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。     

采用模糊扩张状态观测器的四旋翼无人机滑模轨迹跟踪控制

针对四旋翼无人机(UAV)的轨迹跟踪控制存在外界未知扰动的问题,提出一种基于模糊扩张状态观测器的非奇异快速终端滑模控制算法.首先,根据双闭环控制结构分别对姿态内环、位置外环引入模糊扩张状态观测器,利用该观测器对系统所受到外部总扰动进行在线估计.然后,根据模糊扩张状态观测器的观测值,设计非奇异快速终端滑模控制器,保证四旋翼无人机的状态变量可在有限时间内收敛于期望轨迹.最后,根据李亚普诺夫理论,得出四旋翼无人机系统的闭环稳定性,并通过仿真对比实验验证该控制算法的优越性.结果表明：所提的控制算法可以提高跟踪性能,并有效增强系统的抗外界干扰能力.     

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。     

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.     

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。     

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.     

基于扩张状态观测器的飞行器姿态控制研究

以四旋翼飞行器作为被研究对象,根据牛顿—欧拉方程建立其动力学模型,将该系统模型中存在的耦合项和其他未知干扰当作总和扰动,运用扩张状态观测器对其进行估计并实时补偿到PD控制器中,克服内部耦合等非线性扰动对系统带来的不利因素。最后将该控制策略应用于X-Aircraft四旋翼,对该飞行器进行姿态控制。实验结果证明了扩张状态观测器可以很好地观测出四旋翼模型中的耦合项和未知干扰,该控制策略保证四旋翼飞行器能够快速精准地达到预期的姿态位置,进一步表明该控制策略可以广泛应用于带有未知扰动的非线性被控对象中。     

基于ARM处理器的四旋翼无人机自主控制系统研究

为实现四旋翼无人机的自主飞行控制,设计并搭建了四旋翼无人机的硬件飞行控制平台.该平台采用自行组装的四旋翼飞行器作为本体,航向姿态参考系统(AHRS)MTi-G单元作为主要机载传感器,ARM嵌入式系统芯片作为主控制器,AVR单片机作为超控单元.基于四旋翼无人机的非线性动态模型,采用内外环结构的PD控制算法,构造了无人机的位置与姿态跟踪控制器.实现了四旋翼无人机滚转角、俯仰角和水平纵向、横向位置共四个自由度的自动控制.实验结果表明,本文提出的机载控制系统设计取得了较好的飞行控制效果.     

四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制半物理仿真系统

针对四旋翼无人机强耦合、欠驱动、非线性等特点,以及在实际飞行过程中极易受到干扰的问题,对四旋翼无人机动力学模型进行分析,提出了一种基于联合的四旋翼无人机姿态控制算法,并在此基础上设计了四旋翼无人机半物理仿真系统。首先,针对非线性系统设计滑模控制器,选择跟踪航迹和翻滚角设计位置控制率和姿态控制率。其次,滑模控制器在实际应用中易产生震荡,利用基于信用积分的小脑模型神经网络(CPCMAC)来学习滑模控制的方式。最后,搭建基于LabVIEW的控制站,同Matlab/Simulink进行数据收发控制。仿真结果表明,在跟踪目标相同时,提出的四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制相比于传统的比例积分微分(PID)控制和积分反步法控制优势明显,能够抑制超调和余差,在快速性和鲁棒性方面都更加优越。同时,构建的四旋翼无人机半物理仿真平台能清晰反馈出无人机参数的变化,应用预留的参数接口和地面控制站,降低了无人机飞控算法的开发难度,提高了开发效率,具有明显的实用价值。     

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.     

平整轧制多变量系统的线性自抗扰解耦控制

针对平整轧制板形板厚控制系统中存在的多变量、强耦合及不确定性等问题,本文提出了将线性自抗扰(LADRC)技术与平整机板形板厚控制系统相结合,利用线性扩张状态观测器(LESO)估计系统总扰动,并将PD作为反馈控制率的LADRC控制方案。针对系统存在的外部扰动和模型参数摄动,利用Matlab进行仿真实验,结果表明,该控制方案不仅解耦控制效果良好,还具有较好的鲁棒性。     

四旋翼无人机固定时间姿态输出反馈控制

为实现角度不可测的四旋翼无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)姿态跟踪，提出一种新的输出反馈控制方案。首先，将外界干扰与系统模型中的不确定作为综合扰动整体估计，设计了固定时间扩张状态观测器来估计未知角速度和综合扰动，保证估计误差能够在固定时间内收敛到原点，且收敛时间不依赖于系统的初始条件。同时为了提升控制精度和速度，设计基于齐次性理论的固定时间控制器，能够保证系统的跟踪误差在固定时间内收敛至零，且收敛时间与四旋翼无人机的初始状态无关。最后，通过仿真研究，验证本文所提方案的有效性。     

基于改进反步法的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

四旋翼无人机是一个欠驱动、强耦合、高度不稳定的非线性系统.无人机系统的鲁棒性和抗干扰能力是飞行控制的关键问题.在经典反步控制(classical backstepping control,CBC)方法的基础上,增加了误差积分和饱和函数,设计了积分饱和反步控制(integral saturation backstepping control,ISBC)策略,用于抵抗无人机飞行过程中受到的常值干扰和变值干扰.系统的稳定性由Lyapunov稳定性定理证明.在MATLAB/SIMULINK环境下做了轨迹跟踪仿真实验.仿真结果表明,相比CBC控制策略,ISBC控制策略对四旋翼无人机系统有更好的抗干扰能力和优越的鲁棒性.     

基于EKF的无人机飞行控制系统故障检测

无人机飞行控制系统是一种典型的多传感器闭环控制系统,其执行机构与传感器故障会严重影响系统的安全性与可靠性,针对无人机飞行控制系统故障检测问题的研究具有重要的意义.本文考虑了一类无人机闭环非线性飞行控制系统的故障检测问题,针对风扰动影响下无人机纵向非线性系统模型,设计基于扩展卡尔曼滤波器的残差产生器,并应用χ2检验对残差进行评价,实现无人机闭环控制系统的故障检测.同时,基于某型无人机Simulink仿真平台进行仿真实验.结果表明,所提出的方法能够实现空速管堵塞故障和升降舵部分失效故障的检测.     

基于数据的二阶线性扩张状态观测滤波器

针对难以建立精确模型的难题,提出了一种基于数据的二阶线性ESO滤波算法.利用ESO对不确定性扰动的估计,设计了一种无需动态数学模型、可调参数少、便于实用的滤波器,并给出了滤波器的参数整定及离散实现方法.最后分别应用于方波信号与正弦信号的跟踪、含有均匀分布白噪声信号的滤波以及热连轧实测板宽信号的滤波.仿真结果表明,所设计的滤波器具有一定的优越性和实用性.     

风场扰动对无人机控制/导航影响效应仿真

为了全面、定量分析风场扰动对无人机控制/导航系统的严重影响,选取某型探测/侦察无人机作为典型代表,首先利用近60余年NCEP再分析资料,针对我国及周边地域,进行了低空风场建模（包括平均风速和湍动分量）和仿真再现;在此基础上,在Matlab/Simulink仿真环境中,构建了该无人机虚拟样机,包括动力学、控制、惯性/GPS导航等关键子系统,反映了其基本飞行品质和控制响应;最后,分别在理想和风场扰动条件下,进行了该无人机典型巡航/侦察任务的飞行仿真,得到了飞行航迹/姿态、控制响应等关键参数,通过对比分析,全面、定量评估了风场扰动对惯性/GPS导航系统的影响效应。结果表明：风场扰动对于无人机惯性导航系统具有较大的影响,所产生的积累误差随时间增加逐步增大,相比而言,基于GPS的控制/导航系统具有较好的适应性和鲁棒性。     

小型涵道风扇无人机自适应解耦控制律设计

为解决小型涵道风扇式无人机俯仰通道和滚转通道之间的惯性耦合问题,采用简单自适应控制(simple a-daptive control,SAC)方法对无人机姿态角速度控制回路设计模型参考自适应控制器,使该控制回路在受到不确定扰动和参数摄动的影响下,仍能稳定跟随参考模型输出;同时对所构造参考模型进行串联前馈解耦,以使无人机跟随参考模型同步解耦,进而实现对无人机姿态角速度和自身姿态角的有效控制.仿真结果显示,该控制律能使无人机姿态稳定跟踪参考模型输出,并且有效抑制了被控对象参数摄动带来的不利影响,控制系统具有较强的自适应性和鲁棒性.     

针对结构不确定的最小相位对象的ESO观测能力分析(英文)

讨论自抗扰控制器(ADRC)中扩张状态观测器(ESO)对带有不确定阶和(或)相对阶的最小相位对象的观测能力,详细分析了线性ESO的频域性能.结果显示,即使面对大范围的不确定性,ESO仍可以按照人工设计的速度去估计所需的状态.最后,理论结果在仿真实验中得到了验证.