基于改进精英蚁群系统算法的四旋翼无人机姿态控制研究

四旋翼无人机在飞行过程中姿态易受到外界气流等因素的干扰,导致飞行姿态失稳,影响完成预设飞行任务的质量。针对传统PID控制不能自适应调整其控制参数的特点,本文首先研究精英蚁群系统算法与PID控制结合的方法,然后提出一种改进精英蚁群系统算法与PID控制结合的方法,分别实现无人机在受到干扰情况下飞行过程的姿态控制,并进行了仿真实验对比。仿真实验结果表明:用改进精英蚁群系统算法优化PID控制参数,不仅可以在短时间内获得PID控制参数的最优解,提高了收敛速度,同时具有更好的抗扰性和鲁棒性。     

四旋翼飞行器的动力学建模及PID控制

为了解决四旋翼飞行器的飞行控制问题,对四旋翼飞行器进行了动力学建模,并在动力学建模的基础上设计了PID控制器.通过Matlab/Simulink仿真和飞行试验对所设计的PID控制器的有效性进行了验证,仿真结果表明:在所设定的PID参数下,控制器可以有效地完成四旋翼飞行器的自稳定控制.飞行试验结果表明:PID控制器可以有效地校正由于杂乱气流等扰动造成飞行角偏移.该成果对四旋翼飞行器的自稳定控制具有一定的参考价值和指导意义.     

四旋翼飞行器系统的自适应神经网络有界H∞跟踪控制

针对有外部扰动的四旋翼飞行器系统,采用backstepping方法解决四旋翼飞行器系统在有界稳定情况下难以实现的H_∞跟踪控制问题.考虑各子系统间的耦合项、空气阻力和外界干扰对四旋翼飞行器系统产生的影响,设计四旋翼飞行器系统的自适应神经网络有界H_∞跟踪控制器.仿真结果表明：设计的控制器能保证四旋翼飞行器系统较精确地跟踪参考轨迹,且对外界干扰具有有界H_∞抑制性能.研究结果能为四旋翼飞行器系统的抗干扰设计提供理论指导.     

六旋翼植保无人机模糊自适应PID控制

六旋翼植保无人机在作业过程中自身载荷变化将引起飞行控制性能下降、抗扰动能力降低等问题。为了提高六旋翼植保无人机的可控性,通过对六旋翼植保无人机在喷洒农药过程中进行分析和建模,推导出植保无人机时变动力学模型,提出了一种模糊自适应PID控制算法,模糊自适应PID算法适应性强,参数整定简单,提高了系统动态响应和稳态性能。将各个传感器的测量参数输入到模糊自适应PID算法中,可以得到对应的控制量,实现飞行器稳定运行。通过使用Matlab软件对飞行系统进行仿真,并结合实验平台实际飞行控制表明,系统的动态性能和稳定性得到了有效提高。     

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。     

基于模型参数不确定的四旋翼飞行器混合H_2/H_∞控制

针对四旋翼无人飞行器的模型参数不确定性和在飞行过程中易受到外界不确定性干扰而导致飞行不稳定的问题,首先,对四旋翼无人飞行器进行了较为精确的非线性动力学建模,并进行适当地简化成为存在误差的线性动力学模型,而后,利用鲁棒控制与极点配置原理,设计了一种基于线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)的H2/H∞混合鲁棒控制器。MATLAB实验仿真表明,通过与传统的较为单一的H2标准控制器和H∞标准控制器进行比较,文章提出的H2/H∞混合鲁棒控制器能够解决四旋翼无人飞行器本身模型参数不精确和干扰噪声导致控制不稳定甚至发散等问题,展示出了良好的稳定性和鲁棒性。     

四旋翼飞行器的姿态解算及控制

四旋翼飞行器是一种新型的无人机,有着结构简单,灵活的优点,广泛应用于灾后搜救,目标跟踪及安全巡检,近年来,民用及军用市场的广泛需求更促进了四旋翼飞行器的发展,由于四旋翼飞行器的飞行姿态具有强耦合及不稳定的特性,而姿态控制又是飞行器控制系统的核心,该文简单介绍了四旋翼飞行器的姿态解算及控制方法,给出了互补滤波器融合系数的方法,在PID控制算法中使用串级PID控制,经过实验证明,所设计控制系统性能可靠,满足飞行器姿态控制的要求。     

集总干扰下六旋翼飞行器的轨迹跟踪控制

针对复杂集总干扰下六旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,给出了混合积分反步法控制与线性自抗扰控制的控制算法.首先,通过牛顿-欧拉方程建立六旋翼飞行器的非线性动力学模型,并剖析系统输入输出的数学关系.其次,根据六旋翼飞行器动力学模型的特点,将其分为位置与姿态两个控制环.位置环采用积分反步法控制理论设计控制器,通过引入积分项来提高系统的抗干扰能力,消除轨迹跟踪的静态误差;姿态环采用线性自抗扰控制技术设计控制器,通过线性扩张观测器估计和补偿集总干扰影响,提高系统的鲁棒性.最后,通过2组仿真算例和1组飞行试验验证了本文所提飞行控制算法的有效性.研究结果表明:该控制算法对集总干扰有较好的抑制作用,能够使六旋翼飞行器既快又稳地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值.     

四旋翼飞行器PID优化控制

针对四旋翼飞行器具有非线性,强耦合性,多输入的欠驱动系统的特点,研制出既能精确控制飞行器姿态,又具有较强抗干扰和环境自适应能力的控制器。为了达到更好的飞行效果,采用了传统的PID控制算法,但实际应用中需要对PID参数进行优化,提出改进的PSO算法和遗传算法相结合的优化控制方法。为了优化PID参数,首先对飞行器进行动力性建模,再利用改进的PSO算法和遗传算法作PID参数优化。仿真和飞行实践的数据表明,相对于标准的PSO算法,飞行器有更好的鲁棒性和控制效果。     

四旋翼飞行器自主循迹取物运输系统的研究

为实现无人机在运输方面的自动化和信息化,设计并实现一种能自主循迹、取物并运输至目标点的四旋翼飞行器。通过对四旋翼飞行器飞行控制原理的分析,使用超声波传感器获取飞行器实时高度,利用计算机图像处理技术实时判断飞行器位置,并用PID( Proportion-Integral-Derivative) 控制器控制飞行器的飞行高度和自身姿态,实现了四旋翼飞行器的自主循迹飞行和物体识别,以及驱动机械手完成对目标物体的抓取与投放。测试结果表明,飞行器可在1 m 高度上以20 cm/s 的速度沿预设轨迹自主循迹飞行,能在50 s 内识别与抓取底面半径为4 cm、高度为8 cm 的圆柱形物体,并投放在以目标点为圆心半径为25 cm 的范围内,达到了预期效果。     

基于附加惯性项BP神经网络的四旋翼无人机姿态控制研究

针对传统PID控制不能实时更新整定的K_p、K_i、K_d参数,以及控制精度不高等缺点,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的BP神经网络与PID控制结合的姿态控制方法,并对惯性系数进行修改,来实现无人机在受干扰情况下飞行过程的姿态控制。仿真实验分析表明:与BP神经网络参数自整定PID控制和传统PID控制相比,该控制方法提高了系统的抗扰性、鲁棒性和动态性能,从而对于提高无人机的姿态控制具有较好的实际参考价值。     

四旋翼飞行器极点配置姿态控制器设计

针对四旋翼飞行器姿态控制系统具有多变量、干扰敏感、强耦合等特性,将飞行器动力学模型在平衡点处线性化,在满足超调量和调节时间性能指标的情况下,采用了状态反馈极点配置将系统闭环极点配置在期望的位置上,从而实现飞行姿态的平稳控制。为了检验所述算法,通过Matlab软件设计了极点配置控制器,并实现了在四旋翼飞行器实验平台上的稳定控制,证明了该控制算法的有效性及稳定性。     

基于视觉的四旋翼飞行器稳定飞行控制

针对室内四旋翼搭载的常规惯性测量单元采集的速度具有很大误差, 在实际飞行过程中无法定点悬停的问题, 搭建了一套基于视觉的小型室内四旋翼飞行器, 应用串级比例、积分、微分控制算法(PID: Proportion Integral Differential)控制飞行器。实验结果显示, 此方法有效解决了室内或密闭环境下四旋翼在悬停飞行过程中水平漂移的问题, 能使四旋翼飞行器在室内的环境下平稳飞行。     

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。     

“复杂空域环境下多飞行器协同机动理论与方法”2013年度报告

在多飞行器航迹动态协同规划方法方面,已经初步完成飞行器自主控制与机动调控飞行演示系统和微型无人旋翼飞行器(直升机、四旋翼)的实验平台。在环境和飞行轨迹给定的条件下,该系统可以演示多飞行器的航迹规划效果。在此基础上提出了一些约束条件下多飞行器航迹动态协同规划方法,以满足低空复杂飞行的需求     

基于STM32的四旋翼飞行姿态串级控制

对四旋翼飞行器飞行姿态的稳定控制问题进行了分析,设计了基于STM32系列微控制器的稳定控制系统。STM32以ARM Cortex-M3为内核,拥有强大的运算能力,作为四旋翼飞行器的飞行姿态控制器的主控芯片。采用四元素融合滤波算法对陀螺仪和电子罗盘等多传感器采集的数据进行飞行姿态解算。结合串级PID控制算法实现四旋翼飞行姿态控制系统设计。仿真及实验结果表明该控制系统符合设计要求,达到了对四旋翼飞行器飞行姿态稳定控制的目的。验证了基于STM32的串级飞行姿态控制的有效性,为后续研究奠定了基础。     

一种用于辅助搜救的两栖飞行器设计

为提高水上搜救运作效率,结合飞行器速度快、视野广和船舶救援的特点,提出一种新型的用于辅助搜救的两栖飞行器设计方案.该飞行器采用船型结构,通过四旋翼提供飞行升力,倾转旋翼可提供水上航行的动力,飞行与水上航行两种工作模式的控制器分别采用串级PID和模糊自整定PID设计.数值仿真和飞行测试结果表明,系统的控制精度高,平稳性好,满足实际应用需求.     

漂浮基空间机械臂T-S模糊鲁棒控制

针对存在参数不确定和外界干扰的空间机械臂,利用反馈线性化技术建立了系统追踪期望轨迹的误差动力学方程,设计系统追踪期望运动的滑模鲁棒控制方案,并通过系统Lyapunov稳定性证明选择滑模控制参数;简化并改进T-S模糊推理规则,设计模糊滑模鲁棒控制方法;运用逐步仿真的方法对空间机械臂追踪期望运动各种情况进行数值分析.仿真结果证实了所设计的T-S模糊滑模鲁棒控制方案的有效性和稳定性,它可解决传统滑模控制的抖振问题并具有计算量少、控制力矩小的优点,可提高系统轨迹跟踪的精度.     

非线性干扰观测器补偿的四旋翼飞行器模糊滑模控制

分析四旋翼飞行器的飞行原理,建立旋翼桨叶受力条件下的四旋翼动力学模型.提出非线性干扰观测器补偿的模糊滑模控制算法,解决欠驱动子系统的不易控制及传统滑模控制的抖振问题,估计扰动值,降低扰动带来的影响.仿真结果表明,提出的非线性干扰观测器补偿的模糊滑模控制算法可补偿未知扰动,能使四旋翼飞行器稳定飞行.