四旋翼姿态的反步滑模自抗扰控制及稳定性

为了解决四旋翼无人机姿态控制中存在的问题,设计了一种基于反步滑模自抗扰姿态控制器.首先,介绍了四旋翼无人机的动力学模型,建立了基于反步滑模自抗扰控制算法的姿态控制方案.控制方案构成主要包括扩张状态观测器及基于Lyapunov稳定性分析的反步滑模控制器.稳定性分析表明,通过合理调整参数可以保证控制系统是渐近稳定的.仿真结果表明,所设计的控制器同经典自抗扰控制器相比,对扰动有较强的抑制能力,提高了自适应性和鲁棒性,表明该控制系统具有更好的稳定性和动态性能,对四旋翼姿态控制更加有效.     

基于扩张状态观测器的四旋翼积分滑模反步控制

针对四旋翼路径跟踪控制问题,研究了基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)、积分滑模控制器(integral sliding mode controller,ISMC)及反步法(backstepping)的四旋翼控制算法。构造了一种考虑姿态控制器响应过程的无人机控制模型;设计了扩张状态观测器对扰动进行观测,并构建了积分滑模控制器以估计扰动观测误差;设计了基于反步法的抗干扰路径跟踪控制算法,利用扩展状态观测器估计的扰动信息,通过补偿方式较好地消除了扰动影响。仿真试验表明,该方法具有良好的轨迹跟踪性能和抗干扰能力。     

四旋翼无人机的非线性控制理论研究与应用(英文)

四旋翼无人机是一类典型的非线性、动态不稳定的多输入多输出系统.首先将复杂的四旋翼动力学模型分解为两个内外环子系统,即平移动力学和姿态动力学,在此基础上研究了反步法以及滑模控制,并将其应用于四旋翼的位置和姿态控制.上述两种非线性控制算法的设计及其稳定性分析都是以李雅普诺夫全局稳定性理论为基础.为了改善系统动态响应并避免超出执行机构的物理实现范围,在姿态控制子系统中,设计了分段可微信号作为安排"过渡过程",代替阶跃指令输入.仿真结果验证了反步法以及滑模控制在四旋翼上应用的可行性和有效性,最后通过对控制效果的比较、分析,总结两者各自的特点.     

基于趋近律滑模的四旋翼飞行器姿态控制

针对存在扰动因素影响下的四旋翼飞行器姿态控制问题,设计一种基于趋近律滑模的四旋翼飞行器姿态控制器.首先,通过对螺旋桨的受力分析建立四旋翼飞行器的动力学系统模型.然后,为了实现系统姿态的稳定跟踪控制,采用趋近律滑模控制方法设计控制器,同时应用Lyapunov稳定性分析方法对闭环系统的稳定性进行了证明.最后,通过数值仿真验证了所设计控制方法的有效性.     

四旋翼飞行器全局动态鲁棒性跟踪控制

针对带有模型参数不确定和风微扰状况的四旋翼飞行器轨迹跟踪问题,提出了一种全局动态鲁棒性控制策略. 基于牛顿-欧拉形式化方法解耦得到飞行器直线运动部分和旋转姿态控制部分. 设计了模型预测控制器来实现直线运动部分的动态实时控制. 并在模型参数不确定和风微扰情况下,为了稳定四旋翼飞行器的旋转姿态行为和直线运动,引入全局鲁棒滑模控制方法. 仿真结果表明,设计的全局动态鲁棒控制策略具有实时快速稳定的跟踪效果.      

基于ADRC的四旋翼无人机姿态控制研究

四旋翼无人机由于受到自身的非线性、模型的不确定性和外部突发气流等的影响,较难完成预设的飞行任务.为此,使用自抗扰控制,通过安排合理的过渡过程减少超调和设计扩张状态观测器来估计总扰动并实时补偿,并实现四旋翼无人机姿态控制.仿真结果表明:相比传统PID控制,该控制方法使得四旋翼无人机能够更好地适应自身参数的变化和应付外部气流带来的影响,具有更好的鲁棒性和抗扰性.同时验证了自抗扰控制器下的系统具有超调小、精度高、收敛速度快、抗扰能力强和鲁棒性能好等特点.     

基于附加惯性项人群搜索算法的四旋翼无人机姿态控制研究

针对非线性自抗扰控制的控制参数多且不能自整定的缺陷,为进一步提高控制的有效性和精度,在结合四旋翼无人机自身特性的基础上,本文提出一种附加惯性项人群搜索算法与自抗扰控制结合的姿态控制算法。对搜索步长和方向的惯性系数的选取方法进行修改,来实现四旋翼无人机在受干扰情况下飞行过程的姿态控制。仿真结果分析表明:与人群搜索算法优化自抗扰控制和自抗扰控制相比,该方法提高了控制系统的动态响应、抗扰性和鲁棒性,从而对于提高四旋翼无人机的姿态控制具有良好的参考价值。     

四旋翼无人机滑模自抗扰控制

针对四旋翼无人机易受到非线性、多目标以及控制量受限和其他不确定性因素干扰的影响,本文基于自抗扰控制和滑模控制设计了一种滑模自抗扰控制器。在被控对象姿态角速度未知的情况下,该控制器采用扩张状态观测器对无人机的姿态角速度和未知干扰进行观测;再将估计的姿态角速度和干扰用于控制器的反馈和控制量的补偿;最后利用Lyapunov理论证明控制系统的稳定性。仿真结果表明,本文设计的滑模自抗扰控制器可以保证观测误差的快速收敛,实现被观测量的高精度估计;在姿态角速度未知的情况下,仍可保持稳定的姿态控制。     

基于滑模控制器的四旋翼飞行器控制

文章针对四旋翼飞行器的飞行控制设计了滑模控制器。针对飞行器的高度控制,设计了一种基于滑模控制方法的控制器,并根据李雅普诺夫稳定性理论证明了飞行器系统的所有信号最终是一致有界的;针对飞行器的姿态控制设计了滑模控制器,并对其进行了稳定性证明,且针对该控制器产生较大抖振的问题提出了采用双幂次趋近率的改进方法。仿真结果证明了设计的控制器能较好地控制四旋翼飞行器。     

八旋翼微型飞行器的自适应滑模控制器设计

八旋翼微型飞行器的不确定性导致很难获得稳定的控制。鉴于此,提出一个稳定的八旋翼微型飞行器的姿态控制策略以适应系统的不确定性因素和外部干扰。首先,采用区间二型模糊神经网络来逼近八旋翼微型飞行器动力学模型中的非线性和不确定性函数。然后,用李诺夫稳定性定理证明闭环系统的渐近稳定性,并利用对区间二型模糊神经网络和滑模控制增益进行在线调整。仿真结果表明,基于区间二型模糊神经网络的自适应滑模控制器能够保证在不确定性因素和有外部干扰的情况下保证八旋翼微型飞行器控制系统的良好性能,与传统的自适应滑模控制器及基于区间一型模糊神经网络的滑模控制器相比,性能显著提高。     

改进人工蜂群算法的四旋翼自抗扰控制参数优化

针对四旋翼自抗扰控制(ADRC)参数整定困难,给工程应用带来较大限制的问题,提出一种改进人工蜂群算法的四旋翼ADRC控制器参数优化方法。该算法采用自适应的探索策略,根据选择概率,从五种不同的搜索规则中进行选择,提高种群的多样性和寻优能力。将ADRC控制器中的参数作为蜂群中的种群应用到四旋翼无人机仿真模型中进行迭代寻优,并把风干扰模型作为环境噪声引入系统,测试算法性能。仿真结果表明,改进后的人工蜂群算法得到的控制器参数响应速度更快,稳态误差更小,抗干扰能力更强。     

具有参数不确定性的欠驱动四旋翼无人飞行器的非线性控制器设计(英文)

针对具有参数不确定性的欠驱动四旋翼无人飞行器,设计了一种非线性飞行控制器.该控制器主要采用非线性鲁棒以及在线参数估计算法.利用基于李亚普诺夫稳定性分析方法,证明了这种控制器可以使四旋翼无人飞行器的x,y,z方向的位移跟踪参考轨迹,偏航角ψ稳定到任意点,并且达到全局最终稳定的控制效果.同时相对于一般的滑模控制算法,本文提出的控制器消除了颤振现象.数值仿真结果表明,本文提出的控制设计具有良好的控制效果.     

基于Arduino 的四旋翼飞行器控制系统设计

为改善滤波效果, 针对四旋翼飞行器滤波算法计算量大的问题, 采用基于Kalman 与DMP(Digital Motion Processing)滤波相结合的姿态数据处理算法及PID( Proportion-Integration-Differentiation)姿态控制算法, 设计了四旋翼飞行器控制系统。系统硬件由Arduino 控制板及四旋翼飞行器平台组成,在此平台基础上建立了飞行器动力学模型并对Kalman 滤波器及PID 控制器参数进行调试。实际飞行结果表明, 该系统能对飞行姿态的偏移进行快速调整, 调整灵敏度和稳态时间得到明显改善, 有效地完成对四旋翼飞行器的稳定控制。     

基于滑模观测器的四旋翼无人机全回路解耦控制

针对四旋翼无人机复杂轨迹跟踪控制面临的多通道耦合、强非线性以及多源干扰等问题,考虑四旋翼无人机的位置回路、姿态回路动态跟踪误差和执行机构实现过程,提出了一种全回路轨迹跟踪控制方案。首先,将四旋翼无人机轨迹跟踪控制问题转化为位置回路和姿态回路的指令跟踪问题;其次,将不同通道之间的耦合以及多源干扰影响视作集总干扰,并基于高阶滑模观测器对其进行估计;然后,基于干扰估计信息和动态逆控制算法,分别在位置和姿态回路构造复合动态逆控制器;最后,将位置回路和姿态回路的虚拟控制量转换为旋翼转速。该文控制方案实现了旋翼无人机位置回路和姿态回路不同控制通道之间的解耦,在保证各个通道设计独立的前提下,实现了轨迹的渐近跟踪。针对圆柱螺旋线轨迹跟踪的仿真结果验证了该文解耦控制方案的有效性。     

基于扰动观测器的时变负载四旋翼无人机自适应有限时间控制

针对具有未知外部扰动和阻力系数的时变负载四旋翼无人机系统,提出了一种复合有限时间控制策略。首先,通过牛顿-欧拉方法建立了完整的四旋翼无人机数学模型。位置环采用自适应参数校正方法对负载进行估计,并与反步递推控制相结合,在阻力系数未知情况下设计了自适应轨迹跟踪控制器。其次,采用基于扰动观测器的有限时间滑模控制器,并利用Lyapunov稳定性理论进行无人机系统位置环和姿态环渐近稳定和有限时间稳定性验证。最后,通过数值仿真进行验证。结果表明,所提控制器提高了系统的收敛速度,减少了外界扰动对系统的影响。研究方法克服了已有研究要求阻力系数和负载已知的局限性,提高了系统的抗干扰能力,对于增强四旋翼无人机的实际应用性具有一定的参考价值。     

多旋翼飞行器建模与控制器设计

随着各项技术的日趋成熟,多旋翼飞行器的控制器设计也愈发受到重视.为了使四旋翼飞行器在复杂环境下可以进行稳定的飞行,设计了四旋翼无人机飞行器的控制器,根据实际情况对数学模型进行简化,建立了一个四旋翼飞行器运动的数学模型;在Simulink中搭建比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制模型,实现串级PID控制,通过调整PID参数,初步实现了使其稳定飞行的目标.通过在Simulink上搭建系统模型并最终得出仿真结果,证明飞行器的姿态和位置都得到了稳定的控制.     

基于滑模PID的微型旋翼飞行器轨迹跟踪控制

针对微型旋翼飞行器的轨迹跟踪精度不高的问题, 提出一种基于自适应调节PID（Proportion Integration Differentiation）增益的滑模控制器。基于李亚普诺夫稳定性理论, 通过自适应律在线调节PID控制增益参数, 设计饱和函数抑制滑模控制器的高频抖振, 以实现轨迹跟踪误差系统对模型参数变化和外部扰动的鲁棒性。仿真结果表明, 该控制器能驱动旋翼飞行器精确跟踪期望的轨迹, 具有较高的控制精度, 能满足实际工程应用的要求。     

基于状态观测器的多无人机编队跟踪控制

针对一组欠驱动四旋翼无人机在编队飞行中仅有部分无人机可以直接获取领机状态信息的问题,提出了一种基于状态观测器的分布式有限时间编队跟踪控制策略.根据四旋翼无人机系统严格反馈的结构特点,将四旋翼无人机的动力学模型划分为位置子系统和姿态子系统,然后分别进行位置控制器和姿态控制器的设计.首先,考虑到在分布式的编队控制策略下,并非所有的无人机都能直接与领机进行通信并获取领机的状态信息.对每架四旋翼无人机分别设计分布式有限时间状态观测器估计自身与领机的相对状态信息,稳定性分析表明所设计的状态观测器的观测误差能够在有限时间内趋近于零;其次,在四旋翼无人机状态观测器观测结果的基础上设计了有限时间位置控制器,稳定性分析表明位置控制器能够在有限时间内实现对领机位置的稳定跟踪;然后根据位置环控制量解算出期望的姿态角,基于滑模控制方法设计了姿态控制器,稳定性分析表明各架无人机的姿态角能在有限时间内跟踪上期望的姿态角;最后,从仿真结果中能够看出所设计的状态观测器的观测误差能够在有限时间内趋近于零,即每架无人机的状态观测器能够在有限时间内观测到自身与领机的相对状态信息.从无人机飞行轨迹中能够看出各架无人机能够在有限时间内形成并保持期望的队形.     

四旋翼飞行器反演滑模控制器的设计与仿真

针对当前四旋翼控制器姿态环与位置环强耦合和控制系统欠驱动问题,提出基于反演控制和滑模控制的非线性系统控制方法。通过对四旋翼飞行器动力学原理的分析,系统姿态环采用滑模变结构控制方法,利用指数趋近律减少该方法中存在的抖振现象,为了使飞行器得到稳定控制,系统位置环采用反演控制方法来得到预期效果,达到提高系统鲁棒性的目的。通过李雅普诺夫稳定性分析和在Simulink上搭建系统模型最终得出仿真结果并通过实际飞行实验,证明飞行器的姿态和位置都得到了稳定有效的控制。     

四旋翼无人机自抗扰飞行控制器研究

为了提高飞行过程的抗扰动能力,针对四旋翼无人机自抗扰飞行控制器设计,分析自抗扰控制基本原理及其参数调节规律,在此基础上,改写四旋翼无人机动力学模型,引入虚拟控制量对位置和姿态进行控制解耦,应用扩张状态观测器实现状态解耦和扰动估计。最终得到四旋翼无人机双闭环自抗扰飞行控制器,实现对其位置和姿态的闭环控制。仿真实验结果表明,所设计控制器具有良好的解耦效果、抗干扰能力和鲁棒性能,可以实现对四旋翼无人机的飞行控制。