四旋翼飞行器鲁棒位置姿态控制及自主跟踪研究
发布时间：2021-05-19 07:27
四旋翼飞行器诞生之初,由于当时条件的限制导致其存在体积庞大,飞行品质差等缺陷。近年来,随着微电子系统、传感器技术、控制理论等学科的发展,四旋翼飞行器得以小型化并被应用于各个领域,但是在实际应用当中依然存在各种各样的问题,因此对四旋翼飞行器的进一步研究是非常有必要的,这也是本课题研究的意义所在。在本论文中我们主要专注于基于自适应和神经网络技术的单个四旋翼飞行器新型抗扰动控制方案,以及多飞行器的自主协同控制方案,以实现飞行器的位置和姿态轨迹跟踪目标。这项工作的主要内容包括以下几点:（1）阐述四旋翼飞行器的抗扰动控制问题,以及多飞行器的自主协同控制问题的研究意义,总结当前国内外解决这些问题的控制策略及研究现状,并分析其发展前景。（2）给出具有一般性的四旋翼飞行器模型,并基于李雅普诺夫稳定性理论,及自适应和神经网络技术提出新型抗扰动控制策略,以获得单个四旋翼飞行器系统的鲁棒跟踪效果。利用所提出的控制策略及MATLAB软件给出四旋翼飞行器在存在内部不确定性和外部扰动情况下的仿真结果,以验证所提出控制算法的有效性。（3）在（2）的基础上采用带状态相关和时变扰动的自适应调节方法,研究多飞行器编队的自...
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 本文相关控制方法概述
1.3.1 自适应控制概述
1.3.2 鲁棒自适应神经网络补偿控制
1.3.3 带状态相关和时变扰动的自适应控制
1.4 本文研究内容和结构安排
第二章 四旋翼飞行器的飞行原理及动力学模型的建立
2.1 引言
2.2 四旋翼飞行器的飞行原理
2.3 坐标系的选取与变换
2.4 动力学模型的建立
2.5 四旋翼飞行器的特性分析
本章小结
第三章 四旋翼飞行器的鲁棒自适应神经网络补偿控制
3.1 引言
3.2 问题陈述和准备
3.2.1 扰动下四旋翼飞行器动力学模型
3.2.2 神经网络公式
3.2.3 控制目标
3.3 基于神经网络的位置子系统鲁棒自适应控制器设计
3.4 基于鲁棒神经网络的自适应姿态控制器设计
3.5 仿真实例
3.6 本章小结
第四章 多飞行器编队的自主协同控制
4.1 引言
4.2 多智能体系统分布式控制概述
4.3 多无人机编队研究现状
4.4 准备工作和问题描述
4.5 具有状态相关扰动的自适应编队控制
4.6 仿真实例
4.7 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]垂直起降飞行器的自适应集群编队飞行控制[J]. 邹尧,孟子阳. 中国科学:技术科学. 2020(04)
[2]A software platform for vision-based UAV autonomous landing guidance based on markers estimation[J]. XU XiaoBin,WANG Zhao,DENG YiMin. Science China（Technological Sciences）. 2019(10)
[3]解码中国自主研制“翼龙”无人机[J]. 呼涛. 科技中国. 2017(02)
[4]国内外无人机系统的研究现状[J]. 薄文娟. 通讯世界. 2016(24)
[5]基于指数收敛的四旋翼无人机鲁棒自适应飞行控制[J]. 张居乾,任朝晖,周来宏,闻邦椿. 中国惯性技术学报. 2016(04)
[6]论四旋翼的旋翼结构对续航时间的影响[J]. 张雁庆. 科技创新导报. 2015(30)
[7]四旋翼无人机L1自适应块控反步姿态控制器设计[J]. 甄红涛,齐晓慧,李杰,苏立军,田庆民. 控制与决策. 2014(06)
[8]高超声速飞行器耦合系统变结构控制设计[J]. 周凤岐,王延,周军,郭建国. 宇航学报. 2011(01)
[9]无人机发展现状及相关技术[J]. 邹湘伏,何清华,贺继林. 飞航导弹. 2006(10)
[10]无人机发展的情报研究[J]. 王淑芬,吴卫. 飞航导弹. 1998(10)
硕士论文
[1]基于物联网的多飞行器编队控制技术[D]. 刘翎予.南京航空航天大学 2017
[2]四旋翼飞行器的路径规划[D]. 尹露.哈尔滨工程大学 2016
[3]四旋翼飞行器建模与控制方法的研究[D]. 何嘉继.东北大学 2012
本文编号：3195380
【文章来源】：合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 本文相关控制方法概述
1.3.1 自适应控制概述
1.3.2 鲁棒自适应神经网络补偿控制
1.3.3 带状态相关和时变扰动的自适应控制
1.4 本文研究内容和结构安排
第二章 四旋翼飞行器的飞行原理及动力学模型的建立
2.1 引言
2.2 四旋翼飞行器的飞行原理
2.3 坐标系的选取与变换
2.4 动力学模型的建立
2.5 四旋翼飞行器的特性分析
本章小结
第三章 四旋翼飞行器的鲁棒自适应神经网络补偿控制
3.1 引言
3.2 问题陈述和准备
3.2.1 扰动下四旋翼飞行器动力学模型
3.2.2 神经网络公式
3.2.3 控制目标
3.3 基于神经网络的位置子系统鲁棒自适应控制器设计
3.4 基于鲁棒神经网络的自适应姿态控制器设计
3.5 仿真实例
3.6 本章小结
第四章 多飞行器编队的自主协同控制
4.1 引言
4.2 多智能体系统分布式控制概述
4.3 多无人机编队研究现状
4.4 准备工作和问题描述
4.5 具有状态相关扰动的自适应编队控制
4.6 仿真实例
4.7 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]垂直起降飞行器的自适应集群编队飞行控制[J]. 邹尧,孟子阳. 中国科学:技术科学. 2020(04)
[2]A software platform for vision-based UAV autonomous landing guidance based on markers estimation[J]. XU XiaoBin,WANG Zhao,DENG YiMin. Science China（Technological Sciences）. 2019(10)
[3]解码中国自主研制“翼龙”无人机[J]. 呼涛. 科技中国. 2017(02)
[4]国内外无人机系统的研究现状[J]. 薄文娟. 通讯世界. 2016(24)
[5]基于指数收敛的四旋翼无人机鲁棒自适应飞行控制[J]. 张居乾,任朝晖,周来宏,闻邦椿. 中国惯性技术学报. 2016(04)
[6]论四旋翼的旋翼结构对续航时间的影响[J]. 张雁庆. 科技创新导报. 2015(30)
[7]四旋翼无人机L1自适应块控反步姿态控制器设计[J]. 甄红涛,齐晓慧,李杰,苏立军,田庆民. 控制与决策. 2014(06)
[8]高超声速飞行器耦合系统变结构控制设计[J]. 周凤岐,王延,周军,郭建国. 宇航学报. 2011(01)
[9]无人机发展现状及相关技术[J]. 邹湘伏,何清华,贺继林. 飞航导弹. 2006(10)
[10]无人机发展的情报研究[J]. 王淑芬,吴卫. 飞航导弹. 1998(10)
硕士论文
[1]基于物联网的多飞行器编队控制技术[D]. 刘翎予.南京航空航天大学 2017
[2]四旋翼飞行器的路径规划[D]. 尹露.哈尔滨工程大学 2016
[3]四旋翼飞行器建模与控制方法的研究[D]. 何嘉继.东北大学 2012
本文编号：3195380
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/hangkongsky/3195380.html
