究概述10-12
• 1.4 论文研究内容12-13
• 第2章 三轴云台数学模型建立与分析13-20
• 2.1 引言13
• 2.2 三轴云台结构分析13-15
• 2.3 三轴云台数学模型15-18
• 2.4 三轴云台扰动因素18-19
• 2.5 本章小结19-20
• 第3章 三轴云台的 PID 控制20-25
• 3.1 引言20
• 3.2 经典的 PID 控制20-21
• 3.3 数字 PID 控制器的两种形式21-23
• 3.4 云台 PID 仿真分析23-24
• 3.5 本章小结24-25
• 第4章 三轴云台的模糊 PID 控制25-42
• 4.1 引言25
• 4.2 模糊控制器设计25-31
• 4.2.1 模糊控制器的结构25
• 4.2.2 模糊规则库25-27
• 4.2.3 模糊推理机27-28
• 4.2.4 模糊器28-29
• 4.2.5 解模糊器29-31
• 4.3 模糊 PID 控制器31-32
• 4.4 PSO 优化的模糊 PID 控制32-35
• 4.5 三轴稳定云台的模糊 PID 控制35-41
• 4.5.1 云台模糊 PID 控制器设计35-39
• 4.5.2 模糊 PID 仿真结果分析39-41
• 4.6 本章小结41-42
• 第5章 基于 Kalman 滤波的模糊 PID 控制42-48
• 5.1 引言42
• 5.2 Kalman 滤波42-44
• 5.3 基于 Kalman 滤波的模糊 PID 控制44
• 5.4 云台的基于 Kalman 滤波的模糊 PID 控制仿真44-46
• 5.5 本章小结46-48
• 第6章 总结与展望48-50
• 6.1 论文的工作总结48
• 6.2 问题与展望48-50
• 致谢50-51
• 参考文献51-54
• 在学期间发表的学术论文54
• 参与的科研项目及成果54

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：294278