基于四元数的四旋翼无人飞行器轨迹跟踪控制

四旋翼无人飞行器具有复杂的数学模型,但现有控制方法大多是基于系统简化模型提出的. 为此,该文分析了这类方法的局限性,并基于原始数学模型研究了非线性轨迹跟踪控制问题. 通过期望轨迹建立跟踪误差模型,将其分解为两个相互独立的子系统,并以刚体旋转的四元数为系统状态对姿态子系统进行描述. 利用backstepping 方法设计时变反馈控制律使其子系统指数稳定. 根据级联系统的全局稳定性判据,通过研究耦合部分的性质证明系统的全局指数稳定性. 仿真结果表明,该方法能够实现四旋翼无人飞行器对期望轨迹的跟踪.     

四旋翼无人机飞行姿态的自适应反演滑模控制

针对非线性六自由度欠驱动四旋翼无人机的姿态和位置控制问题,提出自适应反演滑模控制算法.设计了一种自适应律对控制中的参数摄动和外界干扰上界进行在线估计,并将估计值补偿到反演滑模控制中.通过李雅普诺夫稳定性理论证明自适应反演滑模控制能使跟踪误差一致渐近收敛到零.最后,根据给定的四旋翼无人机参数进行数值仿真,所得结果表明在系统存在参数摄动和外部干扰的情况下,该方法也能够实现四旋翼无人机的姿态稳定和定高悬停,并具有较好的鲁棒性..     

多传感器融合四旋翼协同控制算法及其实现

针对四旋翼无人机定点悬停控制,从应用层面提出了多传感器数据融合方案,设计了相应的协同控制算法.在飞行器整体硬件架构基础上分析量测系统的各个传感器,对于姿态测量通道提出卡尔曼滤波算法,对于高度测量通道提出互补滤波算法,对于水平位置测量通道提出双传感器融合算法.基于四旋翼无人机的状态空间及其小扰动线性化模型,设计了与之相结合的协同控制算法并进行仿真.最后在物理平台上对设计的算法进行验证,表明多传感器融合与协同控制相结合的方法能有效提高四旋翼无人机的定点悬停精度.     

基于拉格朗日模型的四旋翼飞行器的目标轨迹控制

研究了四旋翼飞行器的目标轨迹跟踪的稳定性控制问题.采用四旋翼飞行器的拉格朗日动力模型,提出了使四旋翼飞行器能够渐进跟踪的控制协议,同时利用李雅普诺夫稳定性理论,分析了控制系统的稳定性,以及给出了在控制协议下四旋翼飞行器实现有效跟踪的条件.最后,通过仿真实验表明所提控制协议的可行性和有效性.     

基于RBFNN和回馈递推的新型多旋翼飞行器控制

研究了新型多旋翼飞行器的建模与轨迹跟踪控制. 建立了非线性运动学和动力学模型,并提出基于全调节径向基神经网络和回馈递推的鲁棒自适应轨迹跟踪控制策略. 首先设计了飞行器的位置误差PID控制器,用于实时消除飞行轨迹与期望轨迹的偏差,并为姿态控制环构建姿态角指令. 采用全调节径向基神经网络估计飞行器动力学模型中的复合干扰,为避免回馈递推控制器设计过程中对虚拟控制信号的繁琐求导运算,减小对解析模型的依赖度,设计了一种基于指令滤波回馈递推的飞行器姿态控制器. 该设计方法通过滤波器而非直接用解析方法对虚拟控制信号求导,大大简化了控制器的设计过程,节省了控制能量. 仿真实验表明所提出的轨迹跟踪策略的正确性和有效性.     

对偶四元数在航天器相对导航中的应用

为了提高航天器相对位置和姿态测量的实时性和准确性,提出一种利用对偶四元数位姿模型来求解航天器相对位姿的方法. 该方法统一考虑目标航天器和追踪航天器本体坐标系间的相对旋转和平移,采用螺旋向量法更新对偶四元数. 建立了相机测量模型来测量航天器的相对位置和姿态,并选择扩展的卡尔曼滤波来消除随机噪声对状态更新和测量过程的干扰. 仿真结果表明该导航算法能满足航天器相对导航的精度要求,验证了该算法的可行性.     

光纤陀螺捷联惯导系统改进航姿算法应用

捷联惯导系统一般采用旋转矢量姿态算法来消除圆锥误差的影响,从而提高姿态解算精度. 该文针对不同精度等级的角速率输出光纤陀螺,采用适合工程实现的低阶旋转矢量姿态算法,在多种不同程度的经典圆锥运动下进行了一系列仿真测试,确定了多子样旋转矢量算法在多种典型工程环境中的最优子样数,并在高性能微型数字信号处理器(digital signal processor, DSP)导航计算机上对旋转矢量姿态算法进行了试验,得到了理想的效果.     

基于改进型BP神经网络的四旋翼控制系统

为了实现对四旋翼无人机的自稳定控制,首先对四旋翼无人机进行了动力学建模,提出了一种改变学习率的BP神经网络算法与PID控制相结合的姿态控制方法,并在相同环境下与常规PID控制器进行了仿真试验对比。仿真试验结果表明:基于改进型BP神经网络的PID控制器能够有效地实现无人机的自稳定控制,相比于常规PID控制器,基于改进型BP神经网络的PID控制器具有响应速度快\,超调量低\,鲁棒性强等优点。     

四旋翼无人机预设性能非线性PI串级姿态控制

仅在系统初始条件已知的前提下,针对具有未知外界扰动和未知非线性特性的四旋翼无人机系统,提出了一种预设性能非线性PI串级姿态控制方法.将四旋翼无人机姿态系统分解为欧拉角和角速率两个动态子系统,并充分考虑系统的内部动态因果关系;采用串级控制消除系统欠驱动对控制器设计带来的不利影响,以改善控制效果.针对系统的不确定性、未知外界扰动及预设性能可能引起的控制器奇异问题,基于预设性能的误差转换函数和泰勒多项式构造简单的非线性函数,分别为欧拉角和角速率动态子系统设计非线性PI控制器,并从理论上证明其可行性.所设计的控制器继承了传统PID的优点,其参数调整更加灵活,且具有很强的鲁棒性和自适应性.仿真试验结果验证了该方法的有效性和优越性.     

基于四元数旋转的改进彩色图像加密算法

图像加密是信息安全领域的重要内容之一.为此,提出一种基于四元数旋转理论的彩色图像加密方案,并给出了四元数旋转的详细定义及图解,把彩色图像的3个颜色分量作为一个整体进行加密,以实现同步处理.首先将原始图像分解成两个相同尺寸的子图像,并转化成纯四元数矩阵;然后运用四元数的旋转变换性质由给定初始密钥迭代产生大量加密时所需要的密钥,并通过迭代循环的结构体系实现加密.实验结果表明,该方案能够获得较好的彩色图像加密效果,具有较强的安全性以及较快的加解密速度.     

可重复使用运载器上升段飞行控制

上升段是整个可重复使用运载器任务飞行的初始阶段,这个阶段中飞行器重心、大气环境和运动状态变化较快. 为便于分析整个飞行过程的特性,保证可重复使用运载器在整个飞行过程中具有良好的稳定性与操纵性,该文将上升段分为投放分离段、拉起点火段、动力爬升段和无动力爬升段. 通过分析各段的飞行特点并结合轨迹线性化技术,采取不同的控制策略设计了前馈与反馈控制律,前馈控制用于提高控制系统的非线性跟踪能力,反馈控制增强控制系统的鲁棒性. 非线性仿真结果表明,控制方案能满足上升段的飞行控制要求,实现姿态的快速跟踪.     

四旋翼飞行器的分散式容错控制

针对存在复合干扰和执行器故障的四旋翼飞行器姿态系统提出一种故障调节策略. 首先给出了四旋翼飞行器的姿态模型和存在复合干扰情况下的姿态模型,并给出执行器的失效故障表达形式. 针对姿态控制系统的复合干扰和执行器失效故障,分别给出一种复合干扰估计和局部故障诊断和辨识(fault diagnosis and identification,FDI)算法. 复合干扰估计器由干扰估计误差驱动,并非直接与传统的状态跟踪或预测误差有关. 针对执行器失效故障的局部FDI结构类似于模型参考自适应,基于复合干扰估计和局部FDI设计出四旋翼飞行器姿态系统backstepping容错控制器. 仿真实验验证了文中所提容错控制策略的正确性和有效性.     

对偶四元数导航的简化算法

摘要： 针对原始对偶四元数导航算法计算量大的问题推导了一种简化算法,对原始算法的矢量求解进行数学化简,使引力速度、非引力速度和位置矢量的求解变得简单明了,物理意义明确清晰. 通过近似将简化算法中的非引力速度公式再次化简而得到近似算法. 仿真导航显示,简化算法与原始对偶四元数法解算的位置精度相同,均高于传统捷联导航算法,而简化算法计算量最小;近似算法的位置精度与简化算法相比无明显下降.     

网球视频中基于OPF聚类的球体检测方法

针对网球视频中网球的检测和跟踪问题,提出了一种基于最优路径森林(OPF)聚类的球体跟踪方案.首先,对输入的不稳定视频进行稳定化处理,以消除视频中的抖动和噪声.然后,将黄色平面强度特征和相位四元数傅里叶变换特征作为球体特征,从视频帧中分离出候选目标.最后,利用OPF聚类从球体候选目标中分类出真实目标,获得球体实际位置,从而绘制出球体运动轨迹.实验结果表明,该方法能够从视频帧中准确检测出网球,具有较高的精度和鲁棒性.     

无人机空中加油相对位姿解耦迭代确定算法

针对视线方程中位置和姿态信息存在严重耦合及强非线性的问题,研究了一种相对位姿解耦迭代确定算法,并用于无人机空中加油. 根据卫星导航中的伪距概念,利用视线矢量构建观测矩阵,通过最小二乘法求解相对位置更新,进而更新伪距确定相对姿态. 引入单步迭代误差证明了算法的收敛性,通过分析误差协方差阵的迹讨论 特征点几何构型对相对位置确定精度的影响. 仿真结果表明,与高斯最小二乘微分修正算法相比,提出的算法运行速度和抗噪声性能分别提高了23%和40%,相对位置稳态误差优于0.1 m,相对姿态误差优于0.5±,满足无人机空中加油对接阶段相对位姿测量精度要求.     

基于最小二乘滞环电流控制的光伏并网逆变器研究

提出一种用于光伏并网逆变器的最小二乘法定频算法,它在每一开关周期到来之前,通过对前一周期的相关参数值进行采样,确定当前周期内开关触发的时间来实现开关频率稳定和滞环电流跟踪.与其他控制方法相比,该方法能有效降低对工频电网的谐波注入,使电流误差平均值控制在最小范围内,减少稳态误差,还可实现数字化控制.最后,利用MATLAB进行双环系统建模,外环通过曲线拟合法进行最大功率跟踪,内环采用最小二乘法定频算法和滞环电流控制,仿真结果证明了该方法的有效性.     

利用BFO算法优化PID参数的机械臂控制设计分析

提出了一种基于细菌觅食(BFO)算法优化PID控制器参数的机械臂控制设计分析,用于不确定的2自由度旋转棱镜(RP)机械臂有效的轨迹跟踪和参数鲁棒性.提出的方法将BFO算法与PID控制器相结合,通过BFO算法在线对PID控制器的3个参数进行优化.最终,传统的动抗干扰抑制(ADRC)设计问题被转换成用于寻找最优控制器调谐参数的特殊优化问题.仿真结果表明,与传统方法相比,提出的方法能有效提高机械臂跟踪控制的快速性和准确性,具有更优越的控制品质和较强的抑制干扰能力.     

基于滑模的自主空中加油会合跟踪制导与控制

根据无人机与加油机的目标视线及无人机飞行速度之间的关系,建立了满足追踪会合要求的滑模控制面,设计了一种满足空中加油会合要求的制导律,生成了受油机侧向与法向期望过载.根据运动学关系,采用动态逆方法将期望过载转化为期望的角速率,设计了满足协调转弯的滚转角指令.内回路采用动态逆实现了角速率的跟踪控制.根据无人机与加油机相对位置与速度设计了满足会合要求的前飞速度指令.最后以无人机自主跟踪加油机实现会合为例进行了仿真.结果表明,该系统能够引导无人机与加油机的会合,具有良好的动态性能.     

干扰环境下数目可变的多目标跟踪

针对环境中干扰因素对目标跟踪性能的影响,提出了一种跟踪数目可变的多目标方法. 该方法通过聚类算法来判断目标的出现或消亡,并获得目标数目,然后利用基于无迹卡尔曼的廉价联合概率数据关联算法获得量测与已知目标轨迹的互联概率,并实现状态传递. 与传统的廉价联合概率数据关联算法相比,该算法在干扰环境下跟踪性能更优,可处理目标数目可变的多目标跟踪问题.     

插头锥套式空中加油对接过程中受油机的飞行控制律

摘要：: 采用基于参考观测器的轨迹跟踪控制方法,实现空中加油过程中受油插头与加油锥套的精确对接. 根据 受油机插头与加油锥套之间的相对位置,由参考轨迹生成模块实时生成受油机的机动轨迹. 通过参考观测器实时 估算出受油机期望跟踪的状态量与控制量,再采用全状态反馈控制,使受油机的受油插头与加油锥套对接. 仿真结 果表明系统具有良好的跟踪控制性能.